数据标准化的难题

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一是制定的数据标准本身有问题。有些标准一味地追求先进，向行业领先者看齐，标准大而全，脱离实际的数据情况，导致很难落地。

二是在标准化推进过程中出了问题。这是笔者重点阐述的原因，主要有以下几种情况:

• 对建设数据标准的目的不明确。某些组织建设数据标准，其目的不是为了统一组织内部的数据口径，指导信息系统建设，提高数据质量，更可信地处理和交换数据，而是应付上级和监管机构的检查，因此他们需要的只是一堆标准文件和制度文件，根本就没有执行的计划。
• 过分依赖咨询公司。一些组织没有建设数据标准的能力，因此请咨询公司来帮忙规划和执行。一旦咨询公司撤离，组织依然缺乏将这些标准落地的能力和条件。
• 对数据标准化的难度估计不足。很多公司上来就说要做数据标准，却不知道数据标准的范围很大，很难以一个项目的方式都做完，而是一个持续推进的长期过程，结果是客户越做标准化，遇到的阻力越大，困难就更多，最后自己都没有信心了，转而把前期梳理的一堆成果束之高阁。这是最容易出现的问题。
• 缺乏落地的制度和流程规划。数据标准的落地，需要多个系统、部门的配合才能完成。如果只梳理出数据标准，但是没有规划具体的落地方案，缺乏技术、业务部门、系统开发商的支持，尤其是缺乏领导层的支持，是无论如何也不可能落地的。
• 组织管理水平不足。数据标准落地的长期性、复杂性、系统性的特点，决定了推动落地的组织机构的管理能力必须保持在很高的水平线上，且架构必须持续稳定，才能有序地不断推进。

以上这些原因，导致数据标准化工作很难开展，更难取得较好的成效。数据标准化难落地，是数据资产管理面临的现状，不容回避。