数据标准化处理的意义（做好数据标准管理对企业来说有什么意义？）

数据标准是数据全生命周期质量控制的机制与制度保障，贯穿数据从采集到存储、治理和分析应用的全过程，只有建立一套完备的标准体系，数据标准化之后才能更好的管控数据的质量，支撑更高层面的数据应用。做好数据标准管理可支撑企业高效快速进行数字化转型，在此过程中合理高效利用数据标准工具作为一项必不可少的环节，亿信华辰数据标准管理平台在此过程中可高效辅助企业进行数据资产建设和数字化转型，主要体现在以下几个方面：

在元数据管理方面，数据标准可从源头对元数据进行管理，制定数据采集标准，帮助构建规范的物理数据模型，在元数据管理方面，数据标准可以保证元数据的规范性和数据资源目录的完整性，同时对于多源异构数据的接入，数据接口规范可以保证的实时传输。数据标准也能够明确各业务的数据含义和业务规则，业务部门之间、业务和技术之间、统计指标之间统一认识与口径，提高业务和IT之间的一致性，保障IT系统能够真实反映业务事实。

在数据质量管理方面，数据标准是数据质量规则建立的主要参考依据。通过对数据标准的统一定义，明确数据的归口部门和责任主体，为企业的数据质量和数据安全提供了一个基础的保障；通过将数据质量规则与数据标准关联，一方面可实现字段级的数据质量校验，另一方面也可以直接构建简单的较为通用的数据质量规则，确保规则的全面性和可用性，提升数据质量。

在主数据管理方面，主数据作为企业的黄金数据，对于各系统之间的共享要求很高，只有标准化的主数据的共享才是有意义的，数据标准可协助主数据筒统一标准化的建立，统一分类标准，支撑主数据的分发和共享。

在数据资产管理方面，数据标准是数据资产管理的基础，是对数据资产进行准确定义的过程。对于企业而言，数据资产的共享整个在数字化时代显得尤为重要，对于一个拥有大量数据资产的企业，或者是要实现数据资产交易的企业而言，构建数据标准是一件必须要做的事情，数据标准的建设可以帮助企业消除数据的不一致性，实现企业数据资产有效共享。

亿信数据标准管理平台通过统一的数据标准制定和发布等一系列的活动，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为后续数据质量检查、数据安全管理等提供标准依据，通过数据标准模块可以有效的避免数据先污染后治理。当然，如何更有效地发挥产品作用，还离不开企业正确的数据观念。总结以下三点：

一、梳理和制定数据标准

企业的数据标准来源非常丰富，有外部的监管要求，行业的通用标准，同时也必须考虑到企业内部数据的实际情况，从业务着手，梳理其中的关键的业务指标、数据项、代码等，通过数据标准模块对评审通过的标准统一的线上进行管理维护，业务部门可以及时获取权威的数据标准，通过制定标准评审的流程对标准进行维护和变更，确保每一次的变更都是权威有效的，不断地完善数据标准体系。

二、数据标准的落地和实施

事先确定好哪些数据标准需要落地以及哪些系统需要进行落地，再执行可进行落地的方案，通过数据标准落地评估定期产出数据标准评估报告，对于不达标的元数据进行通报并进行改造；同时需要定期的对元数据标准覆盖率进行检核分析，定期产出元数据标准覆盖率分析报告，双向评估数据标准的落地情况，不让数据标准成为一纸空谈，失去标准本身的价值。

三、企业应该树立的正确数据观念

只有标准化的数据才有价值，支撑数据分析和应用。数据要发挥其价值，首先要保证数据的合法合规的，数据标准作为数据治理中一项重要的工作内容，有的人会认为数据标准几乎没什么用，做了大量的梳理，建设了一整套全面的标准，最后还不是被束之高阁，被人遗忘，几乎没有发挥任何作用。企业应该树立正确的数据观念，协同多部门制定数据标准体系才能更好地推动企业数字化建设。