企業數據標准如何建設

A. 企業標准化體系怎樣建立

建立企業標准體系主要有以下步驟：

一、企業標准化機構和人員

企業的標准化工作機構設置以及標准化管理人員配備，首要考慮的應能滿足企業開展標准化工作的需要。企業標准化工作涉及到企業各部門，貫穿於生產、經營和管理各個環節，是企業管理的一項綜合性管理基礎工作。企業設置什麼樣的標准化管理機構，配備多少標准化工作人員，應根據其生產、經營和管理的規模、復雜程度、標准化工作量而定。

1．企業標准化機構的形式

第一種形式：企業設專兼職機構（如標准化科、處、室），在企業最高管理者或管理者代表的領導下，統一管理整個企業的標准化工作。在各職能部門和車間設專兼職標准化人員，負責本部門的標准化工作，業務上受企業標准化機構的領導。

第二種形式：設立以企業最高管理者為主任，各部門負責人參加的企業標准化管理委員會，負責標准化重大問題的討論、審批和決策。具體標准化辦事機構設置與第一種形式相同。企業標准化管理委員會是企業標准化的最高領導和決策機構，所決策的重大問題是企業標准化方針、目標，有關政策、法律、法規的實施，標准化規劃、計劃和重要標准審批等。

第三種形式：企業不設專職標准化機構，而是指定企業的某個職能部門統一負責企業標准化工作，並設專職或兼職標准化人員負責標准化工作，重大問題由企業領導協調。

2．標准制定和發布的分工

（1）一般情況下，企業管理標準的制定實施和監督，由企業第一管理者所直管的部門牽頭（例如總經辦、廠長辦或企管辦），各管理事項的分管部門負責；企業技術標準的制定實施和監督，由企業技術主管或總工程師所直管的部門牽頭（例如技術處、設備處），各技術事項的分管部門負責；企業工作標準的制定實施和監督，由企業人力資源部門牽頭，其他各處室和各基層單位各對本部門的工作標准負責。

（2）一般情況下，全部標准均應由標准化管理機構報標准化委員會討論、協商、修訂、通過、批准；其中技術標准應由總工程師或技術主管批准。企業標准體系（包括技術標准、管理標准和工作標准）的發布令，由企業第一管理者簽發。

3、企業標准化人員的基本要求

（1）應具備與所從事標准化工作相適應的專業知識、標准化知識和工作技能，經過培訓取得標准化管理的上崗證；

（2）熟悉並能認真執行國家有關標准化的方針、政策和法律、法規、規章；

（3）企業標准化管理人員應熟悉本企業的生產、技術、經營和管理現狀，具備一定的企業管理知識；

（4）企業標准化管理人員應具備一定的組織協調能力、計算機應用及語言文字表達能力。

二、企業標准化培訓

企業標准化培訓有企業外部組織的培訓和企業自己組織培訓兩種。外部培訓企業可派代表參加；企業自己的培訓，企業有關人員都應參加。

標准化培訓的對象和要求：

1．各級領導幹部：要求通過培訓使他們熟悉國家有關標准化法律、法規、方針、政策，了解標准化的基本知識，熟練掌握管轄范圍內的技術標准、管理標准和工作標准，並能貫徹和運用。

2．專兼職標准化人員：對企業標准化管理人員的培訓，主要應經過標准化行政主管部門認定的，具有培訓資格的標准化部門的培訓，並經過考核，取得上崗資格。

3．一般管理人員和現場工作人員：對他們的基本要求是熟悉並能夠熟練運用與本職工作有關的技術標准、管理標准和工作標准。

三、建立企業標准化管理標准

企業依據GB/T 15496—2003《企業標准體系? 要求》制定標准化管理標准，一般包括以下內容：

1. 規定標准化工作體制、組織機構、標准化工作任務、職責、工作方法和要求；

2. 規定企業標準的制定、修訂、復審的工作原則，工作程序及具體要求；

3. 規定實施標准及對標准實施進行監督檢查的原則、方式、要求、程序和分工；

4. 規定標准及標准信息的收集、管理和使用等方面的要求；

5. 規定貫徹各級有關標準的程序和方法；

6. 制定標准化規劃、計劃內容、工作程序和要求；

7. 規定標准化培訓的任務、目標、方法和程序；

8. 規定標准化成果獎勵工作程序和要求等。

四、企業標准化工作的規劃和計劃

制定企業標准化工作規劃、計劃的內容一般是：

1. 制定、修訂企業標准項目的規劃、計劃；

2. 採用國際標准和國外先進標準的規劃、計劃；

3. 標准化科研的規劃、計劃；

4. 實施標準的項目計劃；

5. 標准化培訓計劃。

五、企業標準的制定程序

制定企業標準的一般程序如下：

1．從以下幾個方面進行調查研究、收集信息

（1）標准化對象的國內外的現狀和發展方向；

（2）有關最新科技成果；

（3）顧客的需求和期望；

（4）生產（服務）過程及市場反饋的統計資料、技術數據；

（5）國際標准、國外先進標准和技術法規及國內相關標准。

2．起草標准草案（徵求意見稿）

一般在起草標准草案之前要成立標准起草小組，參加起草小組的人員和人數，應根據所起草標准對象而定，一般由具有實踐經驗的從事技術工作或管理崗位的骨幹組織。

起草小組對搜集到的信息資料進行整理、分析、對比、優選，必要時應進行試驗驗證，然後編寫標准徵求意見稿和標準的編制說明。

3．編寫標准送審稿

將標准草案連同標准編制說明，發至企業內有關單位，必要時可發至企業外部有關科研、設計單位以及大專院校、使用單位徵求意見。對反饋的意見要逐一分析研究，決定取捨，進一步修改標准草案，形成標准送審稿。

4．審查標准

根據標準的復雜程序、涉及面大小，可分別採取會審或函審。審查企業標准應吸收本企業有經驗的工程技術人員、管理人員和工人參加，必要時也可邀請外單位的專家和用戶參加。

5．編制標准報批稿

6．批准和發布

六、標準的實施

標準的實施是整個標准化活動的一個十分重要的環節，標准實施的好壞直接關繫到標准化的經濟效果。標准實施是一項有計劃、有組織、有措施的貫徹落實標準的活動，是將標准貫徹到企業生產（服務）、技術、經營、管理工作中去的過程。一般來說，標准實施工作大致可分為計劃、准備、實施、檢查、總結等五個步驟。

七、標准實施的監督檢查

標准實施監督檢查主要包括：各級政府標准化行政主管部門及有關行政主管部門依法對標准貫徹執行情況的監督檢查和企業自身的監督檢查。

企業自身的監督檢查內容如下：

1. 已實施的標准貫徹執行情況；

2. 企業內技術標准、管理標准和工作標准貫徹執行情況；

3. 企業研製新產品、改進產品、技術改造、引進技術和設備是否符合標准化法律、法規、規章和強制性標準的要求；

4．對照「標准化良好行為確認評分表」對企業進行自我評價，通過內審，對不合格項採取糾正措施或預防措施，持續改進現有過程或體系，適當時申請標准化良好行為的外部確認。

B. 企業數據治理措施包括哪些

1.提高全面思想認識
毋庸置疑，數據是企業的寶貴資產，各企業已經意識到數據質量的重要性，但是並沒有將數據治理提到戰略高度，信息化建設的重點仍然是應用系統建設和運維。數據治理是一個系統工程，需要管理層、系統開發人員、系統使用人員、系統維護人員多方協作才能進行。
2.成立數據治理組織
健全的數據治理組織是全面開展數據治理工作的基礎，數據治理組織應包括管理人員、業務人員和技術人員，缺一不可。數據治理組織可以設置三種角色，數據治理委員會、數據治理業務組、數據治理技術組。
3.建立數據標准體系
一般來說，信息化建設應遵循標准先行的原則，在應用系統建設初期就應該制定企業內部數據標准體系，保證各業務部門、各業務系統使用相同的數據標准，提高部門間、系統間數據共享能力，避免形成信息孤島。

C. 如何建立企業資料資料庫

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D. 如何進行企業標准體系建設

一、 准備策劃階段
（一）建立領導機構，制定計劃
（二）宣傳培訓，培養骨幹
（三）調查研究，掌握企業內部的標准化需求和現狀
（四）全面收集企業相關的標准化信息
（五）集思廣益，選定體系結構方案
二、體系表編制階段（以層次結構為例）
（一）確定子體系，繪制企業標准體系表結構圖。
（二）研究具體標准化對象，形成標准明細表
企業標准體系結構總圖及子體系結構圖完成後，企業應根據企業標准需求調研情況對企業內
（三）對企業標准體系進行統計分析，完成標准匯總表
（四）編寫企業標准體系編制說明
三、待制定、修訂標准編寫階段
（一）成立標准編寫小組
（二）制定待制定、修訂標准計劃，明確分工
（三）開展企業標准編寫培訓
（四）起草標准草案
四、意見徵集及審定發布階段
（一） 企業內部廣泛徵求意見
（二） 根據反饋意見完善企業標准體系表及標准草案
（三） 組織企業標准體系評審會
（四） 發布企業標准體系
五、實施、評價、確認與改進階段
（一）企業標准體系的實施和管理
（二）企業標准體系的評價、確認及改進

E. 企業級數據標准重構——數字化轉型的必經之路

第四次工業革命以及隨之而來的數字化轉型浪潮已在全球范圍內席捲而來。推動互聯網、大數據、人工智慧和實體經濟深度融合，發展數字經濟成為落實國家重大戰略的關鍵力量。「互聯網+」大背景下，大數據、物聯網、人工智慧等新技術應用成為 社會 變革的驅動力，越來越多的企業制定了數字化轉型戰略。

企業數字化轉型是指通過構建數字化運營體系實現企業級變革，包含對企業IT架構的升級以及管理體系的重塑。

IT架構升級指企業信息系統的升級與優化。 企業信息系統建設升級一般會經歷電子化、信息化、數字化三個階段。電子化為初級階段，即企業構建單一部門應用的信息系統，將線下事務向線上遷移，運營數據「從無到有」；信息化為穩定過渡階段，以各部門信息系統集成支撐業務集中化、標准化、規范化，運營數據「從有到通」；數字化為高級階段，以企業數據驅動業務精準重塑，依託人工智慧、大數據、中台建設等技術支撐，助力企業發掘運營管理、生存發展的最優解決方案，發揮「數據資產」價值。

管理體系重塑指企業經營管理智能化。 構建以「數據貫通與分享」為基礎的管理體系，以適宜的IT架構基礎為依託，實現企業運營數據自動獲取並廣泛鏈接，基於數據理解業務實質，洞察價值創造過程，開展業務決策和敏捷行動，驅動業務創新和精益管理，實現管理「蛻變」。

數字化轉型依託雲計算、大數據及機器學習等前沿技術手段，以文化先行、組織賦能、人才支撐和機制牽引為助推力量，協助企業克服內外部發展阻力，促進企業管理提升。數字化轉型後的企業一般呈現四項典型特徵：

企業實現高效管理離不開系統和數據。當前，大多數企業已經通過內部信息系統建設實現了「信息化」。這些信息系統普遍為套裝軟體，以流程為中心，根據預先確定的流程處理場景，建立緊耦合的數據模型，規范數據採集、規則控制和業務處理，最終形成信息輸出。

在萬物互聯的數字化時代，企業對高效決策、精益價值、靈活響應的需求，和傳統信息系統模塊化、流程化的支撐能力間形成了沖突；同時在長期經營管理的過程中，跨部門系統應用數據標准和口徑的不統一導致的信息協同障礙積累嚴重。

企業所面臨的結構性「困局」日益顯著，主要體現在以下幾個方面：

數字化轉型正是為了破局和迎戰，實現現實世界與數字世界的融合、互動，在數字世界中模擬推演，促進戰略落地，優化經營決策。零散、無關聯的數據並不能稱為資產，為深度釋放數據資產價值，重構企業級數據標準是必經之路。企業業務部門和技術部門需要共建共享，通過梳理數據邏輯、構建數據地圖、明確數據標准、打通數據鏈路、開展數據洞察和數據應用。以企業數據為中心，將功能應用服務化、組件化，支撐靈活變化的業務需求。基於數據融合構建價值網路，共創價值增長空間。

企業級數據地圖

數字化轉型是企業級的整合和變革。數據作為轉型的驅動能量，若僅服務於部分職能，勢必無法發揮其全部的價值，數據需要貫通，數據標准也必須是企業內部通用的。企業應以業務脈絡為基礎，全方位全面梳理業務邏輯及數據關系，對現有流程、制度、系統進行優化改造，形成穩定的數據關系內核，引導系統架構優化，提高數據使用效率、提升數據資產價值，依託數據快速輸出，實現管理賦能。

在企業級數據標准重構實踐中，可遵循三個步驟，以統一數據標准為起點，逐漸完善前端業務流程改造，從源端產生語義統一、邏輯清晰、高標准高質量的數據，構建堅實的數據資產基礎。

01. 建立企業級數據標准，形成跨部門「共同語言」

圍繞企業業務主線，梳理業務場景，對各類信息和表單元素進行解構和提煉，這是構建企業級數據標準的基礎。在統一數據標準的過程中，可以以財務信息為起點，通過單筆財務記錄向前追溯對應業務場景；以產品類型和產品生產全過程為經絡，明確業務邏輯，對經濟業務場景進行元素化解構；從管理對象、交易記錄、業務標簽三個層面對數據元素進行規范表述，形成清晰的數據關系。

在管理對象層面，對單專業及跨專業管理對象進行唯一識別。 對於單專業管理對象，圍繞企業經濟事項全場景，統一每個專業視角下最小單元的顆粒度和業務屬性描述需求，圍繞管理對象能夠進行自由組合，支撐多視角融合。對於跨專業管理對象，針對企業組織、客戶、資產設備、項目、業務夥伴等，圍繞跨專業共用的管理對象和業務屬性描述需求，梳理數據信息，建立統一通用的數據標准。

從管理對象層面對數據元素進行精確表述

在交易記錄層面，規范交易信息傳遞過程和路徑。 按照業務價值鏈梳理交易記錄規則，規范各類單據的信息欄位，建立跨專業共同遵循的流程管理規范，圍繞業務交易，固化數據連接關系。例如，建立企業內合同、訂單、發票信息的同源聯動，建立完整的採集源頭，部署清晰的數據錄入標准，對各類單據的完整性進行強控。在此基礎上，明確業務操作與線上記錄規則，對數據源頭進行動態更新，實現各類數據信息的規范傳遞。最終可以精準匹配管理對象，以完整的單據鏈和信息鏈對業務管理流程進行精準的數字重現。

在業務標簽層面，建立規范統一的標簽體系。 構建業務標簽的目的在於統一同類業務屬性的跨專業描述方式，實現管理口徑的統一。在構建企業業務標簽時，可遵循四條原則：

依託清晰完整的數據元素和數據關系，構建企業經營數據地圖，實現數據伴隨業務活動的實時自動記錄，明確業務到價值的轉化，可視化展示公司運營過程，精準識別數字化建設需求。

數據標准建立方式示例

02. 開展業務流程改造，實現端到端數據貫通

在以企業財務為基礎的數字化變革中，對業財鏈路的梳理貫通是實現數據賦能管理的重要「橋梁」。通過對財務、業務開展數據梳理和流程改造，對從業務源端到財務末端的每一個數據項的產生與流轉過程規則進行清晰描述，利用數據間的繼承關系再現實際業務發生過程，將各類環節的數據聚合到每一個管理對象。在此過程中，企業需要重點關注三方面的內容：

03. 豐富數據應用場景，以靈活輸出賦能管理

通過數據洞察，構建多場景應用實踐，聚焦增量效益，以業務行動實現業務創新和管理變革。以靈活的輸出方式，深挖數據的意義和價值，在數據的積累和驗證過程中形成多層次、多領域、多場景的業務實踐。以價值信號驅動管理行為變革，從效率、效益、創新和共贏四個方面引導價值創造。

對企業運營進行精準刻畫，根據不同場景信息需求對數據進行靈活加工。以多頻道報表及應用場景為媒介，對各類基礎數據和動態數據進行分析比較，提供量化評價，智能優化信息輸出，服務於管理決策和業務決策。圍繞企業業務發展、資產管理、客戶服務、組織激勵等管理領域，通過價值數據和業務數據的聚合分析，為公司管理層以及各業部門提供高效透明的數據服務，實現從業務動因入手，推動精準評價、精準投資、精準激勵，提升對企業經營的敏銳洞察和高效決策能力。

構建應用場景一般遵循以下五個步驟：

1. 明確場景需求： 確定應用場景需要服務的部門和人員，明確業務需求及場景應用預期成效；

2. 設定應用主題： 明確應用場景的目標和主要內容，識別應用場景用於建設或服務的重點、要點；

3. 澄清數據源： 梳理應用場景中涉及的業務流程，澄清場景所需數據類別、計算方式、數據源系統及相應的業務邏輯關系；

4. 確定輸出方式： 明確應用場景成果的線上或線下輸出及展示形式，制定場景未來的實施規范及迭代規則；

5. 建立數據服務： 根據應用場景要求梳理數據鏈路信息，通過平台或系統調用並分析相關數據，建立場景服務能力。

在數據標准重構的過程中，企業能夠實現「三項轉化」。一是由「數據」到「信息」的轉化，解碼數據背後的管理信息，形成更完整的現狀描述；二是由「信息」到「洞見」的轉化，挖掘信息背後的提升價值，開展更科學的預測分析；三是由「洞見」到「行動」的轉化，以數據價值賦能決策，為企業提供更智能的決策建議，助力業務管理提升。

深入洞察數據實現的「三項轉化」，使企業能夠有效應對數據獲取、數據融合、數據賦能面臨的困境，實現由「業務各說各話」到「統一數據語言」、由「數據拼湊匯集」到「數據高度融合」、由「管理業務數據」到「數據賦能管理」的數字化轉型。

01. 深化數字包容，打造文化認同

無論何時，任何企業的變革轉型都需要以文化認同為基礎。唯有組織上下對變革理念都採取包容接受的態度，將數字化的理念深刻融入企業發展的文化血液中，方能由「被動」化為「主動」，以內生動力推動轉型可持續發展。企業要將數字化轉型作為發展戰略的一部分進行深入部署，制定適宜且明確的戰略、頂層設計和路線圖，在各層級單位、業務部門、員工間宣貫普及，增強企業人員在數字化建設中的參與感，加強對轉型實效的體驗，並引導人才團隊打造數字化技能突破口。

02. 規范數據管理，強健數據信息

部分企業存在諸如數字線上化程度較低、數據源質量不高、 歷史 數據離線化碎片化、資料庫管理范性較差等情況，這些問題成為數據獲取和管理方面的瓶頸，限制了企業更高層次、更高質量的數據應用。對於這些企業的數字化轉型，可建立數據統一管理機構，強健數據基礎，規范數據標准，全面開展 歷史 數據規范治理，減少對基礎數據和績效指標的人為干預，保障數字化轉型的順利實施。

03. 促進業務融合，立足全局視角

部分組織結構較為龐大復雜的企業可能存在諸如部門間溝通協調較為困難、數據共享流程復雜、內容局限、數字化與業務融合程度較低等問題，企業需要將「加強業務間融合協作」作為數字化轉型的重點，推進組織內部的橫向和縱向貫通，打破專業間的壁壘，構建融合、共享、協同、高效的管理體系。通過業務融合削弱企業內外部資源流動的阻力，對內打破專業壁壘，對外拓展事業邊界，形成全局、全行業視角。

04. 加強數字應用，布局 敏態 運營

在傳統生產要素價值創造增長模式趨於穩定的情況下，充分挖掘知識和數據要素的巨大發展潛力，並拓展價值創造維度成為了管理提升的突破口。企業可以考慮建立深入、立體、完善的數據管理應用體系，不斷迭代提升數據計算分析方法，深挖拓展各類場景應用，促進質效改善及管理提升。並逐步以點帶線，以線帶面，最終將數據資產的價值創造能力延伸到整條價值鏈、產業鏈，助力企業數字生態網路的核心能力賦用。

05. 深化人才管理，鍛造專業隊伍

目前，部分企業數字化轉型中的人才瓶頸問題仍然比較突出。企業中具備大數據分析和數據統計分析專業技能的人才較少，且來源渠道不足。針對這一現狀，企業要實施可持續發展的技能培訓和人才戰略，積極引進數字化人才，深化企業員工幹部隊伍能力重塑，強化重點專業領域人才培養，優化員工隊伍人才結構。除關注內部人才培養之外，企業也可以引入外部專業服務力量，快速學習、應用行業領先的觀念技術和管理實踐，內外兼修，共同鍛造一支有能力實施數字化轉型的專業人才隊伍。

數字化轉型將是未來5-10年間重要的管理變革方向，對企業而言機遇和挑戰並存。一方面，數字驅動革新為企業克服自身內部發展阻力並促進管理提升提供契機；另一方面，轉型並不能一蹴而就，其長期性和復雜性要求企業在組織、技術、文化、管理等方面進行全方位的調整。在持續深入打造數字化的進程中，如何 探索 適應企業自身發展的路徑，如何實現數據信息的有效聚合，如何滿足數字化管理對組織內員工水平、技術能力和運營能力提升的訴求，都需要不斷 探索 實踐。「神而明之，存乎其人」。轉型浪潮中，企業對於變革的信念、堅持與飛速進步的技術必將迸發出蓬勃的活力，走出獨到而創新的數字化之路。

本文是為提供一般信息的用途所撰寫，並非旨在成為可依賴的會計、稅務、法律或其他專業意見。請向您的顧問獲取具體意見。

F. 企業建設數據中台要遵守哪些原則

一、數據分層

數據分層，在阿里數據中台的提法是大中台，小前台。要實現業務數據化，就是所有的商業活動都應該記錄下相關的數據，並把數據業務化，本質就是從數據中發現價值，反過來賦能業務。

二、數據標准化

數據標准化，在阿里的數據中台思想中叫做OneData。實現數據資產各域、主題、模型、欄位、指標命名等的統一規范，值得強調的是，數據標准化一定要在源頭解決，如果一個龐大的企業的業務系統數據資產都遵循這個原則，那應該是非常厲害了。我們可以利用維度建模的方式建設匯流排矩陣，對數據域與業務過程等進行明確定義。

三、主題標簽化

主體標簽化，在阿里數據中台思想中叫做OneID。ID-MAPPING是互聯網公司的一個核心技術，其需要確保各個領域搜集的數據是可以繼承和關聯分析的，沒有統一ID的支持，多樣化的數據集中起來分析是沒有意義的，這是另一種形式的數據孤島。數據關聯，這也是我們在傳統數據倉庫中數據分析的依據。

四、數據資產卡片

數據資產卡片在阿里數據中台思想叫OneMeta。這是我們進行數據資產分析和數據血緣跟蹤的基礎，是數據管理里非常基本的東西。這裡麵包括數據安全管理，質量管理，成本管理，資產的創建信息，修改信息等等。

五、主題式數據服務

主題式數據服務在阿里數據中台思想叫OneService。基於元數據構建的簡單數據服務查詢引擎，面向業務統一數據出口與數據查詢邏輯，屏蔽多數據源與多物理表，就是一套業務化的虛擬查詢，方便取數。數據推送、定時任務，跨源數據服務等都叫主題式數據服務。

關於企業建設數據中台要遵守哪些原則，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

G. 企業的數據標准管理包括什麼

企業的數據標准管理包括：（1）數據標准制定（2）數據標准應用（3）數據標准維護這三個方面。智能數據治理平台睿治提供數據標準定義功能模塊，梳理數據標准，支持在系統中建立數據標准，可導入excel或word文檔的形式生成數據標准；提供數據標准管理功能模塊，數據標准集管理，可對集下標准進行增刪改查導入導出操作，並可對集下標准屬性進行統一定義和修改；提供數據標准落地評估功能模塊，對數據數據標准進行落地映射，並通過元數據與數據標準的映射評估數據標准在業務系統中的落地情況，跟蹤業務系統數標建設情況、支持批量評估、落地評估可設置定時執行和評估執行方式支持增量、支持落地評估查詢、內置落地評估統計dashbraod和分析展示標准落地通過率。
億信華辰數據標准管理平台從數據標准制定、發布、落地實施、評估以及更新維護進行全生命周期的管理，可以滿足各個行業以及不同用戶的需求。以億信華辰數據標准管理平台為例，企業的數據標准管理主要包括以下四個部分：
一是標準的規劃
企業的數據標准來源非常豐富，不僅有外部監管的要求，行業通用的標准，同時也要考慮到企業內部的實際情況，因此進行數據標准管理的第一步就是進行標準的規劃，通過調研分析研究數據標准整體分類框架和定義，以及對業務的支撐狀況，根據調研結果結合參照行業最佳實踐，定義企業自身的標准框架和分類體系，梳理審核數據標准范圍、分類框架和規劃實施路線圖。
二是標準的制定
在標准分類規劃的基礎上需要制定相應的數據標准，定義數據標准相關規則。制定標准需要遵循以下六大原則：共享性、唯一性、穩定性、可擴展性、前瞻性和可行性。依據業務調研和信息系統調研結果，分析診斷和歸納數據標准現狀和問題，依據國家和行業相關規定，結合企業自身發展需要，明確各數據元的業務含義、業務規則、數據元定義以及數據項屬性等，進行具體數據標準的編寫定義工作，通過權威部門（數據標准管理部門）的評審，達成一致後發布數據標准，形成數標版本。
三是標準的落地實施
事先確定好哪些數據標准需要落地以及哪些系統需要進行落地，將確認的數據標准與業務系統（新建系統或原有系統）進行映射，通過數據標准落地評估定期產出數據標准評估報告，對於不達標的元數據進行通報並進行改造；同時需要定期的對元數據標准覆蓋率進行檢核分析，定期產出元數據標准覆蓋率分析報告，綜合評價數據標准落地實施成效，逐步提高數據質量，逐步使全部數據符合數據標准。
四是標準的維護
數據標准並非一成不變，而是會隨著業務的發展變化以及數據標准執行效果不斷更新和完善。權威部門（數據標准管理部門）通過正式的評審流程及時進行數據標准更新、完善和發布，使數據標準保持最新最優，並對歷史版本的數據標准進行管理，使各版本的數據標准有跡可循。

H. 如何建設企業數據中心

數據中心綜合布線採用結構化，高密度，合理的線纜路由管理減少對冷熱通道的阻礙，光銅產品的選取大幅提升網路帶寬，這些措施能為節能降耗做出相關大的貢獻，從而提升數據中心的能效比。
根據在眾多構建綠色數據中心的經驗，綜合布線的合理規劃和布局會節省數據中心2-3%的電力。這主要取決於如下的幾點：

1、合理規劃數據中心

合理有效的線纜布局決定了網路物理層的基礎，對於節約電能、節能降耗起到重要作用。要據TIA-942標准，將數據中心劃分成
MDA，HDA，EDA，ZDA等幾大區域。從MDA到HAD採用OM3預連接光纜，從而優化主配線區到列頭櫃之間的連接。解決從主交換路由到每一列機櫃
的列頭櫃二層交換機的連接。每列列頭櫃交換機及KVM設備通過絧纜或光纜跳線再連接到每一個伺服器上去。它的優點是節省從主交換機到用戶伺服器線纜的數
量，從而減少對機房冷熱通道的阻隔。

目前，大多數數據中心內整體設計所支持的數據傳輸速率為1Gb/s。但是，根據網路和雲計算的發展普遍共識是，傳輸速率會向10Gb/s推進。
可以肯定的是，在未來的3~5年的時間里，支持10Gb/s傳輸的鏈路會成為數據中心的主流。基於此種情況，ISO以及TIA制定了關於光纖和銅纜支持
10Gb乙太網傳輸的標准。數據中心的規劃建設應充分考慮到適用性，立足現有需求，並兼顧未來的拓展。

2.高密度，高帶寬提升數據中心基礎設施的利用率

在相同的數據中心面積基礎上，通過提高數據中心密度來達到有效的利用，在網路物理連接層面主要體現在高密度線纜管理方面。

角形配線架無需增加理線設備；高密度光纖配線架可大幅提升光纖配線密度；橋架式光銅混合配線架使用於機櫃上方可支持288芯光纖，減少櫃內空間
佔用；MPO連接器是一種多芯的光纖連接器，像IEC61754-7，TIA/EIA568C.3等標准中都有MPO連接器的規定。MPO最近幾年也廣泛
應用於數據中心。數據中心採用MPO的好處在於密度特別高，至少是普通LC連接器的3倍以上。以上這些新產品技術的應用，可以有效的節約40%以上的機櫃
空間，提升數據中心密度。合理的數據中心布局，對於光銅纜路由的合理設計可大量節省線纜投入。

3.優質的產品選型，精準的製造工藝

布線系統的綠色節能還體現在散熱性上，線纜的散熱性好了，可以節約大量的機房空調所消耗的電量。直徑更小的Cat6A萬兆屏蔽電纜和直徑更小的
光纖解決方案意味著對製冷系統效率的影響被減到最低，屏蔽解決方案因為更低的信噪比需求可以有效地減少伺服器設備驅動屏蔽銅纜網路所需的功率消耗，光纖布
線系統相對高速銅纜系統需要消耗的功率更低。

綠色數據中心布線系統較之有源的網路設備，將持續工作15年，甚至更久。優質的產品，精準的製造工藝是延長綜合布線系統壽命及穩定的重要保證。延長整體系統的使用壽命，也是減少重復投資，綠色節能的重要體現。

4.高性能、高傳輸，精益求精，精細化管理與實施

根據摩爾定律所確定的計算機設備熱負荷規律，數據中心的配置無法實現有效的管理。數據中心環境需要考慮所安裝的解決方案及如何安裝和部署這些解
決方案。在最近10年中，各公司的數據中心和樓宇配線設施中都大量地增加了網路設備數目，這些設備在增加關鍵性功能的同時，卻使得數據中心的管理變得復
雜。在全球發展放緩經濟環境中，投資方都在期望簡化自己數據中心管理，以創建一個安全、易於管理且能夠根據不可預知的工作負荷和業務需求的變化靈活調整的
網路基礎架構。採用良好的布線系統管理軟體有利於系統的可維護性，保持布線系統最大的效率，而不會因為布線管理混亂所產生許多沒有利用的鏈路產生不必要的
能源消耗。

總結

最後，隨著全球氣候日趨變暖和能源日趨緊張、能源成本不斷上漲，數據中心正面臨著降低能耗、提高資源利用率、節約成本的嚴峻挑戰，而綠色也成為
未來數據中心的必然發展趨勢。在綠色數據中心建設過程中，綠色環保和綠色節能是最重要的兩個方面。數據中心內不斷增加的新需求對綠色布線的要求呈動態的多
樣性，在規劃選擇綜合布線系統時，需要在帶寬、靈活性、可擴展性和成本等要素之間尋求平衡。綜合布線作為基礎系統在更小的空間內提供更高的帶寬，作為綠色
無源系統盡可能的降低能耗與增加環保意識，已成為當今許多數據中心綠色布線部署的新要求。

I. 企業數字化轉型如何進行數據資源規劃

個人曾就這個問題咨詢過中大咨詢的專家，專家給出以下幾點建議：
1、統一信息資源模式，強化數據標准建設
以業務為導向，建立統一的企業數據架構。依託企業主數據管理（MDM）和數據資源規劃（IRP），強化數據標准化建設，實現信息資源模式的統一。企業主數據管理，就是將企業的多個業務系統中整合最核心的、最需要共享的數據（主數據），集中進行數據的清洗和豐富，並且以服務的方式把統一的、完整的、准確的、具有權威性的主數據分發給企業內需要使用這些數據的應用。圍繞流程再造，從業務到數據，構建企業數據架構基線，建立數據架構管理機制。

2、推進結構化和非結構化數據的融合發
推進結構化和非結構化數據的融合式發展，將超文本、超媒體數據模型和面向對象數據模型進行融合，構建適合結構化和非結構數據統一組織和管理的數據模型。

3、積極部署大數據應用，驅動信息資源的有效利用
加大大數據技術的應用部署力度，綜合運用雲計算、分布式計算、數據交換、數據倉庫、數據挖掘以及非結構化的數據處理等多層次的大數據技術搭建大數據平台。

4、重視數據安全管理，確保大數據生態圈信息安全
在信息資源整合過程中以數據安全管理為前提，與上下游企業以及安全管理機構、評測機構等第三方機構開展廣泛合作，從企業管理制度、流程和技術手段等多方面協作確保大數據生態圈的數據信息安全。