“数据是新的石油”，“企业正在成为数据驱动组织”——这些理念已成为现代企业的共识。然而，原油不能直接驱动发动机，必须经过精炼提纯。同样，海量、原始、混乱的数据不仅是无效的，甚至是有毒的：错误的数据导致错误的决策，分散的数据形成孤岛，敏感的数据带来安全风险。

数据标准的宗旨在于为业务、技术及管理提供全方位的服务与支持。数据标准构成了实现数据驱动管理和数据驱动创新的坚实基础，数据治理必须要过数据标准管理这一关！ 一、三个方面认识数据标准 1.业务方面 数据标准是解决数据不一致、不完整、不准确等问题的关键基础。各业务部门对数据形成统一的认知和理解，消除数据的“二义性”，从而提升业务的规范性，降低因数据不一致而产生的沟通成本，进而提高业务处理效率。 2.技术方面 统一标准化的数据及其结构是信息共享的基石。标准的数据模型和标准数据元为新建系统提供有力支撑，显著提升应用系统开发及信息系统集成的实施效率。此外，数据标准为数据质量规则的建立和稽核提供了重要依据，是数据质量管理不可或缺的输入。 3.管理方面 通过对业务术语、主数据、参考数据及指标数据等定义统一的标准，为精准数据分析奠定坚实基础。统一的数据标准使业务人员能够轻松获取数据，从而为数据分析和数据挖掘创造可能。 二、数据标准的四项内容 一套完善的数据标准体系是数据管理和应用的基础，有助于实现数据底层的互联互通，提升数据的可用性，消除数据业务中的歧义。数据标准通常涵盖四个方面的内容： 1.数据模型标准 数据模型标准对每个数据元素的业务描述、数据结构、业务规则、质量规则、管理规则及采集规则进行详尽的定义，以确保数据具备可理解性、可访问性、可获取性和可用性。数据模型不仅体现了对业务的理解和定义，还能有效构建组织内部及组织间的沟通桥梁。此外，数据模型有助于识别缺失和冗余数据，并在ETL过程中精准记录数据映射。 在设计数据模型标准时，需重点考虑以下方面： 首先，是否符合设计规范，如遵循统一命名规则、确保元数据与数据的一致性； 其次，实体和属性的含义是否定义清晰且准确； 第三，术语和标准是否与实际情况相符，包括数据名称、属性和规则等； 最后，是否便于查阅，布局是否合理。 2.基础数据标准 基础数据构成系统的数据字典。在系统初始化阶段即已嵌入系统数据库，扮演着结构性和功能性支撑的角色。基础数据标准通常涉及国际标准、国家标准及行业标准。在定义数据实体或元素时，可引用相关标准，并依据组织部门实际需求持续补充完善、更新优化和积累，从而更有效地支撑业务应用开发、信息系统集成及企业数据管理。 基础数据标准包含业务、技术和管理三大属性： 业务属性:描述基础数据业务信息，供业务人员理解，包括标准主题、分类、编码、中英文名称、业务定义、规则、引用标准、来源及依据等； 技术属性:描述技术信息，支持系统实现，涉及数据类型、格式、长度、编码规则、取值范围等； 管理属性:描述管理信息，便于数据管理操作，涵盖定义者、管理者、使用者，以及版本、应用领域、使用系统等。 3.主数据与参考数据标准 主数据是用于描述核心业务实体的数据，如教师、学生、财务、教学、资产等。它具有高业务价值，能在学校内跨业务部门重复使用的“核心数据”。 参考数据则是用于将其他数据进行分类或目录整编的数据，规定了数据属性的域值范围。主数据标准包括主数据分类、主数据编码和主数据模型。主数据分类依据主数据的属性或特征，按照一定原则和方法进行区分和归类，建立相应的分类体系和排列顺序。主数据编码是为事物或概念（编码对象）赋予具有规律性、易于计算机和人识别处理的符号，形成代码元素集合。 4.指标数据标准 学校各业务域和部门设有业务指标，部分指标名称相同但业务含义不同，部分指标名称差异大却指向同一内容。若不进行指标数据标准化处理，同一指标在不同系统统计结果可能不同且难辨准确结果，构建或变更分析主题时需重新定义指标，耗费大。此外，当前大数据分析倡导业务人员自助分析，若无指标数据标准，业务人员难从不同系统获取所需数据，自助式分析难以实现，数据分析报告沦为空谈！ 指标数据标准是基于实体数据，通过增加统计维度、计算方式、分析规则等信息加工而成的数据。它对业务指标所涉及的指标项进行统一定义和管理。指标数据标准与基础数据标准相似，同样涵盖业务属性、技术属性和管理属性三部分： 业务属性:包括编码、中英文名称、主题、分类、类型、业务定义、业务规则、数据来源、取数规则、统计维度、计算公式、显示精度及相关基础数据标准等。 技术属性:涵盖来源系统、使用系统、数据源表、数据类型、度量单位、取值范围、生成频度、计算周期、取数精度等。 管理属性:涉及归口管理部门、业务和技术负责人、权限范围等。指标数据标准化适用于业务数据描述、管理、分析和可视化，促进业务部门间、业务与技术间形成共识。 三、推进数据标准的六个阶段 数据标准管理从需求发起到落地执行，通常需经过标准梳理、标准编制、标准审查、标准发布和标准贯彻及管理办法的发布六个阶段。 1.数据标准梳理 根据行业标杆经验和本校实际确定实施范围，制定数据标准优先级和难易度。梳理和定义数据标准步骤如下： 首先，依业务划分业务域，识别关键业务活动并梳理定义，处理活动输入输出的业务单据和用户视图，梳理其数据对象； 其次，分析数据对象，明确所含数据项，提炼业务域的数据指标和数据项，定义数据元标准，详尽描述业务逻辑； 第三，梳理抽象数据实体和指标的关联关系，定义数据间关系，明确数据对象的数据关系； 第四，经上述梳理分析定义，确定企业数据标准管理主体范围，基于系统逻辑归纳抽象，形成数据标准模型，此过程可能涉及数据对象的合并或拆分。 2.数据标准编制 数据标准编制是依业务需求和数据管控要求，对数据对象及其数据项明确定义的过程，涵盖数据项名称、编码、类型、长度等方面。编制可参考国际、国家或行业标准，也可依本校业务需求制定校级标准。数据标准制定分三步实施： 标准制定推进会：召集相关干系人开会推进数据标准制定，讨论标准定义，标识记录数据对象、业务术语和关键指标，得出精确定义以达成共识。该方法有助于识别对象、定义标准、提升效率，解决含义不清和歧义问题。 标准差异专项分析：先查询数据标准是否已有定义，若有则结合需求确定附加信息或修改定义，形成完整可接受的元数据定义和规范。若存在多对象标准，分析是否一致，接受、修改或创建定义以达成共识，删除多余定义。 标准影响风险评估：数据标准管理易出现新旧系统、部门和业务冲突，处理不当会致标准化失败。落地时要做好影响评估和干系人沟通，通过业务影响分析识别对业务的影响范围、程度、价值及风险，确定业务人员可接受范围和程度，为后续沟通做准备。 3.数据标准审查 审查数据标准初稿，评估其是否符合应用、管理需求及数据战略要求，直至满足发布条件。数据标准审查从需求符合性、实用性等方面综合判断是否契合需求与管理现状。 数据标准征集意见：拟定初稿广泛征集意见，降低不可用或难落地风险，包括初步培训和宣贯。征求意见设期限（依业务范围定），规定时间无意见则默认接受。 数据标准专家评审：标准制定和执行依赖专家团队，成员需深入了解业务领域，提供权威定义建议、解决歧义。执行中协调解决部门争议，完善标准体系。 4.数据标准发布 数据标准意见征集工作完成后，经过严格审查，正式发布数据标准。数据标准一旦发布，各部门及各业务系统必须严格遵循执行。对于遗留系统的存量数据，存在一定风险，应进行全面的影响评估，以妥善应对潜在问题。 5.数据标准贯彻 数据标准的贯彻是将已发布的数据标准应用于信息系统建设和改造，消除数据不一致性。将数据标准与业务系统映射，明确标准与现状关联，识别受影响应用。对于新建系统，直接采用已定义的数据标准；旧系统则建立数据映射关系、进行转换，逐步落地标准。同时，要加强对业务人员的数据标准培训和宣贯。宣贯方法有： - 文件传阅：以正式文件发布数据标准供各部门传阅，作为数据维护参考。 - 集中培训：制定培训计划，落实场地等开展宣贯培训，学员反馈心得，老师总结经验。 - 专题培训：针对不同业务领域开展专题培训，通过上机实操强化效果，推动标准落地。 6.数据标准管理办法 数据治理应结合实际情况，制定科学的数据标准管理办法。该办法旨在提供规范性的指导和约束，保障前期数据标准的顺利落地与有效执行。 一份完整的数据标准管理办法通常涵盖但不限于以下内容：数据标准的目的、适用范围及具体细则，数据标准的管理组织架构、管理流程、执行要求、考核机制以及附则等。 四、数据标准的四个常见误区 数据标准管理核心目标是确保信息系统建设和集成遵循标准，保障数据标准完整适用并有效执行。贯彻数据标准要在业务部门和信息系统逐步推行，争取管理层与系统开发部门支持配合。 1.业务驱动，不可一意孤行：数据标准源于业务、归于业务，本质是管理问题，应从业务层面解决。建立数据标准是为促进系统数据互通和业务部门共识，制定时要逐个业务域梳理，靠业务人员努力，技术工具用于固化执行。 2.循序渐进，不可急于求成：从价值链和业务流程角度分段实施数据管理标准，结合业务需求、系统改造和新系统建设契机，选合适落地范围和层次，优先解决紧迫问题，明确业务部门数据职责，确保数据与业务流程匹配。 3.动态管理，不可一劳永逸：数据标准管理要保持定义、设计和使用一致，但标准并非固定不变。新业务需增标准，无价值标准要废弃，数据变化时标准要与时俱进、有前瞻性，建立更新体系和治理平台，有序管理版本。 4.应用为王，不可断章取义：数据标准化是信息化建设基石，工作要着眼信息系统规划、应用方向和需求，做到标准统一。高质量标准化为后续分析建模奠基。建设标准要服务业务、提升效率，结合IT 系统现状，以应用为目标，以国标、行标为基础，减少对现有系统影响，确保标准实用有效，回归业务应用。 五、小结 数据治理的成功很大程度上取决于数据标准的合理性和统一实施程度。数据标准体系构建的过程是信息化部门推进技术与管理深度融合的过程，不仅考验信息化部门的专业化水平，更考验工作人员沟通协调能力。 来源（公众号）：数智转型洞察

在数字化浪潮席卷的当下，数据已成为企业核心资产，数据中台作为整合、管理和利用数据的关键枢纽，其选型的重要性不言而喻。选对数据中台，能助力企业高效挖掘数据价值，提升竞争力；选错则可能让企业陷入数据困境，浪费大量资源。那么，数据中台选型究竟应注意哪些事项呢？ 需求精准定位，契合业务发展 不同企业在数据处...

在当今数字化时代，数据已成为企业发展的核心驱动力。数据中台作为企业数据管理的核心平台，能够将分散在各个业务系统中的数据进行整合、治理和分析，为企业提供全面、准确、及时的数据支持。然而，面对市场上众多的数据中台产品，企业在选型时往往会感到困惑。那么，数据中台选型究竟应注意哪些事项呢？ 业务需求导向，明...

在数字化浪潮席卷的当下，数据已成为企业发展的核心资产。数据中台作为整合、管理和利用数据的关键枢纽，其重要性日益凸显。而数据集成平台作为数据中台的重要组成部分，承担着对数据进行抽取、清洗、加工、转换等关键工作，是增量和全量数据抽取、传输、交换、同步以及整合的一站式解决方案。它不仅需要具备数据抽取、数据...

本文深入探讨了在“一网通办”、“一网统管”背景下，电子政务数据共享交换的发展趋势与核心挑战，详细解析了政务信息资源共享交换体系的两大组成部分——目录体系与交换体系的概念与关系，为构建统一高效的数据供应链奠定理论基础。 一、 电子政务发展趋势：从“不愿共享”到“高效共享”的演进 随着我国信息化建设的深...

在当今数字化时代，数据已成为企业创新发展和提升竞争力的关键要素。数据中台作为企业数据管理的核心架构，能够将分散在各个业务系统中的数据进行整合、治理和共享，为企业提供高质量的数据服务。而数据集成平台作为数据中台的重要组成部分，承担着数据抽取、清洗、加工、转换等重要任务，是实现数据高效流通和利用的关键环...

在数字经济时代，数据已成为组织的核心战略资产。高质量的数据治理不仅能够通过标准化流程降低数据管理成本、提升数据利用效率，更重要的是为战略决策提供可靠依据，驱动业务创新和价值创造。随着数据规模呈指数级增长和数据应用场景的不断拓展，组织面临着数据质量参差、安全风险加剧、合规要求提升等多重挑战。系统化的数...

在数字经济时代，数据已成为企业的核心战略资产。有效的大数据治理不仅能够提升数据质量、保障合规性，更是驱动业务决策、实现数字化转型的关键支撑。随着数据量的爆炸式增长和数据源的多样化，企业面临着数据孤岛、质量参差、安全风险等挑战。大数据治理平台通过系统化的方法论和工具链，帮助企业构建统一、标准、可信的数...

本文聚焦于政务数据共享交换的核心基础——资源目录平台，详细阐述了其在自动化编制、线上审批、数据在线应用、深化管理及一体化级联等方面的建设新要求与实践案例，指导如何构建一本清晰、可用、高效的数据资源“总账本”。