伴隨著大數據時代的到來，企業不斷追求自身發展和創造數據價值，相繼進行大數據平臺的建設，在建設過程中難免會出現信息孤島、數據定義不一致和數據的質量問題，數據標準建設就作為其中一個必不可少的環節，我們應該如何看待和進行大數據建設，首先需要從以下幾個方面瞭解數據標準。
What——什麼是數據標準
數據標準，顧名思義就是數據的標準，對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準，讓各業務人員和技術人員對於數據的理解是一致的，對業務系統的建設是規範統一的。
要了解數據標準，首先需要從以下幾個方面出發：一是數據信息應用的合法合規；二是跨系統信息的集成和共享；三是數據服務的支撐和應用。如何全面的去看待這三個方面，以銀行為例，業務數據的共享與交換為出發點和落腳點，整合機構內部各平臺系統數據，支撐銀行日常業務辦理和銀監會的監管報送管理，要實現這一目標，必須以標準化的信息歸集為基礎，實現金融數據共享，有效、合理的進行大數據技術與流程機制的創新應用。
數據標準既來自於國標和行標，也來自於技術和業務，標準和業務之間相互促進，相較於就業務談業務的應用來說，將業務有機融入大數據標準架構，如數據、技術與信息化平臺的功能等隸屬於大數據產品或平臺的標準內涵，可以進一步完善企業大數據標準建設。
Why——為什要進行數據標準建設
數據標準是數據全生命週期質量控制的機制與制度保障，貫穿了數據從採集到存儲、治理和分析應用的全過程，只有需要建立一套完備的標準體系，數據標準化之後才能更好的管控數據的質量，支撐更高層面的數據應用。
1、消除數據的不一致性
在技術方面，數據標準可從源頭對元數據進行管理，制定數據採集標準，幫助構建規範的物理數據模型，保證元數據的規範性和數據資源目錄的完整性，同時對於多源異構數據的接入，數據接口規範可以保證的實時傳輸。在業務方面，數據標準能夠明確各業務的數據含義，是的業務部門之間、業務和技術之間、統計指標之間統一認識與口徑。
2、打破數據孤島，實現數據共享
企業信息化建設一定是要走到集成階段的，“信息孤島”的問題必須要解決，也就是要儘量讓數據變成標準的，標準數據在消除“信息孤島”中起著決定性的作用，數據標準建設可以幫助企業從根本上消除數據孤島，實現共享整合。對於一個擁有大量數據資產的企業，或者是要實現數據資產交易的企業而言，構建數據標準是一件必須要做的事情。
3、規範數據管理，提升數據質量
數據標準是數據質量規則建立的主要參考依據，通過將數據質量規則與數據標準關聯，一方面可時間字段級的數據質量校驗，另一方面也可以直接構建簡單的較為通用的數據質量規則，確保規則的全面性和可用性，提升數據質量。
How——怎樣進行數據標準建設
數據標準工作主要包括制定、執行、維護三個過程。其中制定過程包括規劃、調研和設計，執行過程包括映射和執行。
在標準規劃階段，從實際情況出發，結合業界經驗和參照行業最佳實踐，確定數據標準範圍，構建數據標準分類框架，制定實施計劃；
在標準調研階段，收集國家標準、現行標準、新系統需求標準、行業通行標準、現有的數據業務含義、數據標準分類、數據元定義以及數據項屬性等，以及進行歸納整理；
在標準設計階段，進行具體數據標準的編寫定義工作，通過權威部門（數據標準管理部門）的評審，達成一致後發佈數據標準，形成數標版本；
在實施映射階段，將確認的數據標準與業務系統（新建系統或原有系統）進行映射，以得知標準與現狀的關係，確定哪些系統需要強制落標和建議落標；
在標準執行階段，針對實施映射階段發現的問題進行修正，跟蹤監督落地執行情況，綜合評價數據標準落地實施成效，逐步提高數據質量，逐步使全部數據符合數據標準；當然隨著時間的推移，數據標準也可能有變化和更新。數據標準管理部門需要及時進行數據標準更新和完善，使數據標準保持最新最優。
結語：只有充分理解數據標準以及建設數據標準的價值之後，結合企業自身發展情況建設符合企業內部的數據標準，避免數據先汙染後治理，不斷推動和完善企業的大數據平臺建設，發揮數據的最大價值。當然，建設數標也少不了工具的支持，億信華辰數據標準管理平臺ESDataStandard你值得擁有，幫助建立規範的數據應用標準，消除數據的不一致性。
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