俗话说，无规矩不成方圆。在数据治理中，这个规矩便是数据标准。企业随着业务和组织的发展，会逐渐积累大量繁杂、结构不一的数据，如果数据标准管理不达标，那么数据提取困难、数据理解歧义等问题便会接踵而至。
而企业要做好数据标准管理，理解数据标准的概念和分类是必不可少的。
数据标准的概念
根据中国通信院的定义：数据标准，是指保障数据的内外部使用与交换的一致性和准确性的规范性约束。
简单来说，也就是组织内部的部门都用同一个标准使用和管理数据。这就可以保证所有人对数据的理解是一致的，能够为业务运营和管理决策提供相应的保障，否则，企业的运营管理将会混乱不堪。
通常来说，如果没有制定严格的数据标准，企业经营管理将会面临以下三大问题：
一、数据难以共享。由于各个系统的数据存储结构不一致，分布在多个系统的不同数据，没有统一的标准，无法关联整合和分析，影响不同系统之间的数据共享。
二、数据理解不清晰。没有数据标准，不同系统对同一种数据，可能会有不同的命名、业务含义和取值范围，这就会造成同义不同名，同名不同义的情况，从而让数据使用者产生误解。
三、沟通成本上升。数据如果没有统一规范和标准，对于同一数据，不同人员的理解不一致，就会导致沟通交流成本增加，降低企业组织内部的运转效率。
既然如此，我们又该怎样建立数据标准呢？
数据标准的分类
在企业日常管理和业务发展中，一般会从业务、技术、管理这三个维度对数据标准规范进行分类。
一、业务标准规范。一般包括业务的定义、标准的名称、标准的分类等。对于业务人员而言，数据标准化建设，可以提升业务的规范性，进而提升工作效率；同时，保障了数据含义的一致性也可以降低沟通成本，从而为业务的数据分析、挖掘和信息共享提供便利。
二、技术标准规范。从技术角度看待数据标准，包括数据的类型、长度、格式、编码规则等。对于技术人员来说，有了数据标准规范，可以大幅度提升工作效率，并降低系统的出错率，有助于数据质量的提升。
三、管理标准规范。从管理角度，看待数据标准。比如数据标准的管理者是谁、如何增添和删减数据、访问数据的标准条件是什么等。对于管理人员来说，数据标准建设，保证了数据的完整、准确、安全，进而为企业的经营决策提供了支持和保障。
数据标准的制定
说了这么多，企业究竟要怎么制定自己的数据标准呢？
第一步，要确定数据标准管理的目标和界定范围。数据标准管理要达到什么程度？有哪些数据需要制定数据标准？这些都需要明确。
第二步，进行数据标准调研。对企业的数据标准管理情况进行调研和汇总，弄清企业数据标准现状，为后续的数据标准落地提供支撑和指导。
第三步，明确企业的管理流程和制度，以制定出符企业业务管理的数据标准。
第四步，制定数据标准管理角色，把每一项任务落实到人，才能保证项目的最终落地。
第五步，制定数据标准并实施。
第六步，在日常数据治理过程中保证数据标准被严格执行。
而要制定数据标准和保证数标准被严格执行，功能丰富强大的数据治理工具是必不可少的。
以飞算推出的SoData数据机器人为例，这是一款实时+批次、批流一体、高效的数据开发治理工具。可以同时满足企业“多源、异构、实时、轻量”的数据治理需求，帮助企业高速、实时地实现数据应用。针对数据标准，SoData数据机器人建立了数据开发全链路的标准规范，能在数据治理过程中严格执行数据标准。避免数据难以共享、数据理解不清晰、沟通成本上升等问题，保证数据统一规范，提高企业数据治理的质量与效率。
在数据治理过程中，制定数据标准必不可少，而通过使用SoData数据机器人这样的工具，可以让这件事情更加简单、高效。