提到“标准”二字，我们第一时间能够想到的就是一系列的标准化文档，例如：产品设计标准、生产标准、质量检验标准、库房管理标准、安全环保标准、物流配送标准等，这些标准有国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等。而我们所说的数据标准却不单单是指与数据相关的标准文件，数据标准是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范化体系。
数据标准化是指研究、制定和推广应用统一的数据分类分级、记录格式及转换、编码等技术标准的过程。——维基百科。
我觉得数据标准是一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系，是通过这套体系的推广，应用统一的数据定义、数据分类、记录格式和转换、编码等实现数据的标准化。
企业数据标准管理的内容
1、数据模型标准，即元数据的标准化。自己从事IT行业10多年，一路走来，曾经做开发的时候一度认为数据模型没什么，只不过就是表结构、存储过程的设计，后来接触了数据集成ETL、ESB，虽然也知道ETL脚本本身也是元模型的一部分，但对其重要程度也没放在心上。
后来慢慢发现之前的想法还过于简单，如果把企业信息化比作是人体的话，数据模型就是其骨架，数据之间的关系和流向是其血管和脉络，数据是其血液，数据模型的标准化是其数据血液能够正常流动和运行的根本。数据模型标准是元数据管理的主要内容，是企业数据治理的基础。
2、主数据和参照数据标准。主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、供应商、员工、产品、物料等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，被誉为企业的“黄金数据”。参考数据是用于将其他数据进行分类或目录整编的数据，是规定数据元的域值范围。参照数据一般是有国标可以参照的，固定不变的，或者是用于企业内部数据分类的，基本固定不变的数据。个人认为主数据与参照数据的标准化是企业数据标准化的核心。
3、指标数据标准。指标数据是在实体数据基础之上，增加了统计维度、计算方式、分析规则等信息加工后的数据。指标数据标准是对企业业务指标所涉及的指标项的统一定义和管理。企业的财务、销售、采购、生产、质量、售后等各业务域均分布都有其相应的业务指标。这些指标不仅需要在业务系统中统计和展现还需要在数据分析系统中展现，有的指标数据需要多个从不同的业务系统中进行获取。
没有指标数据标准化，你可以想象在每次数据平台有新分析主题构建或旧的分析主题变革，都需要从所涉及的各个系统、库表中进行分析和定义，需要耗费的成本巨大。同时，目前大数据分析都提倡业务人员的自助化分析，没有指标数据标准，业务人员要从不同系统中拿到自己想要的数据进行分析几乎是不可能的。
顺便一提数据标准和其他数据治理环节的关系。
数据标准与主数据的关系
从范围上看，数据标准包括数据模型标准、主数据标准、参照数据标准、数据指标标准和其他数据元标准，主数据是数据标准的一个子集；从数据梳理和识别、能力成熟度评估、数据标准编制、数据管理和应用、管理体系建设、实施涉及的业务面等方面，数据标准和主数据都是基本相同的。企业在数据治理项目中，有整体建设的，包含了：元数据、主数据、数据标准等领域；也有分开建设的，例如：主数据项目单独立项，数据标准管理和数据仓库放在一起实施；企业应根据自身的实际情况和需求，明确实施范围和内容，制定适合企业发展需要的数据治理路线图。
数据标准与元数据的关系
元数据是数据标准的基础，企业在制定数据标准的时候最先需要明确的就是数据业务属性、技术属性和管理属性，而这三类属性就是我们所说的业务元数据、技术元数据和管理元数据。基于元数据的数据标准管理，为业务实体的定义、关系和业务规则到IT实现之间提供清晰、标准的语义转换，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。并为数据标准系统与其他业务系统的集成，提供有关数据标准、数据映射关系和数据规则的描述，为业务系统的集成提供支撑。
数据标准与数据质量的关系
没有标准化就没有信息化，那就更谈不上数据质量了。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。通过对数据实体、数据关系以及数据处理阶段，定义统一的标准、数据映射关系和数据质量规则，使得数据的质量校验有据可依，有法可循，为企业数据质量的提升和优化提供支持。
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