一个数据一般有业务属性、技术属性和管理属性组成，例如：数据项的业务定义、业务规则、质量规则为该数据的业务属性；数据项的名称、编码、类型、长度等为该数据的技术属性；数据的存储位置、管理部门、管理人员为该数据的管理属性。而数据标准管理的过程就是对数据以及数据的属性信息的标准化定义和应用的过程。
数据标准目标是为业务、技术和管理提供服务和支持。
业务方面：通过对实体数据的标准化定义，解决数据不一致、不完整、不准确等问题，消除数据的二义性，使得数据在企业有一个全局的定义，减少了各部门、各系统的沟通成本，提升企业业务处理的效率；标准统一的数据指标体系，让业务人员也能够轻松获取数据，并能够自助式的进行数据分析，为基于数据的业务创新提供可能。
技术方面：统一、标准的数据及数据结构是企业信息共享的基础；标准的数据模型和标准数据元为新建系统提供支撑，提升应用系统的开发实施效率；数据标准化清晰定义数据质量规则、数据的来源和去向、校验规则，提升数据质量。
管理方面：通过数据的标准化定义，明确数据的责任主体，为数据安全、数据质量提供保障；统一、标准的数据指标体系为各主题的数据分析提供支持，提升数据处理和分析效率，提供业务指标的事前提示、事中预警、事后提醒，实现数据驱动管理，让领导能够第一时间获取决策信息。
数据标准与主数据、元数据、数据质量的关系
数据治理项目的根本诉求在于提升数据质量
数据标准与主数据的关系
从范围上看，数据标准包括数据模型标准、主数据标准、参照数据标准、数据指标标准和其他数据元标准，主数据是数据标准的一个子集；从数据梳理和识别、能力成熟度评估、数据标准编制、数据管理和应用、管理体系建设、实施涉及的业务面等方面，数据标准和主数据都是基本相同的。企业在数据治理项目中，有整体建设的，包含了：元数据、主数据、数据标准等领域；也有分开建设的，例如：主数据项目单独立项，数据标准管理和数据仓库放在一起实施；企业应根据自身的实际情况和需求，明确实施范围和内容，制定适合企业发展需要的数据治理路线图。
数据标准与元数据的关系
元数据是数据标准的基础，企业在制定数据标准的时候最先需要明确的就是数据业务属性、技术属性和管理属性，而这三类属性就是我们所说的业务元数据、技术元数据和管理元数据。基于元数据的数据标准管理，为业务实体的定义、关系和业务规则到IT实现之间提供清晰、标准的语义转换，提高业务和IT之间的一致性，保障IT系统能够真实反映业务事实。并为数据标准系统与其他业务系统的集成，提供有关数据标准、数据映射关系和数据规则的描述，为业务系统的集成提供支撑。
数据标准与数据质量的关系
没有标准化就没有信息化，那就更谈不上数据质量了。通过对数据标准的统一定义，明确数据的归口部门和责任主体，为企业的数据质量和数据安全提供了一个基础的保障。通过对数据实体、数据关系以及数据处理阶段，定义统一的标准、数据映射关系和数据质量规则，使得数据的质量校验有据可依，有法可循，为企业数据质量的提升和优化提供支持。
数据标准管理工具选型
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。
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