数据改变命运。发展趋势数字经济的是战略，要从企业开始做起。数据早已变成企业的发展战略财产，变成企业的主导规模经济和核心竞争优势。愈来愈多的企业在发展战略方面打开企业级企业战略转型之途，运用数据来颠覆式创新业务流程，运用新技术应用提高高效率和管理方法精细化管理。

企业要完成数据推动业务流程、数据驱动管理，必须的数据应该是详细的、合理的、一致的和标准的。殊不知实际中企业的数据并不那麼理想化，因为沒有统一的企业级数据标准，导致“成千上万可以用”、业务流程信息内容存有“二义性”，“数据荒岛”，“统计口径模棱两可”和“数出两门”等。

数据标准是一套由管理方案、监管步骤、技术性专用工具一同构成的管理体系，是根据这套体制的营销推广，运用统一的数据界定、数据归类、纪录文件格式和变换、编号等完成数据的标准化。

企业数据标准管理方法的內容

1、数据实体模型标准，即元数据的标准化。自身从业IT领域10很多年，一路走来，以前做开发设计的情况下一度觉得数据实体模型没有什么，只不过是便是表结构、存储过程的设计方案，之后触碰了数据集成化ETL、ESB，尽管也了解ETL脚本制作自身也是元实体模型的一部分，但对其关键水平也没放在心里。

之后渐渐地发觉以前的念头还过度简易，假如把企业信息化管理比成是身体得话，数据实体模型便是其框架，数据相互关系和走向是其毛细血管和主脉，数据是其血夜，数据实体模型的标准化是其数据血夜能正常的流动性和运作的压根。数据实体模型标准是元数据管理方法的具体内容，是企业数据整治的基本。

2、主数据和参考数据标准。主数据是用于叙述企业关键业务流程线下的数据，例如顾客、经销商、职工、商品、原材料等；它是有着高业务流程市场价值的、可以在企业内超越每个各个部门被多次重复使用的数据，被称作企业的“金子数据”。参照数据是用来将别的数据开展归类或文件目录撤编的数据，是要求数据元的域值范畴。参考数据一般是有国家标准可以参考的，固定不动一致的，或是是用以企业内部结构数据归类的，基本上固定不动一致的数据。本人觉得主数据与参考数据的标准化指企业数据标准化的关键。

3、指标数据标准。指标数据是在实体线数据基本以上，提升了统计分析层面、计算方式、剖析标准等数据加工后的数据。指标数据标准是对企业业务流程指标所涉及到的指标项的统一界定和管理方法。企业的会计、市场销售、购置、生产制造、品质、售后服务等各业务流程域均遍布都是有其对应的业务流程指标。这种指标不但要在业务管理系统中统计分析和呈现还要在数据数据分析系统中呈现，有的指标数据必须好几个从不一样的业务管理系统中开展获得。

沒有指标数据标准化，你能想像在每一次数据服务平台有新剖析主题风格搭建或旧的剖析主题风格转型，都必须从所涉及到的系统结构、库表中开展解析和界定，必须消耗的成本费极大。与此同时，现阶段大数据剖析都倡导业务员的自助式化剖析，沒有指标数据标准，业务员要从不一样系统软件中获得自身愿意的数据开展剖析几乎是不太可能的。

要处理这种问题，企业必须数据标准。

数据标准是一整套数据标准。数据标准化指根据一整套的数据标准、监管步骤和技术性专用工具来保证金融机构的各种各样重要信息，包含商品、顾客、机构、财产等在全企业里外的运用和互换全是一致、精确的。

数据标准包含对企业信息内容确立的概念和归类，信息内容项叙述和信息内容项有关编码叙述。监管步骤包含数据标准的制订、修定和落地式的规范化管理；技术性专用工具包含数据标准的推送和增删，及其数据标准的落地式检核。

企业数据标准专用工具型号选择

数据标准基本建设劳动量也是非常大的，彻底借助人力不太实际，因此必须一套健全、实用的数据标准可视化工具协助人们将数据标准基本建设工作中落地式。

数据标准可视化工具应包含：标准分组管理、标准增删、标准导入导出、标准审查、标准公布、标准版本控制软件、标准落地式投射、标准落地式评定、标准监管等作用。与此同时为更快的确保数据标准的落地式，最好是融合元数据可视化工具一起应用。

亿信华辰数据标准管理系统ESDataStandard给予了一套完善的数据标准流程管理及方法，根据统一的数据标准制订和推送等一系列的主题活动，融合规章制度管束、控制系统等方式，完成企业大数据服务平台数据的一致性、实效性、一致性、规范化、开放式和传递性管理方法。

想要做大数据整治，最先要把数据标准搞好，不然急匆匆基本建设各种各样数据库房、数据市集，最终发觉标准有什么问题，品质不高，此刻再去建数据标准便会造成项目投资消耗问题。