2023年10月25日国家数据局正式揭牌，由国家发展和改革委员会管理。国家数据局的主要职责是负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。国家越来越重视数据资源的价值，那么数据的标准是什么?数据标准对企业有什么利好？

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。
我们可以简单理解，数据标准，就是组织内部各个部门，各个数据相关人，共同使用的一个语言，达成的一个共识。对于企业来说，数据标准，为业务运营和管理决策提供相应的保障。如果没有标准，那么企业的运营管理将会混乱不堪。

数据管理的难点

很多组织在发展初期，因为数据量不足，导致数据标准缺乏整体规划，等组织发展壮大，发现各个部门的各个系统由不同厂商和商品搭建，导致数据共享困难，理解歧义，无法有效分析。
（1）数据共享难以实现
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。
比如一家大型企业，老部门使用老的A系统，新部门使用新的B系统，不同系统的存储结构不同，导致数据共享困难。

（2）数据名称，标准不规范，语义不清
没有数据标准，不同系统对同一种数据，有不同的命名，业务含义，取值范围，容易造成同义不同名，同名不同义，让数据使用者产生误解的情况。
比如同一银行的不同网点，有的系统把客户叫做用户，有的把客户叫做客户，有的把客户叫做开卡客户，指的都是同一含义，但因没有数据标准，导致有不同名称，让业务数据统计分析，部门之间沟通理解费时费力。

（3）数据理解沟通成本高
数据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，导致沟通交流成本增加，降低企业组织内部的运转效率。
比如同一家公司的北京和武汉业务部门，北京部门把消费金额超过10万的客户设定为vip客户，武汉部门把消费超过5万的设定为vip客户。两个部门对vip客户的理解不一致，也导致总部系统管理分析用户数据混乱，无法对用户进行系统归类运营。

数据标准规范的分类

在企业日常管理和业务发展中，我们一般会从业务，技术，管理维度去分析和拆解数据标准。
（1）业务标准规范
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。比如企业的CRM系统，要判断客户是否为老客户，我们要通过用户消费金额，消费频率，消费日期等维度做判断，这个维度就是数据判断标准。
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，提升自己的工作效率；同时，保障了数据含义的一致性，降低了沟通成本，给业务的数据分析，挖掘，信息共享提供了便利。

（2）技术标准规范
技术标准规范，是从技术角度，看待数据标准包括了数据的类型，长度，格式，编码规则等。比如企业员工要在公司系统填写客户信息，那么客户的姓名，手机号这些数据，都需要设定相应类型，长度规范，如果你把姓名输入手机号框，系统就会显示错误。
对于技术人员来说，有了数据标准规范，工作效率可以大幅度提升，降低系统的出错率，有助于提升数据质量。

（3）管理标准规范
管理标准规范，是从管理角度，看待数据标准。比如数据标准的管理者是谁，如何增添，如何删减，访问标准条件等，都是一个数据规范要求。
对于管理人员来说，数据标准建设，保证了数据的完整，准确，为数据安全，经营决策都提供了支持和保障。

数据建设的好处

数据标准的统一制定与管理，可保证数据定义和使用的一致性，促进企业级单一数据视图的形成，促进信息资源共享。

通过评估已有系统标准建设情况，可及时发现现有系统标准问题，支撑系统改造，减少数据转换，促进系统集成，提高数据质量。

数据标准可作为新建系统参考依据，为企业系统建设整体规划设计打好基础，减少系统建设工作量，保障新建系统完全符合标准。

同时，数据标准建设也为企业各类人员提供相应的支撑：

对业务人员而言，数据标准建设可提升业务规范性，保障人员对数据业务含义理解一致，支撑业务数据分析挖掘以及信息共享；

对技术人员而言，有数据标准作为支撑，可提升系统实施工作效率，保障系统建设符合规范，同时降低出错几率，提升数据质量；

对管理人员而言，数据标准建设可提供更加完整、准确的数据，更好的支撑经营决策、精细化管理。

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