今天分享的是：数据标准管理实践指南（2.0)
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《数据标准管理实践指南（2.0版）》核心内容总结
《数据标准管理实践指南（2.0版）》由CCSA TC601大数据技术标准推进委员会牵头编制，汇聚多行业企业与专家经验，系统梳理了数据标准管理的核心内容与实践路径，为各行业数据治理工作提供了重要参考。
指南明确，数据标准是保障数据内外部使用和交换一致性、准确性的规范性约束，具有共享性、唯一性、稳定性等特征，分为基础类、应用类、资产类三类，覆盖业务术语、数据元、主数据、指标数据等多方面。数据标准管理则是对标准制定、发布、实施、维护和监督的全流程管控，需覆盖企业核心业务与关键系统，其核心价值在于推动业数融合、提升数据质量、促进数据共享、支撑业务决策，是数据治理体系的基石。
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天津市瑞通预应力钢绞线有限公司据英国牛津大学官网29日报道，该校科学家首次在外太空一颗人造卫星上训练了一个机器学习模型，这一成果可实现很多应用领域的实时监测和决策，有望彻底改变遥感卫星的能力。相关论文已经提交于近期举行的国际地球科学与遥感研讨会。
在管理流程方面，指南提出标准规划、制定、评审与发布、落地实施、监控与评估、维护与优化六大关键步骤，形成闭环管理。同时，从确权、制度体系、平台工具、文化建设、评价机制五个维度构建保障措施，预应力钢绞线明确各层级职责，规范管理流程，强化技术支撑与文化培育，确保标准有效落地。
展开剩余82%数据标准在数据管理体系中发挥着协同联动作用，贯穿数据治理组织、数据质量、主数据、数据模型、元数据、数据安全等关键领域，通过统一语义基础消除“治理孤岛”，实现数据治理从“单点突破”向“全局优化”跨越。
指南也指出，当前数据标准管理面临责任体系模糊、构建实施时效不足、成本收益难以均衡、存量系统改造与版本兼容困难、内外环境协调失衡等挑战。对此，未来将朝着智能化管理、非结构化数据标准构建、全球化与本地化融合、标准数字化等方向发展，通过技术创新与机制优化，提升数据标准管理的适应性与效能。
总体而言，该指南立足数据要素价值释放需求，整合理论成果与实践经验，既明确了数据标准管理的核心框架与操作规范，也为应对行业痛点、把握发展趋势提供了清晰指引，助力企业打破数据壁垒，实现数据资产化与价值最大化。
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发布于：广东省
