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在上篇文章【企业数据标准困惑破解：美林数据带你厘清概念、成果物与落地路径】中，我们围绕数据标准的概念与实例展开了详细解读，但在实际工作中，关于数据标准的疑问往往不止于此：
如何让纸上标准真正走进业务、落地生效？
除了 “统一语言”，数据标准对企业还有哪些深层价值？
常被提及的数据标准，是否等同于标准体系？
……
带着这些更贴近实践的问题，今天我们将聚焦数据标准的落地路径、价值延伸与体系边界，探讨数据标准从 “制定” 到 “见效” 的关键逻辑 ——
03、数据标准的【落地】
数据元标准要真正在业务贯通中发挥作用，应该落地到各业务流程的输入输出数据中。数据元标准落标与数据建模有直接关系，涉及到已建系统、待建系统中模型的映射及引用等，数据元标准在业务系统中的落地方案如下：
1. 引用：数据模型在设计过程中引用数据标准，达到模型规范化目的。
2. 检查：数据模型关联标准、引用标准后进行贯标检查，反向推动标准落地。
1. 已建系统：对于已建业务系统的落地，我们通常采用属性字段与数据元标准进行映射的方式，将业务系统的逻辑模型、物理模型的属性与数据标准关联，关联后检查：①模型中数据元标准的覆盖率检查；②对关联的原属性判断其与标准的符合程度。
2. 待建系统：对新建的业务系统，要求建模时“直接引用”数据元标准，包括数据元的名称、类型、约束规则等，在业务系统运行过程中仍需持续监控标准的执行情况，及时发现不符合标准项的模型予以整改。
业务系统的模型“引用”数据元标准的方式进行贯标，是基于统一的标准打通业务流程和提高业务协作效率最根本的方法，很多企业会涉及已有系统的改造，需要统筹业务系统的优化、流程的变革同步考虑推进。
04、数据标准的【价值】
数据标准是企业数据治理的核心和基础，也是加速数据流通、数据价值释放的有力保障。数据标准的作用及价值，包括以下方面：
提升应用系统开发效率：通过统一的数据定义和规范，减少系统开发中的歧义与重复工作，加快开发进程。
优化信息系统集成：标准化数据格式与类型，降低内部系统间数据交互的复杂度，提高集成实施效率。
保障数据质量与一致性：明确数据命名、格式、口径等规则，确保跨部门、跨系统数据的准确性与一致性。
奠定数据应用的基础：通过标准化提升数据可信度与可用性，为数据分析、挖掘及智能化应用奠定基础。
加速数据开放与服务：消除歧义，对外部开放的数据进行规范化的定义与说明，促进外部数据的高效流动。
05、数据标准&标准体系
最后，我们说一说数据标准与标准体系，经常有企业在开展数据管理及应用的过程中，会混淆数据标准的内容与制度规范体系的内容。数据标准按照前文的理解，相对狭义一些，指数据的命名、定义、结构和取值的规则，包含的内容有业务术语、主数据、参考数据、数据元、指标数据。
在这些标准的管理落地中，按照DCMM的要求都提到了相关的制度及规范要求，来指导和约束各类标准的管理应该怎么开展、应该遵循的流程及操作规范等。例如，匹配企业主数据的管理，常需输出：
《XX企业主数据管理制度》
《XX企业组织/人员/合同/项目/XX主数据标准》
《XX企业组织/人员/合同/项目/XX主数据管理流程规范》
《XX企业主数据管理绩效考核办法》
……
各类标准的管理均可以按照各类标准落地的诉求和侧重点通过输出制度及规范来进行规范。这些制度、规范、管理办法……是否也属于数据标准的范畴呢，可以属于，也可以将其归为制度规范体系中的内容。
除了以上几类标准的管理需要的制度及规范，开展企业数据管理活动都应该有遵守的制度及规范，例如：
元数据管理相关：《元数据管理制度》、《元数据管理规范》、《元数据采集操作指导书》……
数据架构管理相关：《数据模型管理制度》、《数据源管理制度》、《数据模型管理规范》、《数据流向管理要求》、《数据模型变更管理流程》…………
数据质量管理相关：《数据质量管理制度》、《数据质量管理规范》、《数据质量改进操作指导书》……
数据安全管理相关：《数据安全管理制度》、《数据分类分级规范》、《数据安全管理规范》、《数据安全访问控制规定》……
数据湖仓建设相关：《数据入湖规范》、《数据入湖需求管理规范》、《数据仓库分层规范》、《数据仓库模型设计规范》、《数据采集操作指导书》……
数据服务、数据分析应用、数据资产目录、数据开放、数据估值管理……
这部分的内容通常就是数据治理所说的“建章立制”的内容，可以统一归到一起。“企业数据治理标准体系”、“企业数据治理制度规范”、“企业数据标准框架”……不管何种场景的何种名词，均需在相应的语境下明确名词所代表的含义，方可脚踏实地的落地与建设。
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