关于数据标准认识的几个误区

发布时间：2020.11.13来源：知乎浏览量：3次标签：数据治理

数据标准这个词，最早是在金融行业，特别是银行业的数据治理中开始使用的。数据标准工作一直是数据治理中的重要基础性内容。但是对于数据标准，不同的人却有不同的看法：

有人认为数据标准极其重要，只要制定好了数据标准，所有数据相关的工作依标进行，数据治理大部分目标就水到渠成了。

也有人认为数据标准几乎没什么用，做了大量的梳理，建设了一整套全面的标准，最后还不是被束之高阁，被人遗忘，几乎没有发挥任何作用。

这两种看法都是不对的，至少是片面的。实际上数据标准工作是一项复杂的，涉及面广的，系统性的，长期性的工作。它既不能快速地发挥作用，解决掉数据治理中的大部分问题，但肯定不是完全没有作用，如果数据标准工作的结局只是最后剩下一堆文档，那只能说明这项工作没有做好，没有落到实处。本文主要的目的，就是分析为什么会出现这种情况，以及如何应对。而首先需要做的是厘清数据标准的定义。

数据标准的定义
何为数据标准，各相关组织并没有统一的，各方都认可的定义。结合各家对数据标准的阐述，从数据治理的角度出发，我尝试着给数据标准做一个定义：数据标准是对数据的表达、格式及定义的一致约定，包含数据业务属性、技术属性和管理属性的统一定义；数据标准的目的，是为了使组织内外部使用和交换的数据是一致的，准确的。

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