在我们的日常生活中，标准无处不在，悄然规范着方方面面：从确保食品安全的食品标准，到指导医疗服务的医疗标准，再到维护信息安全的信息安全标准。这一系列标准构成了社会运行的基石，而当我们转至数据治理领域时，数据标准同样扮演着不可或缺的角色。

数据标准，通过对数据定义、分类、格式、编码、名称、归属部门等进行标准化管理，确保跨业务系统的数据能够被一致理解和应用。成功实施数据标准后：

• 建立统一的数据语言；
• 减少不一致和重复；
• 提高数据可用性、可访问性和可理解性。

尽管数据标准的价值显而易见，但企业在实际操作中仍面临诸多挑战，如：

• 数据需求很难定义，会随着业务和技术需求的发展而变化；
• 数据孤岛现象普遍，导致访问和使用数据困难；
• 现有工具间缺乏互操作性，限制了数据的整合与利用。

鉴于此，软信天成总结了数据标准建设的五大关键步骤，助力企业克服挑战，高效推进数据标准建设：

一、数据标准规划

明确标准定义范围、业务需求、优先策略等，并借鉴行业内成熟的实践经验，制定数据标准的框架体系、分类规划以及实施路径。

1、标准定义范围

理论上，数据标准定义范围涵盖系统内的所有数据。但考虑到成本效益与实用性，重点通常放在那些需要在不同系统间进行交换和共享的数据上，也包括用户和系统间需共享的数据。

2、业务需求调研

通过问卷调查、访谈等方式，收集业务部门的数据需求和使用场景，明确业务部门当下的主要问题和对数据标准的期望。

3、系统现状调研

深入了解现有数据结构、数据字典和业务规则等，确保标准建设与实际系统相匹配。

二、数据标准设计

在构建了数据标准框架体系并完成分类规划后，详细定义数据标准，涵盖数据标准的主题、信息项、数据类型、数据长度、数据规则等关键要素。

示例如下：

定义主题：确定对企业运营有用的数据资源，如客户、员工、产品、财务等数据。

定义数据类型：将字段归类，如姓名字段是一个字符串值，电话号码是一个数值等。

定义数据长度：限制字段最大值和最小值。例如，电话号码不能超过11个数字。

定义值域：从一组特定值中选取的字段，定义其值域。例如，客户年龄必须在18到50之间的数字，性别必须是男性或女性等。

三、数据标准评审发布

向相关部门（如数据管理、业务部门）征询意见，根据评审反馈，分析并修改数据标准，确保满足业务和技术的双重需求。而后通过正式渠道发布数据标准，组织培训，确保各部门人员理解并遵循新标准。

四、连接并激活技术堆栈中的数据标准

在启动数据标准计划的过程中，最具挑战性同时也最为核心的一环，在于将这些标准无缝嵌入到我们团队广泛使用的技术生态系统中。

企业内往往部署了多样化的仪表盘、ETL工具、数据清洗工具以及各类数据管理解决方案，然而，这些工具间普遍存在的孤岛现象和缺乏统一的数据交流语言，严重阻碍了数据的顺畅共享与高效协同。

为了打破这一壁垒，软信天成建议，通过一个成熟的数据标准管理平台，统一数据语言，加强工具间的数据共享。一个专门为数据标准设计的工具，如软信数据标准管理能够提供以下关键功能：

无代码连接器：将标准应用于数据输入、输出或在工具之间来回移动；

数据标准定义：管理数据资产的分类标准、业务词汇，支持手动编辑、文件导入等多种方式维护，支持进行业务、技术和管理属性的模型定义与维护；

数据标准映射：智能化构建业务元数据与技术元数据的映射关系；

数据字典管理：统一企业的代码体系，建立全企业范围内通用的数据一致性标准；

数据标准分析：监控和分析数据标准的应用状态、覆盖率、使用率等，推动持续改进。

五、数据标准维护

在应用数据标准后，需对其定期进行监控，根据需要调整和更新数据标准，保持标准的时效性和适用性。

通过上述步骤，企业可以逐步建立数据标准，为数字化转型提供坚实的支撑。如有需要欢迎私信！