数据标准管理实践指南（2.0版）

2025年12月CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会 版权声明 本报告版权属于CCSATC601大数据技术标准推进委员会，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：CCSA TC601大数据技术标准推进委员会”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 编制说明 本指南的编写得到了数据治理领域多家企业与专家的支持和帮助，主要参与单位与人员如下： 参编单位： 大数据技术标准推进委员会、中国平安人寿保险股份有限公司、中国移动通信集团有限公司研究院、中国移动通信集团北京有限公司、南航数智科技（广东）有限公司、广州信安数据有限公司、广发银行股份有限公司、振华智造（西安）科技有限公司、中移（苏州）软件技术有限公司、德勤管理咨询（上海）有限公司、国泰海通证券股份有限公司、联通（北京）产业互联网有限公司、晋商银行股份有限公司、中电信人工智能科技有限公司、华夏银行股份有限公司、北京聚智行大数据发展有限公司、四川虹微技术有限公司、中国人寿养老保险股份有限公司、杭州数蜜科技有限公司、中原银行股份有限公司、青岛城市建设投资（集团）有限责任公司、浙商证券股份有限公司、上海市数字证书认证中心有限公司 参编人员 姜春宇、王妙琼、张娇婷、阚鑫禹、张一鸣、周京晶、周圣文、田明慧、林木森、刘思达、王宇龙、高海暘、贾金鹏、肖奕、朱晟、王劲松、潘宏筠、陈哲、李稳、程竞超、王世峰、梁雅丽、刘天元、王鹏、陈韩霏、张艳红、胡雅月、陈斌、张娟、文雪颖、罗辉、左倩茜、李勇、曹樑、蔡帼娅、周建伟、张玲岩、谢水旺、李建婷、邢煜欣、渠琳莉、孙涛、袁雪梅、史赟、刘阳、张耀军、张晋波、李强、左红、田寿祥、王帆、刘欢、薛良、张晓鸽、马添、祁光、童卫、冯四凤、杨晶 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。 目 录 一、 数据标准管理概述 （一） 什么是数据标准（二） 什么是数据标准管理（三） 数据标准的分类010305 二、 数据标准管理主要内容 （一） 数据标准管理流程（二） 数据标准管理保障措施0912 三、 数据标准在数据管理体系中的作用 （一） 在数据治理组织方面（二） 在数据质量管理方面（三） 在主数据管理方面（四） 在数据模型管理方面（五） 在元数据管理方面（六） 在数据安全管理方面161717171819 四、 数据标准管理挑战与机遇 （一） 数据标准管理的挑战（二） 数据标准管理的未来展望2021 五、 结束语23 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（DataStandards）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1。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。 3.数据标准的特点 (1) 共享性 数据标准定义的对象是具有共享和交换需求的数据。同时，作为全企业共同遵循的准则，数据标准并不为特定部门服务，它所包含的定义内容应具有跨部门的共享特性。 (2) 唯一性 标准的命名、定义等内容应具有唯一性和排他性，确保同一数据在不同系统和业务流程中具有相同的含义和表现形式。 (3) 稳定性 数据标准需要保证其权威性，不应频繁对其进行修订或删除。须在一定时期内保持相对稳定，不轻易发生变化，以保证数据的连续性和可追溯性。 (4) 可扩展性 数据标准需要具备一定的扩展能力，以适应新的数据类型和业务需求。数据标准需要在保持核心框架和基本原则稳定的前提下，能够灵活适应业务需求变化、技术演进或组织发展，支持新增数据对象、扩展现有标准内容或调整规范细节。 (5) 前瞻性 数据标准的制定需充分考虑行业未来发展趋势、技术创新方向以及潜在业务需求。提前预留发展空间，使数据标准能够充分体现企业业务发展方向，为未来的业务拓展和数据应用提供有力支撑。 (6) 可行性 数据标准必须符合实际应用场景和技术条件，具有可操作性和实施性，并能够指导企业数据标准在业务、技术、操作、流程、应用等各个层面的落地工作。 (二) 什么是数据标准管理 1.数据标准管理的定义 数据标准管理是对数据标准的制定、发布、实施、维护和监督等一系列活动进行管理的过程。它确保数据标准在组织内得到有效执行，以提高数据质量和数据管理效率。它定义了数据的业务含义、数据类型、数据长度、数据精度、数据取值范围等一系列要素，确保数据在企业或组织内部能够按照统一的规范进行采集、存储、处理和使用。数据标准管理的目标是通过统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，实现数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为数据资产管理活动提供规范依据。 2.数据标准管理的范围 数据标准管理需要覆盖企业运营管理的核心业务与数据生产流转的核心系统，形成全面且具有针对性的数据规范体系。 在业务层面，数据标准管理需要涵盖组织的营销、产品服务、生产、人资、财务等核心业务，通过制定贴合业务实际需求与流程的数据标准，规范业务信息的生成和共享，实现数据标准管理对业务标准化的支持。 在系统层面，数据标准管理需要涵盖组织的核心业务系统、大数据平台、数据中台等主要的用数系统，围绕不同系统间数据的规划、创建、交互、集成、共享和使用制定统一的标准，确保数据能够准确无误地在各个系统间流转，避免因数据格式不兼容导致的数据错误或传输障碍。 3.数据标准管理的重要性 数据标准管理作为数据治理体系的基石，其核心目标不仅在于建立统一的数据语言体系，更在于夯实数据质量、促进系统协同、强化数据合规、支撑业务创新等全方位能力建设。在数字化时代，标准化的数据是企业高效运行、精准决策和可持续创新的前提。通过科学的数据标准管理，企业能够有效打破数据壁垒，提升数据可信度，实现从“数据孤岛”向“数据资产”的跃迁，为构建面向未来的智能化数据体系提供坚实支撑。 良好的数据标准管理能够打破系统孤岛，提升数据质量和可用性，实现数据资产化与价值最大化；同时，它也是企业应对监管合规、推动数字化转型和建设智能化运营体系的必要保障。数据标准管理已成为现代企业竞争力的重要组成部分，是通往高效运营与精细化决策的关键通道。 (1) 推动业数融合 消除业务部门和技术部门之间的数据理解差异和沟通障碍，使数据在业务和技术层面的定义、解释和使用保持一致。通过建立数据标准沟通协调机制，组织业务人员和技术人员共同参与数据标准的制定和修订，确保各方对数据标准达成共识。在数据标准实施过程中，加强业务和技术部门之间的协作，及时解决因口径不一致导致的问题，提高数据处理的准确性和效率。 (2) 提升数据质量 数据标准为数据的采集、存储、处理和使用提供了明确的规范，有助于减少数据错误、重复和不一致性。通过数据标准校验机制，可以对存量数据进行批量校核，以及对新采集数据进行实时检查，及时发现并纠正不符合标准的数据，从而提高数据的准确性、完整性和一致性。借助数据标准，组织能够更便捷地开展数据清洗、质量检测、源头治理等工作，为数据可信度、准确性、一致性提供保障。 (3) 促进数据共享 数据标准打破了企业内各部门之间的数据壁垒，使不同系统和部门的数据能够按照统一的标准进行交互和整合。基于统一的数据标准，能够更方便地将分散在各个系统中的数据进行抽取、转换和加载，实现数据的集中管理和深度分析，为企业决策提供更全面、准确的数据支持。 (4) 支持业务决策 通过数据标准的规范化和组件化设计，提升数据可理解性与可用性，助力数据分析、建模、服务开发等业务场景的快速实现，加快数据驱动型产品的上线周期，增强企业的创新响应能力和市场敏捷性，从而提升企业的数据资产变现能力。 (三) 数据标准的分类 数据标准是进行数据标准化、消除数据业务歧义的主要参考和依据。对数据标准进