数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
很多客户一说到数据治理，马上就说我们有很多数据标准，但是这些标准却统统没有落地，因此，我们要先做数据标准的落地。数据标准真正落地了，数据质量自然就好了。
但这种说法其实混淆了数据标准和数据标准化。首先要明白一个道理：数据标准是一定要做的，但是数据标准化，也就是数据标准的落地，则需要分情况实施。
要做数据标准，我们首先需要全面梳理数据标准。而数据标准的全面梳理，范围很大，包括国家标准，行业标准，组织内部的标准等等，需要花费很大的精力，甚至都可以单独立一个项目来做。所以，首先需要让客户看到梳理数据标准的广度和难度。
其次，就算是花很大精力梳理，也很难看到效果，结果往往是客户只看到了一堆Word和Excel文档，时间一长，谁也不会再去关心这些陈旧的文档。这是最普遍的问题。
在金融业，或者像国家安全等一些特殊行业，数据标准的执行力度较好，而在普通企业，数据标准基本上就是一种摆设。
造成这种问题的原因有两个：
一是大家对数据标准工作的不重视。
二是国内的企业做数据标准，动机往往不是为了做好数据治理，而是应付上级检查，很多都是请咨询公司，借鉴同行业企业的标准本地化修改而成，一旦咨询公司撤离，企业本身是没有数据标准落地的能力的。
但数据标准的落地，也就是数据标准化，其实一定要注意分情况进行，至少要分两种情形：
一类是已经上线运行的系统，对于这部分信息系统，由于历史原因，很难进行数据标准的落地。因为改造已有系统，除了成本以外，往往还会带来不可知的巨大风险。
第二类是对于新上线的系统，是完全可以要求其数据项严格按照数据标准落地的。
当然，数据标准是否能顺利落地，还与负责数据治理的部门所获得的权限直接相关，倘若没有领导的授权和强力支持，你是无论如何无法推动“书同文车同轨”的，要做到这一点，请先确认你背后站着说一不二的秦始皇，或者你本身就是秦始皇。别抱怨，这就是每个做数据治理的团队面临的现状。
总结：数据标准落地难是数据治理中的普遍性问题，实施过程中需要区要分遗留系统和新建系统，分别来执行不同的落地策略。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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