数据标准是数据管理的基石
如今数据已经可以成为了企业的资产。随着数据量的快速增长，如何有效管理和利用这些数据，成为了企业面临的全新挑战，而数据标准正是应对这一挑战的有效工具。
数据标准对于数据管理的作用体现在很多方面：
首先，数据标准可以用于提高数据质量。
依据数据标准设计出来的数据质量规则，企业可以对数据的质量状况进行量化评估，为数据质量的提升提供了切实有效的抓手。例如，有一些企业的内部信息系统中存储了大量的客户信息，但是，这些信息有很多错误，比如客户名称错误、手机号码错误、送货地址错误，这些错误会给客户服务工作带来很大的障碍。所以，企业就需要对这些数据制定相关的数据标准，并基于数据标准，制定数据质量规则。比如说，客户的手机号码，数据标准规定是11位半角数字，对应的数据质量规则是数据长度约束和数据格式约束。根据标准和质量规则，企业就能够对客户信息进行可量化的质量检测，并根据检测结果开展数据治理，从而提升数据质量。
另外，数据标准还可以用于确保数据的一致性。
数据标准通过对数据的命名、定义、格式和长度等等信息进行规范化，确保了数据在整个企业内部的一致性。比如，企业有一家名为“上海星顺信息技术有限公司”的客户，在企业内容的不同部门各自的信息系统中录入的客户名称各不相同，在ERP中叫“星顺公司”、在SRM中叫“上海星顺”、在QMS中叫“星顺科技”，明明是同一家公司，由于数据不一致，就变成了三家不同的公司。为了解决这类问题，企业就需要对这些数据制定相应的数据标准，例如规定“客户名称”必须与客户提供的营业执照上的名称保持一致，然后再依据数据标准开展数据清洗，确保数据的一致性并实现数据贯通。