企业数据标准项目的实施，要根据业界经验和企业实际情况确定实施范围，并根据优先级和难易度制定计划。需要从企业业务域、业务活动、对象实体、实体关系等方面层层递进，逐步展开。对于数据梳理的方法主要用到IRP（企业信息资源规划）和数据仓库的数据梳理法。这两种方式我在《主数据管理实施四部曲概论》的文章进行过分享，有兴趣可以关注。
企业数据标准梳理一般需要以下步骤：
首先，对企业业务域进行定义，并对每个业务域中的业务活动进行梳理，同时需要收集各类业务单据、用户视图，梳理每个单据和用户视图的数据对象。
其次，针对数据对象的进行分析，明确每个数据实体所包含的数据项，同时，梳理并确定出该业务域中所涉及的数据指标和指标项。分析并定义每个数据实体或指标的数据项标准，包括：数据项的名称、编码、类型、长度、业务含义、数据来源、质量规则、安全级别、域值范围、管理部门等。
第三，梳理和明确所有数据实体、数据指标的关联关系，并对数据之间的关系进行标准化定义。数据关系也是数据标准管理的内容。
第四，通过以上梳理、分析和定义，确定出主数据标准管理的范围。
数据标准梳理和建设的方法并不难掌握，关键是建设过程中需要收集并整理大量的业务规范、制度章程、法律法规、监管规定、国家标准，并将这些规定具象到数据标准定义的信息项中。对于一个从未做过数据标准的实施团队而言，这将意味着巨大的工作量。
数据标准管理组织
数据标准管理是企业数据治理的一部分，数据标准管理是一个涉及范围广、业务复杂、数据繁杂的工程。数据标准管理的实施绝非是一个部门的事情，不能在企业的单一部门得到解决。需要从整个组织考虑，建立专业的数据治理组织体系，制定企业数据战略和实施路线图，明确各阶段数据标准工作的目标和内容，并监督及考核数据标准的贯彻与执行。
数据标准管理组织或数据治理组织从职能划分上可以分为三层
1、数据标准管理委员会，即数据治理的决策层，主要负责制定企业数据战略、把控数据治理的总体策略，审查数据标准的贯彻执行情况。
2、数据标准管理办公室，是数据治理的经营管理层，主要负责企业数据标准的制定、审查数据质量，贯彻数据标准落地。
3、数据标准执行层或业务操作层，主要负责数据标准的贯彻执行，并为数据标准的编制和优化提供数据和意见。
企业数据标准工具选型
数据标准建设工作量还是比较大的，完全依靠人工不太现实，所以需要一套完善、易用的数据标准管理工具帮助我们将数据标准建设工作落地。
数据标准管理工具应包括：标准分类管理、标准增删改查、标准导入导出、标准评审、标准发布、标准版本管理、标准落地映射、标准落地评估、标准监控等功能。同时为更好的保障数据标准的落地，最好结合元数据管理工具一起使用。
亿信华辰数据标准管理平台ESDataStandard提供了一套完整的数据标准管理流程及办法，通过统一的数据标准制定和发布等一系列的活动，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理。
想做大数据治理，首先要把数据标准做好，否则匆忙建设各种数据仓库、数据集市，最后发现标准有问题，质量不高，这时候再去建数据标准就会导致投资浪费问题。
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