数据标准制定流程及推进策略是什么？

数据标准的制定包括准备工作、确定数据标准范围、标准制定及研讨、标准发布、定期 评估、持续改进等过程。

（1）标准制定准备工作：调研基础数据分布情况，确立准入原则，准备数据标准工作模 块，可以通过调查问卷、安排现场访谈、收集文档资料等手段，针对不同的业务系统选用合 适的调研方式，对现有定义、使用习惯、数据分布、数据流向等开展相关调研工作。

（2）确定数据标准范围：数据标准的制定是长期迭代的过程，无法一蹴而就，需要考虑 业务计划、应用范围、服务对象、优先策略等。在开展数据标准规划时可以采用引进业界实 施经验，根据业务的优先顺序和实施难易程度，规划标准的框架体系以及实施路径的方式开 展实施工作。

（3）标准制定及研讨：对数据标准的业务属性、技术属性和管理属性，包括主题、信息 大类、信息小类、信息项、数据类型、数据长度、数据定义、数据规则等进行定义及评审。

（4）标准发布：全员发布数据标准，统一数据认知，并充分考虑业务需求和实施难易程 度上确定执行原则，最大限度上结合目标和现状，针对不同类型系统制定相应策略，并设定 合理阶段性目标。

（5）定期评估：定期评估标准的适用性、时效性，监控标准的执行情况。

（6）持续改进：持续迭代标准版本，保证标准与业务发展匹配。

例如，建信信托在制定数据标准时，借鉴中国人民银行和中国银保监会数据模型、建 设银行数据标准的同时，融合信托业务特点，采用“自上而下”和“自下而上”相结合的策略，构建完成企业级数据标准。在数据标准制定过程中，由科技发展部牵头，各数据归口管 理部门协同配合，保障了数据标准业务、技术、管理三个属性的完整落实。

数据标准制定完成后，可按照“业务导向、系统导向、问题导向”等策略推进标准的 执行。

（1）按业务领域推进数据标准治理：聚焦各个业务领域的数据治理需求，在有需求、有 资源、有驱动力的前提下，按需组织推进标准化工作。只有业务部门的深入参与才能做好标 准的治理；只有针对业务自身需求进行的治理，才能得到业务部门的认可和支持。

（2）按系统推进标准落标：建立了数据标准体系后，按系统推动数据标准落地应用，在 需求流程中实施数据标准的强管控。通过联合科技部门使用标准化的数据字典进行建模，实 现数据字典标准化管理及应用，进而规范数据标准。

（3）按问题推进源头改造：针对数据治理过程中发现的重点数据质量问题，如监管数据 质量问题、数据多口径问题等，通过改造系统，落实数据标准，从源头消除数据不规范等问 题，进而达到提升数据质量的目的。 建信信托在数据标准落地过程中，制定了“增量严控、存量有序”的落地策略，并打通 数据管理与项目管理、架构管控、变更管理的流程，保障数据标准在数字化转型中的落地效 果，新建系统的数据标准平均落地率达 96%，存量系统的数据标准落地工作按领域和主题有 序落地中。