1.企业数据标准建设现状
在企业数字化转型发展过程中，数据是业务活动在信息系统中最真实的反映，而数据的产生具有很强的客观性，具有来源、生产方式、内容和形式规范的特征。其中，数据标准建设是实现数据科学管理、挖掘数据潜在价值的基础，它不仅能提升企业在业务协同、监管合规、数据共享开放、数据分析应用等各方面的能力，还能促进企业数字化转型的进程。
目前企业数据标准还未建立健全完整的标准体系，业务覆盖很片面，即使已经建立的标准规范也未在企业范围内进行宣贯普及，未能实现与数据治理系统的联动。为此，企业亟需开展数据标准制定和实施的一系列工作。通过统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，为数据资产管理活动提供规范依据，实现企业数据资产的完整性、准确性、一致性、可访问性、时效性、规范性管理。
2.企业数据标准体系设计
结合企业数据标准建设现状，在数据资源分类基础上（如图1多维分类矩阵所示），构建指标数据标准、基础数据标准、主数据标准三类数据标准组成的数据标准体系。通过建立健全数据标准体系，明确各类数据资源的标准业务属性、标准技术属性和标准管理属性。
图1多维分类矩阵
通过分析多维分类矩阵，可以清晰了解到企业对于数据标准体系建设的认识，这也从多个维度支撑数据质量管理和数据架构管理等专项工作的协同开展，进而实现企业在数据标准管理阶段制定的三个目标。
（1）在业务方面，通过建立健全数据标准体系，建立企业内数据标准目录，明确数据的业务含义，使得业务部门之间统一认识与口径；
（2）在技术方面，通过数据标准管理，能够帮助构建规范的物理数据模型，实现数据在跨系统间敏捷交互，减少数据清洗的工作量，便于数据融合分析；
（3）在管理方面，通过构建统一的数据标准管理流程和数据标准考核体系，形成常态化工作机制，推动数据标准有效落地。
3.企业数据标准应用落地
从数据标准管理层面，企业在搭建信息系统的过程中，由于没有成熟解决方案、完善的标准体系以及相关经验，数据标准建设无从下手，进而无法实现数据的价值意义。而数据标准建设工作量非常大，无法完全依靠人工来梳理维护标准，所以企业需要一套完善、易用的数据标准管理工具来辅助完成企业级数据标准管理。结合企业标准落地的要求，数据标准管理工具需包含几项必备功能模块：标准分类管理、标准增删改查、标准导入导出、标准评审、标准发布、标准版本管理、标准落地映射、标准落地评估、标准监控等功能。
基于星环大数据开发工具（TDS）的应用，通过统一的数据标准制定和发布等一系列活动，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。
4.企业数据标准发展建议
数据是企业业务活动的重要产出，其价值体现在对数据的应用上面，实现对数据全流程科学管理，保障数据监测、分析、应用、共享的系统性、高效性、完整性、准确性，更好支撑企业业务发展、技术创新，需要坚定不移地推进数据标准化建设。而数据标准化建设是需要长期坚持的基础工作，需要统筹规划，循序渐进，分阶段地开展数据标准建设工作。
（1）企业应当以国标和行标为基础，推动政策规范在系统中落地应用，从信息系统、数据共享应用等方面来规范和指导数据管理行为，鼓励各业务部门制定科学的数据标准规划和实施，不断制定和完善相关指导性政策。
（2）为了更好推进数据开放共享，企业数据管理部门应开展数据标准化的地域协作和机构合作。数据标准体系顶层设计工作是一项复杂而庞大的系统工程，需要多部门、多学科共同参与，形成统一的数据标准体系，遵循统一的数据标准体系开展数据标准化工作。
（3）为了解决系统建设数据汇交全流程管理，建议优先研制数据基础通用标准，着重加强研制数据服务标准。数据标准体系的建设应重点满足企业各二级单位的共性要求，并不断拓展深化细分领域的标准化需求。
（4）为了提高数据标准化工作效果，需要加大数据标准化重要性的宣传及数据标准化人才的培养。加强数据标准管理的宣传，并对数据标准体系进行反馈和完善。加大力度培养数据标准化人才，提高从事数据标准化人员的业务能力，进而全面推进企业数字化转型的进程。
