随着市场竞争的日益激烈及政府规范要求的日趋严格，越来越多企业已经逐渐意识到数据标准的重要性，但是苦于没有成熟解决方案、完善的标准体系制度以及相关经验，不知数据标准的建设该从何下手。根据以往的数据标准项目经验，小亿总结了一些数据标准建设流程和关键点，供大家参考。
数据管理是操作和实施层面的概念，是通过一系列实际落地的办法去实现“治理”目标的具体过程。数据管理对应的是一个以“数据管理部”级别的职能部门+各个相关职能部门的矩阵化组织。通过内建组织机构和工作机制，有牵头、有配合、有主责、有落实，在各自的职能领域去完成数据管理的具体任务，包括企业级层面的数据标准化、数据资产管理，业务领域层面的数据规范化、数据质量改进等等。
数字化主要是从数据的角度驱动，即从业务数据化再反过来实现数据业务化，通过数据来驱动整个企业的信息化转型目标。那么落地数字化转型目标上，数字化转型的范围数字化转型的范围可大可小，小到一个项目，大到生态链和供应链。聚焦当下，企业数字化的重点任务主要为项目精细化管理：要素和活动数字化、生产要素管理一体化。和企业管理集约：管理和协作在线化、项目和企业一体化。
当面对复杂的数据、信息，怎么找到数据之间的逻辑关系，就需要制作人具备一定的数据分析能力，也就是对大量复杂的数据具备数据敏感性，快速找到多维度、多变量的数据之间的逻辑关系，确定哪些数据之间有直接关系，哪些数据之间具有间接关系，需要重点展现哪些数据之间的关系，这些都需要制作人或者数据分析师及时做出准确判断。
企业的整体业务过程从物理现实转换到数字空间，实现实时线上化、数据智能化，这类转型意味着需要大规模重构企业运营的核心信息系统的架构，例如制造业的“数字化孪生”，物理实体对象被数字化，无论是顾客、合作伙伴，还是企业员工，利用数字化界面来实现人与企业数字空间的交互。
众所周知，在大部分企业的发展过程中，随着业务的扩张，企业的业务系统会越建越多。与此同时伴随着各业务系统的交叉，会出现一些公共的数据，如图所示，它会被不同的业务系统调用，当调用关系越来越复杂时，一旦有一个地方数据出现问题，它可能会蔓延到更多的系统里，从而出现更多的问题。而更严重的问题是很难溯源找到背后的原因。
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