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数据标准好制定，但是数据标准落地相对就困难多了。国内的数据标准化工作发展了那么多年，各个行业，各个组织都在建设自己的数据标准，但是你很少听到哪个组织大张旗鼓地宣传自己的数据标准工作多么出色，换句话说，做数据标准取得显著效果的案例并不多。为什么会出现这种情况，主要有两个原因：
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，向行业领先看齐，标准大而全，脱离实际的数据情况，导致很难落地。
第二个原因，是标准化推进过程中出了问题。这是我们重点阐述的原因，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，其目的不是为了指导信息系统建设，提高数据质量，更容易地处理和交换数据，而是应付监管机构检查，因此需要的就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，而是一个持续化推进的长期过程，结果是客户越做遇到的阻力越大，困难越多，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，这是最普遍的问题。
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，但是没有规划如何落地的具体方案，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。
组织管理水平的不足：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，是数据治理行业的现状，不容回避。
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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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