数据标准化是数据治理的重要工作内容，数据的获取、转换、组织、存储、检索、开发、传递直到用户的利用，其中每一个环节都离不开数据标准，因此企业在进行数据治理时大多会从数据标准管理入手。

1.数据标准化的内涵与价值

数据标准化是指通过制定、发布和实施标准，对重复性的实物和概念（各种数据）进行统一定义，以获得最佳秩序和效益的过程。主要内容包含制定数据标准管理的制度和规范、明确数据标准化的方法，以及提供标准化的工具等。

对企业来说，数据标准是一项复杂的工作，但其效益却是多方面的。

首先，数据标准化可以增强业务部门和技术实施部门对数据定义和使用的一致性，可以统一业务中含义、用法不一致的术语、概念等；

其次，数据标准化可以促进系统集成，充分实现信息资源共享；信息系统集成的最大挑战就是数据标准的不一致，如果能够做到全企业范围内的标准统一，将大大降低集成的难度。

第三，数据标准化可以作为信息系统开发时进行数据定义的依据，使得企业能够从提升管理能力的数据需求出发，建立起数据共享和信息交换的大环境。

2.数据标准化的总体框架

数据标准不是孤立的，而是一个完整的体系。数据标准体系是由一定范围内的，具有内在联系的、标准组成的科学有机整体，是一幅包括现有的、预计的和应有的各类数据标准及各类数据标准相互关系的全面蓝图，是促进行业数据标准的组成达到科学完整有序的基础。数据标准体系通常采用标准体系框架和标准体系明细表的方式来描述：数据标准体系框架是对数据标准体系的分类概述；数据标准体系明细表提供了各分类中具数据体标准的目录。

数据标准化是一项复杂的系统工程，需要从文化与战略、制度与流程、组织与角色、标准化工具等多个维度入手才能见效。数据标准化总体框架如图8-8所示。

如图8-8所示，数据标准化的总体框架包含以下几部分内容。

（1）数据标准化的战略与原则

信息标准化的战略目标是未来的一个前进方面和愿景，而原则是开展工作的策略和方针。如某银行的数据标准化遵循“五统一”的原则。

● 定义统一：同一信息项的业务含义和所适用的业务场景保持一致。

● 口径统一：对于有数量表达的信息标准，计算口径必须要统一。

● 名称统一：各信息项应该采用统一规范的命名。

● 来源统一：对于已经标准化的数据，其来源应该有且只有一个。

● 参照统一：数据标准和外部标准的衔接应建立明确的对应关系。

图8-8 数据标准化整体框架

（2）数据标准化管理的组织

数据标准化不是某一个部门的工作，而是业务、IT和数据管理部门共同的责任。图8-9所示是某集团型企业的数据标准化组织结构示意图。

图8-9 某企业数据标准化组织结构示例

如图8-9所示，该企业的数据标准化组织包含多个层面、多个部门的人员。在信息化领导小组的统一领导下，按照“归口管理，分工负责”的原则，建立总部和企业两个层面的信息标准化管理体系。具体如下。

● 信息化领导小组：对信息标准化工作进行统一领导，确定指导思想、目标和任务，协调解决信息标准化相关的重大问题。

● 信息标准化办公室：设在信息管理部，信息部是信息标准化的归口管理部门，负责信息标准化的统一规划和综合管理。

● 总部业务组：由相关事业部和职能部门组成。各相关部门作为某类业务流程模板、数据指标和信息代码的业务牵头部门，负责该类信息化标准的需求收集确认、业务审核、培训宣贯和应用情况监督检查等业务管理工作。

● 总部技术组：主要由IT部门组成，技术支持组负责日常运维和技术支持，与各项目组一起负责提出信息化标准制修订的技术方案，各项目组负责相关信息化标准在项目中的实施及补充完善。(www.daowen.com)

● 分公司企业信息化领导小组：负责本企业信息标准工作的统一领导和管理，监督、检查总部统一发布的信息标准在本企业的应用。

● 分公司企业信息标准化管理组：负责总部统一发布的信息标准在本企业的贯彻落实及应用检查，负责本企业信息标准的培训、宣传贯彻和日常维护等工作。

（3）数据标准化的内容

一般来说，企业的数据标准化内容分为4部分。

第一，元数据标准化。元数据标准是对数据的外部特征进行统一的规范描述，包含数据的标识、内容和质量等信息，便于使用者发现数据资源。

第二，数据分类与编码标准化。数据分类与编码标准化是对数据进行统一的分类和编码，避免对同一信息采用多种不同的分类与编码方法，造成数据共享和集成困难。

第三，数据模式标准化。数据模式标准化是指对数据组织方式的规范化描述，便于相关人员对数据组织具有一致的、准确的理解。

第四，数据元标准化。数据元标准化是对数据内部基本元素的名称、定义和表示等进行规范，便于数据集成和共享。

（4）数据标准化管理的制度与流程

标准化工作是一个复杂的体系，具有自身完善的生命周期，涵盖总体规划、编制与发布、宣贯与执行、维护、监控、管控等多个环节，需要建立完善的制度与流程。相关内容在下面会进行详细讲解。

（5）数据标准化的工具

企业的数据标准一般都会很多，为了更好的对他们进行存储、管理和共享，需要一套专门的数据标准系统来进行管理。

总之，数据标准化是一项复杂的系统工程，企业在推行数据标准化时，需要注意以下几点。

1）总体规划：对标准体系架构、标准制定、执行的目标及阶段统筹规划。

2）分阶段实施：按照规划分阶段制定标准，并对标准持续更新。

3）全面管控：确立组织结构及职能，制定管理办法和技术规范，建立标准考核体系。

3.数据标准化管理流程

数据标准的制定应从业务分析入手，并与实施项目结合，最终形成和发布数据标准。数据标准化过程一般可以分为数据标准需求管理、数据标准开发管理、数据标准实施管理和数据标准运维管理等几个子流程，如图8-10所示。

图8-10 数据标准制定的过程

（1）数据标准需求管理流程

数据的需求主要包含两方面，一是年度IT规划，要尽量把主要的数据标准制定工作列入年度规划中，作为一项年度重点工作来开展；二是临时性的需求，作为年度需求的补充。所有的需求都要经过技术标准管理人员的初步评估，然后交给IT标准专家组进行评审，只有通过评审的需求才能进入开发流程。

（2）数据标准开发流程

数据标准化虽然是一个完整、漫长的生命周期，但数据标准的制定始终是标准化的核心工作。数据标准的制定流程包含几个关键环节：标准管理人员制定标准开发计划、数据标准工作组开发标准、数据标准评审组对标准进行评审、IT技术管理委员会会签标准等。

（3）数据标准实施流程

数据标准实施流程主要关注标准如何推行，以便更好地获得各部门的认可。包含以下几个关键环节：标准管理人员发布标准、数据标准工作组提出标准推行方案、数据标准评审组对标准推行方案进行评审并批准标准实施方案等。

（4）数据标准维护流程

标准在实施过程中会遇到很多的变更，标准维护流程就是规定变更如何实施的流程。主要流程环节包括：标准管理人员标准跟踪标准、对发现的问题进行评估、IT标准专家对发现的问题进行评审、IT标准专家组对标准如何修订进行决策、数据标准更新、新标准发布等。