企业数据标准如何建设

A. 企业标准化体系怎样建立

建立企业标准体系主要有以下步骤：

一、企业标准化机构和人员

企业的标准化工作机构设置以及标准化管理人员配备，首要考虑的应能满足企业开展标准化工作的需要。企业标准化工作涉及到企业各部门，贯穿于生产、经营和管理各个环节，是企业管理的一项综合性管理基础工作。企业设置什么样的标准化管理机构，配备多少标准化工作人员，应根据其生产、经营和管理的规模、复杂程度、标准化工作量而定。

1．企业标准化机构的形式

第一种形式：企业设专兼职机构（如标准化科、处、室），在企业最高管理者或管理者代表的领导下，统一管理整个企业的标准化工作。在各职能部门和车间设专兼职标准化人员，负责本部门的标准化工作，业务上受企业标准化机构的领导。

第二种形式：设立以企业最高管理者为主任，各部门负责人参加的企业标准化管理委员会，负责标准化重大问题的讨论、审批和决策。具体标准化办事机构设置与第一种形式相同。企业标准化管理委员会是企业标准化的最高领导和决策机构，所决策的重大问题是企业标准化方针、目标，有关政策、法律、法规的实施，标准化规划、计划和重要标准审批等。

第三种形式：企业不设专职标准化机构，而是指定企业的某个职能部门统一负责企业标准化工作，并设专职或兼职标准化人员负责标准化工作，重大问题由企业领导协调。

2．标准制定和发布的分工

（1）一般情况下，企业管理标准的制定实施和监督，由企业第一管理者所直管的部门牵头（例如总经办、厂长办或企管办），各管理事项的分管部门负责；企业技术标准的制定实施和监督，由企业技术主管或总工程师所直管的部门牵头（例如技术处、设备处），各技术事项的分管部门负责；企业工作标准的制定实施和监督，由企业人力资源部门牵头，其他各处室和各基层单位各对本部门的工作标准负责。

（2）一般情况下，全部标准均应由标准化管理机构报标准化委员会讨论、协商、修订、通过、批准；其中技术标准应由总工程师或技术主管批准。企业标准体系（包括技术标准、管理标准和工作标准）的发布令，由企业第一管理者签发。

3、企业标准化人员的基本要求

（1）应具备与所从事标准化工作相适应的专业知识、标准化知识和工作技能，经过培训取得标准化管理的上岗证；

（2）熟悉并能认真执行国家有关标准化的方针、政策和法律、法规、规章；

（3）企业标准化管理人员应熟悉本企业的生产、技术、经营和管理现状，具备一定的企业管理知识；

（4）企业标准化管理人员应具备一定的组织协调能力、计算机应用及语言文字表达能力。

二、企业标准化培训

企业标准化培训有企业外部组织的培训和企业自己组织培训两种。外部培训企业可派代表参加；企业自己的培训，企业有关人员都应参加。

标准化培训的对象和要求：

1．各级领导干部：要求通过培训使他们熟悉国家有关标准化法律、法规、方针、政策，了解标准化的基本知识，熟练掌握管辖范围内的技术标准、管理标准和工作标准，并能贯彻和运用。

2．专兼职标准化人员：对企业标准化管理人员的培训，主要应经过标准化行政主管部门认定的，具有培训资格的标准化部门的培训，并经过考核，取得上岗资格。

3．一般管理人员和现场工作人员：对他们的基本要求是熟悉并能够熟练运用与本职工作有关的技术标准、管理标准和工作标准。

三、建立企业标准化管理标准

企业依据GB/T 15496—2003《企业标准体系? 要求》制定标准化管理标准，一般包括以下内容：

1. 规定标准化工作体制、组织机构、标准化工作任务、职责、工作方法和要求；

2. 规定企业标准的制定、修订、复审的工作原则，工作程序及具体要求；

3. 规定实施标准及对标准实施进行监督检查的原则、方式、要求、程序和分工；

4. 规定标准及标准信息的收集、管理和使用等方面的要求；

5. 规定贯彻各级有关标准的程序和方法；

6. 制定标准化规划、计划内容、工作程序和要求；

7. 规定标准化培训的任务、目标、方法和程序；

8. 规定标准化成果奖励工作程序和要求等。

四、企业标准化工作的规划和计划

制定企业标准化工作规划、计划的内容一般是：

1. 制定、修订企业标准项目的规划、计划；

2. 采用国际标准和国外先进标准的规划、计划；

3. 标准化科研的规划、计划；

4. 实施标准的项目计划；

5. 标准化培训计划。

五、企业标准的制定程序

制定企业标准的一般程序如下：

1．从以下几个方面进行调查研究、收集信息

（1）标准化对象的国内外的现状和发展方向；

（2）有关最新科技成果；

（3）顾客的需求和期望；

（4）生产（服务）过程及市场反馈的统计资料、技术数据；

（5）国际标准、国外先进标准和技术法规及国内相关标准。

2．起草标准草案（征求意见稿）

一般在起草标准草案之前要成立标准起草小组，参加起草小组的人员和人数，应根据所起草标准对象而定，一般由具有实践经验的从事技术工作或管理岗位的骨干组织。

起草小组对搜集到的信息资料进行整理、分析、对比、优选，必要时应进行试验验证，然后编写标准征求意见稿和标准的编制说明。

3．编写标准送审稿

将标准草案连同标准编制说明，发至企业内有关单位，必要时可发至企业外部有关科研、设计单位以及大专院校、使用单位征求意见。对反馈的意见要逐一分析研究，决定取舍，进一步修改标准草案，形成标准送审稿。

4．审查标准

根据标准的复杂程序、涉及面大小，可分别采取会审或函审。审查企业标准应吸收本企业有经验的工程技术人员、管理人员和工人参加，必要时也可邀请外单位的专家和用户参加。

5．编制标准报批稿

6．批准和发布

六、标准的实施

标准的实施是整个标准化活动的一个十分重要的环节，标准实施的好坏直接关系到标准化的经济效果。标准实施是一项有计划、有组织、有措施的贯彻落实标准的活动，是将标准贯彻到企业生产（服务）、技术、经营、管理工作中去的过程。一般来说，标准实施工作大致可分为计划、准备、实施、检查、总结等五个步骤。

七、标准实施的监督检查

标准实施监督检查主要包括：各级政府标准化行政主管部门及有关行政主管部门依法对标准贯彻执行情况的监督检查和企业自身的监督检查。

企业自身的监督检查内容如下：

1. 已实施的标准贯彻执行情况；

2. 企业内技术标准、管理标准和工作标准贯彻执行情况；

3. 企业研制新产品、改进产品、技术改造、引进技术和设备是否符合标准化法律、法规、规章和强制性标准的要求；

4．对照“标准化良好行为确认评分表”对企业进行自我评价，通过内审，对不合格项采取纠正措施或预防措施，持续改进现有过程或体系，适当时申请标准化良好行为的外部确认。

B. 企业数据治理措施包括哪些

1.提高全面思想认识
毋庸置疑，数据是企业的宝贵资产，各企业已经意识到数据质量的重要性，但是并没有将数据治理提到战略高度，信息化建设的重点仍然是应用系统建设和运维。数据治理是一个系统工程，需要管理层、系统开发人员、系统使用人员、系统维护人员多方协作才能进行。
2.成立数据治理组织
健全的数据治理组织是全面开展数据治理工作的基础，数据治理组织应包括管理人员、业务人员和技术人员，缺一不可。数据治理组织可以设置三种角色，数据治理委员会、数据治理业务组、数据治理技术组。
3.建立数据标准体系
一般来说，信息化建设应遵循标准先行的原则，在应用系统建设初期就应该制定企业内部数据标准体系，保证各业务部门、各业务系统使用相同的数据标准，提高部门间、系统间数据共享能力，避免形成信息孤岛。

C. 如何建立企业资料数据库

1．首先打开我们的访问程序，要打开的方法是点击开始——所有程序。

D. 如何进行企业标准体系建设

一、 准备策划阶段
（一）建立领导机构，制定计划
（二）宣传培训，培养骨干
（三）调查研究，掌握企业内部的标准化需求和现状
（四）全面收集企业相关的标准化信息
（五）集思广益，选定体系结构方案
二、体系表编制阶段（以层次结构为例）
（一）确定子体系，绘制企业标准体系表结构图。
（二）研究具体标准化对象，形成标准明细表
企业标准体系结构总图及子体系结构图完成后，企业应根据企业标准需求调研情况对企业内
（三）对企业标准体系进行统计分析，完成标准汇总表
（四）编写企业标准体系编制说明
三、待制定、修订标准编写阶段
（一）成立标准编写小组
（二）制定待制定、修订标准计划，明确分工
（三）开展企业标准编写培训
（四）起草标准草案
四、意见征集及审定发布阶段
（一） 企业内部广泛征求意见
（二） 根据反馈意见完善企业标准体系表及标准草案
（三） 组织企业标准体系评审会
（四） 发布企业标准体系
五、实施、评价、确认与改进阶段
（一）企业标准体系的实施和管理
（二）企业标准体系的评价、确认及改进

E. 企业级数据标准重构——数字化转型的必经之路

第四次工业革命以及随之而来的数字化转型浪潮已在全球范围内席卷而来。推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，发展数字经济成为落实国家重大战略的关键力量。“互联网+”大背景下，大数据、物联网、人工智能等新技术应用成为 社会 变革的驱动力，越来越多的企业制定了数字化转型战略。

企业数字化转型是指通过构建数字化运营体系实现企业级变革，包含对企业IT架构的升级以及管理体系的重塑。

IT架构升级指企业信息系统的升级与优化。 企业信息系统建设升级一般会经历电子化、信息化、数字化三个阶段。电子化为初级阶段，即企业构建单一部门应用的信息系统，将线下事务向线上迁移，运营数据“从无到有”；信息化为稳定过渡阶段，以各部门信息系统集成支撑业务集中化、标准化、规范化，运营数据“从有到通”；数字化为高级阶段，以企业数据驱动业务精准重塑，依托人工智能、大数据、中台建设等技术支撑，助力企业发掘运营管理、生存发展的最优解决方案，发挥“数据资产”价值。

管理体系重塑指企业经营管理智能化。 构建以“数据贯通与分享”为基础的管理体系，以适宜的IT架构基础为依托，实现企业运营数据自动获取并广泛链接，基于数据理解业务实质，洞察价值创造过程，开展业务决策和敏捷行动，驱动业务创新和精益管理，实现管理“蜕变”。

数字化转型依托云计算、大数据及机器学习等前沿技术手段，以文化先行、组织赋能、人才支撑和机制牵引为助推力量，协助企业克服内外部发展阻力，促进企业管理提升。数字化转型后的企业一般呈现四项典型特征：

企业实现高效管理离不开系统和数据。当前，大多数企业已经通过内部信息系统建设实现了“信息化”。这些信息系统普遍为套装软件，以流程为中心，根据预先确定的流程处理场景，建立紧耦合的数据模型，规范数据采集、规则控制和业务处理，最终形成信息输出。

在万物互联的数字化时代，企业对高效决策、精益价值、灵活响应的需求，和传统信息系统模块化、流程化的支撑能力间形成了冲突；同时在长期经营管理的过程中，跨部门系统应用数据标准和口径的不统一导致的信息协同障碍积累严重。

企业所面临的结构性“困局”日益显着，主要体现在以下几个方面：

数字化转型正是为了破局和迎战，实现现实世界与数字世界的融合、互动，在数字世界中模拟推演，促进战略落地，优化经营决策。零散、无关联的数据并不能称为资产，为深度释放数据资产价值，重构企业级数据标准是必经之路。企业业务部门和技术部门需要共建共享，通过梳理数据逻辑、构建数据地图、明确数据标准、打通数据链路、开展数据洞察和数据应用。以企业数据为中心，将功能应用服务化、组件化，支撑灵活变化的业务需求。基于数据融合构建价值网络，共创价值增长空间。

企业级数据地图

数字化转型是企业级的整合和变革。数据作为转型的驱动能量，若仅服务于部分职能，势必无法发挥其全部的价值，数据需要贯通，数据标准也必须是企业内部通用的。企业应以业务脉络为基础，全方位全面梳理业务逻辑及数据关系，对现有流程、制度、系统进行优化改造，形成稳定的数据关系内核，引导系统架构优化，提高数据使用效率、提升数据资产价值，依托数据快速输出，实现管理赋能。

在企业级数据标准重构实践中，可遵循三个步骤，以统一数据标准为起点，逐渐完善前端业务流程改造，从源端产生语义统一、逻辑清晰、高标准高质量的数据，构建坚实的数据资产基础。

01. 建立企业级数据标准，形成跨部门“共同语言”

围绕企业业务主线，梳理业务场景，对各类信息和表单元素进行解构和提炼，这是构建企业级数据标准的基础。在统一数据标准的过程中，可以以财务信息为起点，通过单笔财务记录向前追溯对应业务场景；以产品类型和产品生产全过程为经络，明确业务逻辑，对经济业务场景进行元素化解构；从管理对象、交易记录、业务标签三个层面对数据元素进行规范表述，形成清晰的数据关系。

在管理对象层面，对单专业及跨专业管理对象进行唯一识别。 对于单专业管理对象，围绕企业经济事项全场景，统一每个专业视角下最小单元的颗粒度和业务属性描述需求，围绕管理对象能够进行自由组合，支撑多视角融合。对于跨专业管理对象，针对企业组织、客户、资产设备、项目、业务伙伴等，围绕跨专业共用的管理对象和业务属性描述需求，梳理数据信息，建立统一通用的数据标准。

从管理对象层面对数据元素进行精确表述

在交易记录层面，规范交易信息传递过程和路径。 按照业务价值链梳理交易记录规则，规范各类单据的信息字段，建立跨专业共同遵循的流程管理规范，围绕业务交易，固化数据连接关系。例如，建立企业内合同、订单、发票信息的同源联动，建立完整的采集源头，部署清晰的数据录入标准，对各类单据的完整性进行强控。在此基础上，明确业务操作与线上记录规则，对数据源头进行动态更新，实现各类数据信息的规范传递。最终可以精准匹配管理对象，以完整的单据链和信息链对业务管理流程进行精准的数字重现。

在业务标签层面，建立规范统一的标签体系。 构建业务标签的目的在于统一同类业务属性的跨专业描述方式，实现管理口径的统一。在构建企业业务标签时，可遵循四条原则：

依托清晰完整的数据元素和数据关系，构建企业经营数据地图，实现数据伴随业务活动的实时自动记录，明确业务到价值的转化，可视化展示公司运营过程，精准识别数字化建设需求。

数据标准建立方式示例

02. 开展业务流程改造，实现端到端数据贯通

在以企业财务为基础的数字化变革中，对业财链路的梳理贯通是实现数据赋能管理的重要“桥梁”。通过对财务、业务开展数据梳理和流程改造，对从业务源端到财务末端的每一个数据项的产生与流转过程规则进行清晰描述，利用数据间的继承关系再现实际业务发生过程，将各类环节的数据聚合到每一个管理对象。在此过程中，企业需要重点关注三方面的内容：

03. 丰富数据应用场景，以灵活输出赋能管理

通过数据洞察，构建多场景应用实践，聚焦增量效益，以业务行动实现业务创新和管理变革。以灵活的输出方式，深挖数据的意义和价值，在数据的积累和验证过程中形成多层次、多领域、多场景的业务实践。以价值信号驱动管理行为变革，从效率、效益、创新和共赢四个方面引导价值创造。

对企业运营进行精准刻画，根据不同场景信息需求对数据进行灵活加工。以多频道报表及应用场景为媒介，对各类基础数据和动态数据进行分析比较，提供量化评价，智能优化信息输出，服务于管理决策和业务决策。围绕企业业务发展、资产管理、客户服务、组织激励等管理领域，通过价值数据和业务数据的聚合分析，为公司管理层以及各业部门提供高效透明的数据服务，实现从业务动因入手，推动精准评价、精准投资、精准激励，提升对企业经营的敏锐洞察和高效决策能力。

构建应用场景一般遵循以下五个步骤：

1. 明确场景需求： 确定应用场景需要服务的部门和人员，明确业务需求及场景应用预期成效；

2. 设定应用主题： 明确应用场景的目标和主要内容，识别应用场景用于建设或服务的重点、要点；

3. 澄清数据源： 梳理应用场景中涉及的业务流程，澄清场景所需数据类别、计算方式、数据源系统及相应的业务逻辑关系；

4. 确定输出方式： 明确应用场景成果的线上或线下输出及展示形式，制定场景未来的实施规范及迭代规则；

5. 建立数据服务： 根据应用场景要求梳理数据链路信息，通过平台或系统调用并分析相关数据，建立场景服务能力。

在数据标准重构的过程中，企业能够实现“三项转化”。一是由“数据”到“信息”的转化，解码数据背后的管理信息，形成更完整的现状描述；二是由“信息”到“洞见”的转化，挖掘信息背后的提升价值，开展更科学的预测分析；三是由“洞见”到“行动”的转化，以数据价值赋能决策，为企业提供更智能的决策建议，助力业务管理提升。

深入洞察数据实现的“三项转化”，使企业能够有效应对数据获取、数据融合、数据赋能面临的困境，实现由“业务各说各话”到“统一数据语言”、由“数据拼凑汇集”到“数据高度融合”、由“管理业务数据”到“数据赋能管理”的数字化转型。

01. 深化数字包容，打造文化认同

无论何时，任何企业的变革转型都需要以文化认同为基础。唯有组织上下对变革理念都采取包容接受的态度，将数字化的理念深刻融入企业发展的文化血液中，方能由“被动”化为“主动”，以内生动力推动转型可持续发展。企业要将数字化转型作为发展战略的一部分进行深入部署，制定适宜且明确的战略、顶层设计和路线图，在各层级单位、业务部门、员工间宣贯普及，增强企业人员在数字化建设中的参与感，加强对转型实效的体验，并引导人才团队打造数字化技能突破口。

02. 规范数据管理，强健数据信息

部分企业存在诸如数字线上化程度较低、数据源质量不高、 历史 数据离线化碎片化、数据库管理范性较差等情况，这些问题成为数据获取和管理方面的瓶颈，限制了企业更高层次、更高质量的数据应用。对于这些企业的数字化转型，可建立数据统一管理机构，强健数据基础，规范数据标准，全面开展 历史 数据规范治理，减少对基础数据和绩效指标的人为干预，保障数字化转型的顺利实施。

03. 促进业务融合，立足全局视角

部分组织结构较为庞大复杂的企业可能存在诸如部门间沟通协调较为困难、数据共享流程复杂、内容局限、数字化与业务融合程度较低等问题，企业需要将“加强业务间融合协作”作为数字化转型的重点，推进组织内部的横向和纵向贯通，打破专业间的壁垒，构建融合、共享、协同、高效的管理体系。通过业务融合削弱企业内外部资源流动的阻力，对内打破专业壁垒，对外拓展事业边界，形成全局、全行业视角。

04. 加强数字应用，布局 敏态 运营

在传统生产要素价值创造增长模式趋于稳定的情况下，充分挖掘知识和数据要素的巨大发展潜力，并拓展价值创造维度成为了管理提升的突破口。企业可以考虑建立深入、立体、完善的数据管理应用体系，不断迭代提升数据计算分析方法，深挖拓展各类场景应用，促进质效改善及管理提升。并逐步以点带线，以线带面，最终将数据资产的价值创造能力延伸到整条价值链、产业链，助力企业数字生态网络的核心能力赋用。

05. 深化人才管理，锻造专业队伍

目前，部分企业数字化转型中的人才瓶颈问题仍然比较突出。企业中具备大数据分析和数据统计分析专业技能的人才较少，且来源渠道不足。针对这一现状，企业要实施可持续发展的技能培训和人才战略，积极引进数字化人才，深化企业员工干部队伍能力重塑，强化重点专业领域人才培养，优化员工队伍人才结构。除关注内部人才培养之外，企业也可以引入外部专业服务力量，快速学习、应用行业领先的观念技术和管理实践，内外兼修，共同锻造一支有能力实施数字化转型的专业人才队伍。

数字化转型将是未来5-10年间重要的管理变革方向，对企业而言机遇和挑战并存。一方面，数字驱动革新为企业克服自身内部发展阻力并促进管理提升提供契机；另一方面，转型并不能一蹴而就，其长期性和复杂性要求企业在组织、技术、文化、管理等方面进行全方位的调整。在持续深入打造数字化的进程中，如何 探索 适应企业自身发展的路径，如何实现数据信息的有效聚合，如何满足数字化管理对组织内员工水平、技术能力和运营能力提升的诉求，都需要不断 探索 实践。“神而明之，存乎其人”。转型浪潮中，企业对于变革的信念、坚持与飞速进步的技术必将迸发出蓬勃的活力，走出独到而创新的数字化之路。

本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。

F. 企业建设数据中台要遵守哪些原则

一、数据分层

数据分层，在阿里数据中台的提法是大中台，小前台。要实现业务数据化，就是所有的商业活动都应该记录下相关的数据，并把数据业务化，本质就是从数据中发现价值，反过来赋能业务。

二、数据标准化

数据标准化，在阿里的数据中台思想中叫做OneData。实现数据资产各域、主题、模型、字段、指标命名等的统一规范，值得强调的是，数据标准化一定要在源头解决，如果一个庞大的企业的业务系统数据资产都遵循这个原则，那应该是非常厉害了。我们可以利用维度建模的方式建设总线矩阵，对数据域与业务过程等进行明确定义。

三、主题标签化

主体标签化，在阿里数据中台思想中叫做OneID。ID-MAPPING是互联网公司的一个核心技术，其需要确保各个领域搜集的数据是可以继承和关联分析的，没有统一ID的支持，多样化的数据集中起来分析是没有意义的，这是另一种形式的数据孤岛。数据关联，这也是我们在传统数据仓库中数据分析的依据。

四、数据资产卡片

数据资产卡片在阿里数据中台思想叫OneMeta。这是我们进行数据资产分析和数据血缘跟踪的基础，是数据管理里非常基本的东西。这里面包括数据安全管理，质量管理，成本管理，资产的创建信息，修改信息等等。

五、主题式数据服务

主题式数据服务在阿里数据中台思想叫OneService。基于元数据构建的简单数据服务查询引擎，面向业务统一数据出口与数据查询逻辑，屏蔽多数据源与多物理表，就是一套业务化的虚拟查询，方便取数。数据推送、定时任务，跨源数据服务等都叫主题式数据服务。

关于企业建设数据中台要遵守哪些原则，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

G. 企业的数据标准管理包括什么

企业的数据标准管理包括：（1）数据标准制定（2）数据标准应用（3）数据标准维护这三个方面。智能数据治理平台睿治提供数据标准定义功能模块，梳理数据标准，支持在系统中建立数据标准，可导入excel或word文档的形式生成数据标准；提供数据标准管理功能模块，数据标准集管理，可对集下标准进行增删改查导入导出操作，并可对集下标准属性进行统一定义和修改；提供数据标准落地评估功能模块，对数据数据标准进行落地映射，并通过元数据与数据标准的映射评估数据标准在业务系统中的落地情况，跟踪业务系统数标建设情况、支持批量评估、落地评估可设置定时执行和评估执行方式支持增量、支持落地评估查询、内置落地评估统计dashbraod和分析展示标准落地通过率。
亿信华辰数据标准管理平台从数据标准制定、发布、落地实施、评估以及更新维护进行全生命周期的管理，可以满足各个行业以及不同用户的需求。以亿信华辰数据标准管理平台为例，企业的数据标准管理主要包括以下四个部分：
一是标准的规划
企业的数据标准来源非常丰富，不仅有外部监管的要求，行业通用的标准，同时也要考虑到企业内部的实际情况，因此进行数据标准管理的第一步就是进行标准的规划，通过调研分析研究数据标准整体分类框架和定义，以及对业务的支撑状况，根据调研结果结合参照行业最佳实践，定义企业自身的标准框架和分类体系，梳理审核数据标准范围、分类框架和规划实施路线图。
二是标准的制定
在标准分类规划的基础上需要制定相应的数据标准，定义数据标准相关规则。制定标准需要遵循以下六大原则：共享性、唯一性、稳定性、可扩展性、前瞻性和可行性。依据业务调研和信息系统调研结果，分析诊断和归纳数据标准现状和问题，依据国家和行业相关规定，结合企业自身发展需要，明确各数据元的业务含义、业务规则、数据元定义以及数据项属性等，进行具体数据标准的编写定义工作，通过权威部门（数据标准管理部门）的评审，达成一致后发布数据标准，形成数标版本。
三是标准的落地实施
事先确定好哪些数据标准需要落地以及哪些系统需要进行落地，将确认的数据标准与业务系统（新建系统或原有系统）进行映射，通过数据标准落地评估定期产出数据标准评估报告，对于不达标的元数据进行通报并进行改造；同时需要定期的对元数据标准覆盖率进行检核分析，定期产出元数据标准覆盖率分析报告，综合评价数据标准落地实施成效，逐步提高数据质量，逐步使全部数据符合数据标准。
四是标准的维护
数据标准并非一成不变，而是会随着业务的发展变化以及数据标准执行效果不断更新和完善。权威部门（数据标准管理部门）通过正式的评审流程及时进行数据标准更新、完善和发布，使数据标准保持最新最优，并对历史版本的数据标准进行管理，使各版本的数据标准有迹可循。

H. 如何建设企业数据中心

数据中心综合布线采用结构化，高密度，合理的线缆路由管理减少对冷热通道的阻碍，光铜产品的选取大幅提升网络带宽，这些措施能为节能降耗做出相关大的贡献，从而提升数据中心的能效比。
根据在众多构建绿色数据中心的经验，综合布线的合理规划和布局会节省数据中心2-3%的电力。这主要取决于如下的几点：

1、合理规划数据中心

合理有效的线缆布局决定了网络物理层的基础，对于节约电能、节能降耗起到重要作用。要据TIA-942标准，将数据中心划分成
MDA，HDA，EDA，ZDA等几大区域。从MDA到HAD采用OM3预连接光缆，从而优化主配线区到列头柜之间的连接。解决从主交换路由到每一列机柜
的列头柜二层交换机的连接。每列列头柜交换机及KVM设备通过絧缆或光缆跳线再连接到每一个服务器上去。它的优点是节省从主交换机到用户服务器线缆的数
量，从而减少对机房冷热通道的阻隔。

目前，大多数数据中心内整体设计所支持的数据传输速率为1Gb/s。但是，根据网络和云计算的发展普遍共识是，传输速率会向10Gb/s推进。
可以肯定的是，在未来的3~5年的时间里，支持10Gb/s传输的链路会成为数据中心的主流。基于此种情况，ISO以及TIA制定了关于光纤和铜缆支持
10Gb以太网传输的标准。数据中心的规划建设应充分考虑到适用性，立足现有需求，并兼顾未来的拓展。

2.高密度，高带宽提升数据中心基础设施的利用率

在相同的数据中心面积基础上，通过提高数据中心密度来达到有效的利用，在网络物理连接层面主要体现在高密度线缆管理方面。

角形配线架无需增加理线设备；高密度光纤配线架可大幅提升光纤配线密度；桥架式光铜混合配线架使用于机柜上方可支持288芯光纤，减少柜内空间
占用；MPO连接器是一种多芯的光纤连接器，像IEC61754-7，TIA/EIA568C.3等标准中都有MPO连接器的规定。MPO最近几年也广泛
应用于数据中心。数据中心采用MPO的好处在于密度特别高，至少是普通LC连接器的3倍以上。以上这些新产品技术的应用，可以有效的节约40%以上的机柜
空间，提升数据中心密度。合理的数据中心布局，对于光铜缆路由的合理设计可大量节省线缆投入。

3.优质的产品选型，精准的制造工艺

布线系统的绿色节能还体现在散热性上，线缆的散热性好了，可以节约大量的机房空调所消耗的电量。直径更小的Cat6A万兆屏蔽电缆和直径更小的
光纤解决方案意味着对制冷系统效率的影响被减到最低，屏蔽解决方案因为更低的信噪比需求可以有效地减少服务器设备驱动屏蔽铜缆网络所需的功率消耗，光纤布
线系统相对高速铜缆系统需要消耗的功率更低。

绿色数据中心布线系统较之有源的网络设备，将持续工作15年，甚至更久。优质的产品，精准的制造工艺是延长综合布线系统寿命及稳定的重要保证。延长整体系统的使用寿命，也是减少重复投资，绿色节能的重要体现。

4.高性能、高传输，精益求精，精细化管理与实施

根据摩尔定律所确定的计算机设备热负荷规律，数据中心的配置无法实现有效的管理。数据中心环境需要考虑所安装的解决方案及如何安装和部署这些解
决方案。在最近10年中，各公司的数据中心和楼宇配线设施中都大量地增加了网络设备数目，这些设备在增加关键性功能的同时，却使得数据中心的管理变得复
杂。在全球发展放缓经济环境中，投资方都在期望简化自己数据中心管理，以创建一个安全、易于管理且能够根据不可预知的工作负荷和业务需求的变化灵活调整的
网络基础架构。采用良好的布线系统管理软件有利于系统的可维护性，保持布线系统最大的效率，而不会因为布线管理混乱所产生许多没有利用的链路产生不必要的
能源消耗。

总结

最后，随着全球气候日趋变暖和能源日趋紧张、能源成本不断上涨，数据中心正面临着降低能耗、提高资源利用率、节约成本的严峻挑战，而绿色也成为
未来数据中心的必然发展趋势。在绿色数据中心建设过程中，绿色环保和绿色节能是最重要的两个方面。数据中心内不断增加的新需求对绿色布线的要求呈动态的多
样性，在规划选择综合布线系统时，需要在带宽、灵活性、可扩展性和成本等要素之间寻求平衡。综合布线作为基础系统在更小的空间内提供更高的带宽，作为绿色
无源系统尽可能的降低能耗与增加环保意识，已成为当今许多数据中心绿色布线部署的新要求。

I. 企业数字化转型如何进行数据资源规划

个人曾就这个问题咨询过中大咨询的专家，专家给出以下几点建议：
1、统一信息资源模式，强化数据标准建设
以业务为导向，建立统一的企业数据架构。依托企业主数据管理（MDM）和数据资源规划（IRP），强化数据标准化建设，实现信息资源模式的统一。企业主数据管理，就是将企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给企业内需要使用这些数据的应用。围绕流程再造，从业务到数据，构建企业数据架构基线，建立数据架构管理机制。

2、推进结构化和非结构化数据的融合发
推进结构化和非结构化数据的融合式发展，将超文本、超媒体数据模型和面向对象数据模型进行融合，构建适合结构化和非结构数据统一组织和管理的数据模型。

3、积极部署大数据应用，驱动信息资源的有效利用
加大大数据技术的应用部署力度，综合运用云计算、分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘以及非结构化的数据处理等多层次的大数据技术搭建大数据平台。

4、重视数据安全管理，确保大数据生态圈信息安全
在信息资源整合过程中以数据安全管理为前提，与上下游企业以及安全管理机构、评测机构等第三方机构开展广泛合作，从企业管理制度、流程和技术手段等多方面协作确保大数据生态圈的数据信息安全。