当前，我国正处于企业从信息化到数字化转型的大变革时代，企业逐渐意识到需要识别并定义企业整体的基础共享数据，确保业务系统能够有标准化的数据作为支撑，避免在业务协同、集成、共享方面出现问题。
同时，企业内部的数据更加多样和复杂，既有结构化数据，又有文档、图纸、多媒体等非结构化数据；既有历史数据，又有实时数据。
在这种情况下，如何从企业的整体视角对企业的数据架构进行设计和建设，同时对数据的产生、汇聚、存储、利用、归档或清除进行全生命周期管理，确保数据质量和安全，让数据真正成为企业有价值的资产，成为生产要素，就是一个关键的问题。
相比信息化时代，数字化时代更需要数据治理。
因此，信息化时代数据治理在先进的企业里已经越来越受到重视。
数据标准体系是决定企业的数据治理水平的关键环节。只有将数据标准化才能真正实现数据的高效流动与开发利用；相反，没有实现数据标准化，数据治理也将无从谈起。
数据标准适用于业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为企业在经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时它也是企业在应用系统开发时进行数据定义的依据。数据标准化是研究、制定、推广和应用统一的数据分类分级、记录格式及编码等技术标准的过程。
企业在数据治理的过程中，应该按照数据标准体系的管理规定和办法对数据进行统一的管理，消除信息孤岛。
因此，数据标准化与数据治理的其他核心领域具有密切的关联和一定的交叉，比如元数据标准、数据交换和传输标准、数据质量标准等。
数据标准化与数据治理的关系
随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始关注数据的价值和应用，而企业的信息化建设经过多年的发展，其信息系统中均积累了一定量级的业务数据、基础数据及其他各类数据。
这些数据记录着企业的生产运营和安全情况，对企业创新及可持续发展至关重要。但如果缺乏统一的标准，则将这些数据再次利用时将会困难重重。很多信息系统的使用部门宁可重做一套系统，也不愿意利用原有的系统及数据。可见数据再利用困难的一个重要原因就是数据标准化问题。
在企业的数据治理中，数据标准化的作用如下图所示。
图 数据标准化的作用
加强数据治理是提升企业生产能力的需要、数字化转型的基础，也是企业发展数字经济的重要动力。
当前，在企业的数据治理中还存在多元数据的汇集技术滞后、跨领域数据技术不足、数据安全面临风险等问题。
因此，企业要深化对数据治理概念的理解，针对数据治理等前沿问题，要加强对数据标准化的研究，增进部门之间、业界之间的沟通与交流，形成数据治理的合力。
同时，数据标准化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。对一家拥有大量数据资产的企业，或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。
数据标准化对数据治理的意义
在信息时代，数据对企业来说是一项资产，同时数据质量直接影响着数据资产的价值，而数据标准化在一定程度上影响着数据质量。
企业做好数据标准化工作可以提升业务的规范性，具体表现在以下三个方面。
通过统一的标准可以明确业务定义，使得企业不同部门之间的沟通更加顺畅，避免产生歧义，提升数据对业务的支持力度。
通过定义相同的数据结构，从技术角度提升信息系统的应用效能，根据标准可以实现信息的共享及交互，提升数据的抽取、转换、装载的效率。
通过统一的数据标准，可以为企业更准确、及时、高质量地提供数据，为后续的BI分析及大数据分析提供基础。
随着经济社会的发展，无论是政府的政策导向还是企业的业务需求，数据治理都为数据发挥应用价值奠定了良好的基础。而数据标准化对于提高数据的科学性、统一性和规范性，实现数据的高度共享与应用，以及提升企业的数据治理能力具有重要的意义。
换句话说，数据标准化的核心价值就是提高业务效率，促进数据共享，提升数据质量，具体表现在以下六个方面。
（1）增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性。
（2）减少数据转换，促进系统集成。
（3）促进信息资源共享。
（4）促进企业级单一数据视图的形成，支持企业管理信息能力的发展。
（5）支撑元数据管理。
（6）提高数据质量管理。
数据标准化面临的挑战与困难
数据标准是一经制定及发布后相对稳定的静态文件，而数据标准化是一项带有系统性、复杂性、困难性、长期性特征的动态管理工作，是对数据标准在某种程度上的落地。
在实际的数据管理工作中，通常数据标准比较容易制定，而数据标准落地就困难多了。
国内企业的数据标准化工作已经开展很多年了，各个行业和组织都在建设自己的数据标准，但取得显著效果的案例并不多。
数据标准难落地是企业在数据资产管理中面临的现状，不容回避。企业在数据标准应用中遇到的困难主要表现在以下三个方面。
（1）数据标准跟业务“两层皮”。
一是许多数据标准并没有真正落实到管理中，也没有体现在实践中；
二是平时数据标准被束之高阁，只有在每年总结汇报或者外部审核时才“抛头露面”。
（2）数据标准在实际中是“夹生饭”。
一是数据标准与企业的实际管理脱节，制定的数据标准可操作性较低；
二是数据标准内容关于管理层、操作层的界限不清，难以指导企业的信息化建设。
（3）数据标准跟IT项目相比要“靠边站”。
一是数据标准说起来很重要，做起来变次要，忙起来就不要了；
二是数据标准化管理在“工期紧、任务重”的压力下，需要为项目实施让路，阻碍了企业的数据标准化管理。
之所以会出现这些情况，是因为企业初步制定的数据标准本身有问题。有些数据标准一味地追求先进，向行业领先者看齐，数据标准大而全，却脱离实际情况，导致很难落地。
企业在数据标准化推进过程中主要存在以下几种问题。
（1）对建设数据标准的目的不明确，跟业务脱节。
某些组织建设数据标准，其目的不是为了统一组织内部的数据口径，指导信息系统的建设，提高数据质量，更可信地处理和交换数据，而是为了应付上级和监管机构的检查，因此他们需要的只是一堆标准文件和制度文件，根本就没有可执行的计划。
（2）对数据标准化的难度和工作量估计不足。
数据标准化是一个长期的过程，不是一蹴而就的，应全方位进行治理。很多企业一上来就要做数据标准，却不知道数据标准的范围很大，很难以一个项目的方式都做完。结果是企业越做数据标准化，遇到的阻力越大，困难就越多，最后自己都没有信心了，转而把前期梳理的一堆成果束之高阁。这是最常见的情况。
（3）缺乏落地的制度和流程保驾护航。
数据标准的落地，需要多个系统、业务部门的配合才能完成。如果只梳理出数据标准，但是没有规划具体的落地方案，缺乏技术部门、业务部门、系统开发商的支持，尤其是缺乏领导层的支持，那么无论如何也是不可能落地的。
（4）组织管理水平不足甚至缺失。
数据标准落地所具有的长期性、复杂性、系统性的特点，决定了推动数据标准落地的组织机构的管理能力必须保持在很高的水平线上，且架构必须持续稳定，这样才能有序地不断推进。
（5）缺乏运营保障，过分依赖外部咨询公司。
一些组织没有建设数据标准的能力，因此会请外部咨询公司帮忙规划和执行。一旦咨询公司撤离，组织依然缺乏将这些标准落地的能力和条件。
以上这些问题导致了企业的数据标准化工作很难开展，更难取得较好的成效。
而数据标准化是一项战略性、长期性、艰巨性、系统性，以及持续进行的组织内部的数据治理工作，因此，数据标准化必然是一个漫长而持续的过程，其中没有立竿见影的途径，唯有企业持之以恒、不懈努力，才能达到预期目标。
关于数据治理及数据标准具体的方法和实施介绍，可以参考数据治理领域的红宝书和蓝宝书。其中更包括电力行业、能源化工、金融、政务、制造业、化工、互联网、战略投资等众多企业真实案例可供参考。
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