前言
近年来，国家高度重视数据产业发展，将数据列为生产要素，并持续强化数据标准化工作。自2021年起，《国家标准化发展纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等多项政策文件陆续出台，大力推动了公共数据、企业数据、个人数据的标准体系建设。2024年，国家发展改革委、国家数据局等部门联合印发《国家数据标准体系建设指南》,以促进数据“供得出、流得动、用得好、保安全”为主线，遵循“顶层设计、协同推进，问题导向、务实有效，应用牵引、鼓励创新，立足国内、开放合作”的基本原则，建立国家数据标准体系，为推动数据要素高水平应用提供有力支撑，到2026年底，基本建成国家数据标准体系。
在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为驱动行业前行的核心资源，但数据碎片化、异构化等问题严重制约数据价值释放。为打破数据壁垒，实现数据的高效流通与利用，各领域纷纷推出相应的行业数据标准规范，不同行业结合自身业务特点与发展需求，在数据标准建设上呈现出各具特色的布局。各行业也积极推进标准落地，如金融、制造、医疗等领域均出台了相应数据标准，推动数据采集、存储、共享等环节规范化，为数据要素流通与应用奠定基础。
本指南结合了国内外数据管理相关理论知识的最新成果，以及国内数据标准管理的实践经验，对数据标准管理进行了深入探讨。重点梳理了数据标准分类及体系，概括了数据标准管理的主要内容，总结了企业开展数据标准管理面临的挑战，并提出了相关实践建议。相信本指南对国内各行业从事数据治理工作的管理者、实践者和研究者都将具有一定参考意义。
由于编写的水平和时间有限，难免有所纰漏，欢迎大家批评指正。
一、数据标准管理概述
(一)什么是数据标准
1.数据标准概述
数据标准化是伴随信息技术发展与数字化转型需求而生的基础性管理工作。早期，在金融、医疗等行业数据标准多用于解决单一领域内的数据互通问题。金融行业的SWIFT报文标准(1973年)和医疗行业的HL7标准(1987年)均聚焦于特定场景。随着互联网与大数据技术的兴起，数据标准的范畴从行业内部扩展至跨领域协同，国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)及行业联盟(W3C、OASIS等)逐步推动通用数据标准的制定。近年来，全球数据标准化呈现两大趋势。一是技术融合驱动标准迭代，云计算、AI、物联网等技术对数据流通提出更高要求，催生了ISO/IEC 52000-1(大数据标准框架)、IEEE P2765(边缘计算数据接口)等新兴标准。二是政策合规倒推标准落地，欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)、中国《中华人民共和国数据安全法》等法规出台，促使企业标准管理从被动遵循转向主动建设。
我国数据标准化起步于20世纪90年代的行业信息化建设阶段，早期以金融、电信等领域为主。以金融行业标准为例，标准体系围绕业务规范与能力建设展开，例如《保险行业信息共享平台数据交换规范》《银行数据标准定义规范》等标准，用于统一保险、银行业务数据格式与交换规则，提升业务协同效率；再如《征信数据元数据元设计与管理》《征信数据元信用评级数据元》等征信领域的系列标准，规范征信数据采集、设计、管理与交换格式，保障征信数据的准确性与一致性。随着“数字中国”战略推进，国家标准委联合工信部、卫健委等部门发布《政务信息资源目录体系》《卫生健康信息数据元》《工业互联网综合标准化体系建设指南》等基础性标准。这些行业数据标准规范虽侧重点不同，但共同目标都是通过规范数据管理与应用，打破行业内部及行业间的数据壁垒，实现数据的高效流通与利用，提升行业整体竞争力，推动了各行业在数字化时代实现高质量发展。
2.数据标准的定义
数据标准(Data Standards)是指保障数据内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束，包括数据的定义、分类、格式、编码等业务与技术规范。在数字化过程中，数据是业务活动在信息系统中的真实反映，由于业务对象在信息系统中以数据的形式存在，数据标准相关管理活动均需以业务为基础，并以标准的形式规范业务对象在各信息系统中的统一定义和应用。其核心目标是通过消除数据异构性，实现跨系统、跨部门的数据互通与共享，同时满足合规性要求并支撑业务决策。
以JR/T0105-2014《银行数据标准定义规范》为例，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。业务属性包括中文名称、业务定义、业务规则等，技术属性包括数据类型、数据格式等，管理属性包括数据定义者、数据管理者等。
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