企业数据标准化处理方法及其关联因素有效性

彭羚冰，任子良

（东莞理工学院，广东东莞 523808）

企业数据作为企业重要的隐形资产，对企业的竞争力和创新能力具有重要影响。一方面，在当今全球化和数字化的经济环境中，企业数据不仅代表了企业的技术和创新实力，更是企业品牌和市场地位的体现［1］，企业数据为企业提供了独特的市场优势，使企业在激烈的市场竞争中脱颖而出［2］。另一方面，企业标准数据更是企业管理的核心，其涉及到企业的技术标准、操作流程、产品规格等关键信息，不仅为企业的研发、生产和市场营销提供了关键支持，更是企业运行策略制定和执行的基础，能够为企业提供创新动力，同时也在一定程度上决定了企业未来的发展方向［3］，因此，如何有效地管理和利用这些标准数据成为了企业管理和提升效益的关键问题。此外，云计算、数据挖掘、人工智能、区块链、大数据分析等新技术使得企业标准数据已经成为企业数据共享和信息化建设的重要前提。因此，梳理参考顾君剑［4］、谭章禄等［5］、姚云飞等［6］的研究，本研究从我国企业数据管理的现状、面临的挑战和机遇出发，深入探讨企业标准数据在现代企业管理中的重要性和作用，对企业标准数据的发展过程和从企业管理各阶段探讨企业实施数据标准化应该关注的主要有效性因素，以期为提高企业的标准化工作质量和效率及其市场竞争力提供理论参考。

1 问题的提出与相关研究进展

1.1 企业数据标准化问题

2022 年8 月，我国出台的《关于进一步加强中央企业质量和标准化工作的指导意见》提出要加强全员、全要素、全过程、全数据质量管理，以进一步推动企业提质增效。2022 年12 月，国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。2023 年10 月25 日，国家数据局挂牌成立，致力于协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，促进数据要素技术创新、开发利用和有效治理，以数据强国支撑数字中国的建设。面对大数据时代的加速到来，企业作为国家经济发展和国计民生的重要组成部分，必然要加快推进企业信息化建设，通过对企业数据的标准化高效处理和系统化转型来形成企业效益增长的新增长点。由此可见，数据标准化将成为今后一段时间我国企业提高生产力和效益的重要生产要素。

1.2 企业数据标准化的内涵发展

随着企业对标准化的认知不断加深，越来越多的企业开始意识到一个具有竞争力的企业标准数据体系对于提升企业核心技术自主创新能力和技术发展的重要性［7］。企业数据标准化的内涵和发展涉及多个方面，包括制度法规、标准规范和应用实践。在制度法规层面，企业数据的标准化要符合我国颁布的与数据相关的法律法规，如2015 年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》和《科学数据管理办法》等，要完善在安全保护和数据共享开放方面的机制。在标准规范层面，我国通过国家标准化管理委员会等多级机构推动数据标准化工作，已经制定了多项数据治理相关标准，如中国信息通信研究院提出的大数据治理标准体系及其发布的《数据标准管理实践白皮书》，国家标准如《数据管理能力成熟度评估模型》和《信息技术服务治理第5 部分：数据治理规范》等，为企业的数据标准化处理过程提供了技术标准依据。在应用实践层面，企业数据标准化的实践应用应包括确立数据的业务属性和技术属性，如银行业务数据标准化需要通过业务和技术属性来统一不同系统间的数据理解和处理方式。

窦克勤等［8］、徐肖庆等［9］认为，数据标准的建设包括制定、落地、维护等过程，而构建一个具有竞争力的企业标准数据体系需要从顶层设计开始，并注重每个子体系和具体标准的质量和实用性。首先，企业需制定一套明确的标准策略，以确保标准化数据能够实现核心技术转化为产品竞争力，提高企业的市场竞争力。其次，企业有必要建立标准化数据的规章制度和标准化流程，并明确标准编写的标准和要求，确保标准数据具有可操作性和实用性。再次，企业将重点放在核心技术的标准化上，可确保标准化数据能够有效地促进企业核心技术的创新和应用。最后，企业应该建立标准数据评审和发布机制，确保标准数据的发布和更新符合相应的规范和流程，并加强标准的推广和宣传工作，确保标准得到充分的应用和落实，提高标准化工作的效果和影响力。

综合来看，企业数据标准化不仅是一个技术问题，涉及到法律法规的遵循、标准规范的制定和遵守、应用实践的优化，以及在数字化转型背景下的适应和应用，诸多因素共同构成了企业数据标准化的内涵和发展路径。

1.3 企业数据标准化研究进展

近年来，企业数据标准化的相关研究不断增多，如，王泰临［10］针对银行数据标准化的建设与发展，从数据的不一致、不准确、不完整、不及时、不安全等表现形式出发，基于云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术，从人才困境和信息系统安全建设角度出发，给出了中小银行数据标准化建设的解决方案;张嵩等［11］以航天企业数字化标准系统建设为导向，从企业数据层面和功能设计层面展开研究，梳理了标准数据属性、需求和应用等内容，并设计了标准生成、存储和使用等系统模块，从而为航天企业数字化建模和提升企业标准化管理效率奠定了技术基础;杨程丽等［12］利用FineBI 工具对企业标准化数据进行数据挖掘，从技术上对企业标准编制、管理和维护进行了有效验证，为企业数据标准化管理和数字化转型提供了发展思路;谭建鑫等［13］利用大数据平台对风电数据进行标准化建模，通过信息模型与不同业务数据的系统整合，实现了海量风电数据分布式存储和计算，有效解决风电系统中数据类型来源不一致问题；此外，针对大数据背景下的企业审计数据处理难题，赵杰［14］结合企业内部审计时间特征和审计数据标准化水平，探索并构建了审计数据标准化实施体系，可有效提高审计工作质量。

综上可见，目前企业数据标准化的相关研究主要集中在银行、审计等行业领域，且主要从行业各自不同角度对企业数据标准化展开论述和系统设计，然而在企业数据标准化处理流程及其关联因素有效性分析方面尚缺乏理论上的研究和总结。

2 我国企业数据标准化建设现状与问题

2.1 企业数据的分类和特点

企业数据管理是对企业的知识资产，包括对专利、商标、著作权、商业秘密等进行有效的组织、保护和利用的过程。魏碧洲［15］、张玉等［16］的研究均指出，在当今知识经济时代，企业数据已经成为企业核心竞争力的关键因素，对于促进企业创新、保护企业利益、增强企业市场竞争力等方面都具有至关重要的作用。企业标准数据是企业管理的基础，它为企业提供了关于企业知识资产的详细信息，帮助企业更好地保护和利用自身的这些资产。

根据如高俊莉等［17］、廖志凯等［18］、单宇等［19］、陈长钊［20］和尹昊博［21］等众多学者的研究观点，企业标准数据是指企业在其运营和管理过程中产生的，与企业标准、规范、流程等相关的数据，这些数据可能来源于企业的研发部门、生产部门、市场营销部门等，包括但不限于产品规格、操作流程、技术标准、市场数据等。随着企业运营规模的扩大和技术的发展，企业标准数据的数量和复杂性都在不断增加，如何有效地收集、整理、存储和利用这些数据，确保数据的安全和准确，避免数据的滥用和泄露，都是企业面临的挑战。

根据数据的来源和用途，企业数据可以分为以下几类：（1）技术数据，如产品规格、技术标准、研发报告等；（2）运营数据，如生产流程、质量标准、库存数据等；（3）市场数据，如市场调查报告、销售数据、客户反馈等；（4）管理数据，如企业政策、规章制度、人员培训资料等。企业标准数据具有如下特点：一是数据量大，涉及多个部门和领域。企业日常运营中会产生大量的数据，这些数据来源于企业不同部门和业务领域，随着企业的持续发展，每一个业务决策、交易、客户互动以及产品创新都可能产生新的数据记录。广泛的数据来源和种类不仅为企业决策层提供了全面、宏观的视角，帮助他们更加明确地了解业务的现状与趋势，同时也为企业的日常运营、市场策略制定以及产品创新提供了有力的数据支撑。二是数据结构复杂，包括结构化数据和非结构化数据。企业数据不仅包含表格或数据库中的数字和文本等结构化数据，也包含如电子邮件、文档、图片、视频等非结构化数据。结构化数据的特点是可以进行高效查询和分析，例如销售数据、库存数据、客户信息等都可以被存储在结构化的数据库中，从而便于企业进行统计和决策；非结构化数据没有固定的格式，难以进行系统性的管理和分类，但同样蕴含着巨大的价值，例如，一个产品的在线评价可以帮助企业了解用户的真实反馈，客户的投诉邮件能够为企业提供改进的方向等，因此企业数据的此项属性要求企业必须拥有先进的数据处理和分析技术。三是数据更新频繁，需要实时管理和维护。物联网、云计算、大数据等新技术的使用使得企业数据更新迭代的速度非常快。随着技术的持续进步和市场环境的不断变化，企业更为依赖于数据来驱动其业务决策，这要求企业不仅要能够快速地收集和存储各种数据，还需要对这些数据进行细致的清洗、验证和分析，以确保其准确性和可靠性，只有这样，企业才能从中获得有价值的见解，并据此制定策略。四是数据的价值高，对企业的运营和管理具有重要意义。企业数据已经成为现代企业的核心资产之一，其价值在于能够揭示隐藏在企业日常运营背后的深层次趋势、问题和机会。企业数据可以帮助企业优化运营流程、提高客户满意度、提升管理效率等。企业数据的价值不仅仅体现在它所包含的信息本身，更重要的是如何被企业所利用，帮助企业更好地达到其战略目标、提高竞争力，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

2.2 企业数据标准化现状与问题

当前我国的多数企业已充分了解和认识到企业数据的重要性和紧迫性，但数据标准化和生产要素转化过程是复杂且艰巨的系统工程，多数企业因规模和体量限制，并不具备数据完全标准化的能力。从技术方面来看，企业数据的产生和管理需要专业技术人员来处理，单纯的技术人员并不能把控技术的先进性和适用性等相关信息；从信息化建设方面看，多数企业处于数据产生与处理的初级和中级阶段，已经通过购买和委托开发等手段建立了企业资源计划（ERP）、办公自动化（OA）等自动化数据系统，数据的来源、收集和标准化处理缺乏必要的内在动力和现实升级需要，但随着异构数据的增多和系统协同能力的滞后，企业数据生产要素的升级迭代和有效转化无法得到支撑。

中国信息通信研究院发布的《数据标准管理实践白皮书》指出，数据标准是一系列规范性约束的抽象，具备保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性功能。对于企业而言，数据标准的规范化建设目标是定义一套约束性规范，使其能够保证企业内部各部门、各业务系统对数据的统一理解和管理，以促进企业工作效率和经济效益的提升。从企业数据标准化建设过程分析，目前我国企业数据标准化存在的具体问题主要表现如下：

（1）标准数据的来源属性，包括数据的前瞻性、科学性。在许多企业中，技术部门和业务部门在数据标准化方面存在脱节，技术部门可能更关注技术实现，而业务部门则更注重数据的业务应用，这种脱节可能导致企业制定的数据标准难以满足实际业务需求。数据标准化的目的之一是确保数据质量，而在实际生产实践中，企业数据的一致性、完整性、准确性和及时性往往难以达到预期标准，原因可能包括数据输入错误、数据处理过程中的错误、系统间数据传输的不一致等。

（2）标准数据的可用性和适用性。随着业务需求的变化和技术的进步，数据标准需要不断更新和调整，然而，在实际操作中，对数据标准的修改和更新往往是一个复杂且耗时的过程，这对企业的灵活性和适应性提出了挑战。

（3）标准数据库的便捷性。数据标准化往往需要跨多个部门的合作，但在实际操作中，不同部门间的沟通和协作可能存在障碍，如资源分配不均、目标不一致、职责不明确等。

（4）标准数据的安全性。在数据标准化的过程中，必须考虑数据安全和隐私保护的要求，包括确保数据的安全存储、传输和访问，以及符合相关法律法规。

综合来看，企业数据标准化是一个涉及多个层面的复杂过程，需要从综合技术、管理、法规、安全和业务等多方面进行综合考量和实施。

3 企业数据标准化处理架构设计

3.1 企业数据的基本处理方法

常用的信息技术工具包括数据库管理、分析工具以及自动化工具。其中，数据库管理工具如Oracle、MySQL 和SQL Server 等可以提高数据处理的速度，确保数据的完整性和准确性，并为企业决策提供有力的支持；数据分析工具如Python、R 和SAS 等用于对企业标准数据进行深入分析，挖掘数据背后的规律和趋势，为企业决策提供科学依据［22］；而自动化工具，如数据采集器、数据清洗工具和ETL 工具等，确保数据的收集和整理能够自动化和高效化，从而提高数据处理的效率。常用的标准数据分析技术则包括数据挖掘技术、统计分析和机器学习技术。首先，数据挖掘技术，如决策树、神经网络和关联规则等，为企业提供了一种深入了解其业务和市场的手段［23］，利用这些技术，企业能够识别最受消费者欢迎的产品或服务，甚至预测在特定时间段内哪些产品的销售可能会增加，为企业的战略决策提供有力支持；其次，包括描述统计、假设检验和回归分析等统计分析方法，可以帮助企业确定数据之间的关系是否具有统计学意义，例如评估某个广告活动是否真正提高了产品销售额；最后，机器学习技术，如监督学习和无监督学习，允许企业建立精确的预测模型，预测市场趋势和消费者购买行为，从而实现自动化决策，提高企业决策的速度和准确性。

3.2 企业数据的收集与预处理

（1）数据来源识别。在进行标准数据的收集之前，企业首先需要明确数据的来源，这不仅仅是为了确保数据的完整性，还是为了确保数据的真实性和可靠性。内部数据源，如研发部门是企业创新的核心，来源于该部门的数据往往涉及企业的核心技术和知识产权；生产部门的数据可以反映企业的生产能力和效率；销售部门的数据则可以帮助企业了解市场的需求和变化。而外部数据源，如供应商、合作伙伴、行业组织等，可以为企业提供行业的最新动态、市场的趋势等宝贵信息。因此，明确数据来源，不仅有助于企业更有针对性地进行数据收集，还可以帮助企业更好地利用这些数据。

（2）建立标准数据库。为了确保数据的安全、稳定和高效管理，企业应建立一个统一、标准化的数据库，这个数据库不仅应具有良好的扩展性、稳定性和安全性，还应具有高效的查询和分析功能，以满足企业长期的数据管理需求。此外，数据库的设计和维护也应考虑到未来的技术发展和业务变化，确保数据库可以随着企业的发展而持续升级和完善。

（3）制定数据采集规范。数据是企业的宝贵财富，其准确性和一致性直接关系到企业的决策和运营，因此，企业应制定明确的数据采集规范，确保数据的质量，这不仅包括数据的格式、单位、精度等基本要求，还包括数据的来源验证、数据的时效性验证等。此外，企业还应建立一套完整的数据验证和校验机制，确保所有参与数据采集的员工都能够按照规范进行操作，从而确保数据的真实性和准确性。

（4）数据清洗与预处理。数据的质量直接影响到数据的价值，因此，企业在收集到原始数据后应进行数据清洗和预处理，确保数据的质量。数据清洗主要是去除数据中的错误、冗余或不一致的部分，确保数据的真实性和准确性；而数据预处理则是对数据进行初步的分析和整理，如数据的去重、格式转换、单位统一等，为后续的数据分析和应用提供准备。

3.3 企业数据的存储与保护

（1）数据备份与恢复策略。数据备份不仅是确保数据安全的关键措施之一，更是企业对其核心资产的责任和承诺。为了防止数据的意外丢失、损坏或被篡改，企业应定期对标准数据库进行备份，确保每一条数据都有备份记录，且这些备份数据应存储在安全、可靠的存储介质上，如云存储、物理硬盘或磁带等。同时，为了应对突发情况，企业还应制定明确的数据恢复策略，明确在不同情况下的恢复步骤和责任人，以确保在数据意外丢失或损坏的情况下能够迅速、准确地恢复。

（2）数据安全保障措施。数据是企业的核心资产，其安全直接关系到企业的正常运营和良好声誉，因此，除了数据备份，企业还应采取一系列措施来确保数据的安全。包括：数据加密，确保数据在传输和存储过程中都得到有效的保护；访问控制，确保只有获得授权的员工可以访问和修改数据；防火墙设置，防止外部攻击和入侵；入侵检测，实时监控数据库网络流量，及时发现和阻止潜在的威胁。此外，企业还应定期进行数据安全审计，通过第三方机构对数据的安全性进行评估，以发现和解决潜在的安全隐患。

（3）数据的生命周期管理。每一条数据从其被创建到最终被销毁，都会经历一个完整的生命周期，在这个过程中数据可能会被多次使用、修改、备份和恢复，因此，企业应对数据的每个阶段进行明确管理，确保数据在其整个生命周期中都得到有效的保护和利用。包括：数据的创建，确保数据的真实性和准确性；数据的使用，确保数据的合规性和安全性；数据的存储，确保数据的持久性和可访问性；数据的备份，确保数据的完整性和可恢复性；数据的恢复，确保数据的及时性和准确性；数据的销毁，确保数据使用的彻底性和安全性。

3.4 企业数据标准化实施方法

企业标准数据处理的整体流程如图1 所示。在现代企业中，数据流处理模块是确保数据高效、安全和准确管理的核心组件［24］。首先，从数据标准顶层设计开始，确定目标采集规范和明确数据来源是至关重要的步骤，可以确保数据收集的准确性和一致性。其次，数据收集、数据清洗与预处理步骤确保了数据的质量和准确性［25］。为了进一步加强数据的标准化，在数据标准化处理后，把数据存储在企业建立的标准数据库中。考虑到数据的安全性和持久性，数据备份、恢复与安全策略被制定和实施。数据生命周期管理确保从数据的生成到其最终的调用与维护的每个阶段都得到了适当的关注，从而实现降本增效的目标。此外，企业数据来源模块是数据流处理的关键输入部分。企业的数据来源可以分为多个类别，包括技术数据、运营数据、市场数据、管理数据、生产数据和知识产权数据，这些数据来源为企业提供了全面的视角，帮助企业从各个方面了解其运营状况，从而作出更加明智的决策。

图1 企业数据标准化处理流程

4 企业数据标准化及其关联因素的有效性分析

企业标准数据所涵盖的范围极为广泛，为企业提供了运营、管理、市场、技术等各个方面的详尽信息。标准数据中所包含的信息量是巨大的，其中不仅蕴含着丰富的知识产权信息，更有技术创新的踪迹、市场的发展趋势、竞争对手的战略布局以及行业的前沿动态等。

4.1 企业数据闭环使用机制

企业标准数据的采集与目标制定是确保数据管理有效性的首要步骤。基于企业运行数据，可以明确数据采集的标准和目标，经过严格的数据处理，这些数据被纳入数据标准库中，确保其准确性和一致性；进一步，通过标准数据实施，标准数据在实际业务中得到应用，从而实现企业绩效和经济效益的提升。为了确保数据的持续更新和优化，与企业运行数据相结合的反馈升级机制也被纳入企业数据运行流程中，形成一个完整的使用闭环（如图2 所示）。标准数据流程的处理流不仅强调了企业标准数据的有效性，而且为企业的持续优化和发展提供了坚实的数据基础。

图2 企业标准数据闭环使用机制

4.2 企业数据标准化的关联因素

为研究企业数据进行标准化处理对企业整体效益的影响，设定标准数据的适用性（adaptability）、数据调用的便捷性（convenience）、数据来源属性（data source properties）、前瞻性（prospective）、安全性（safety）和科学性（scientificity）、可用性（usability）作为反映企业数据标准化后的主要影响因素，并通过设计各因素之间的耦合性来对企业效益产生影响［26］。企业标准数据有效性的因素关系如图3 所示。

图3 企业标准数据有效性影响因素关系

（1）标准数据适用性（A）。标准数据适用性关注数据在不同环境或应用中的准确性、一致性和适用性，涉及确保数据标准化问题，例如统一的日期格式和货币单位以及定义等。准确性、完整性和及时性的数据质量是其核心，任何错误或遗漏都可能影响其适用性。为确保数据在多个系统或应用中的一致性，数据需要在不同环境中被正确解释和使用。此外，数据应满足特定的业务或技术需求，如实时性或历史趋势，并能在不同的平台和系统间交换。随着业务和技术的变化，数据应具有扩展性和灵活性，不需要大的修改就可以适应需求；同时，考虑到法规和政策，数据应遵循特定的法规或政策，以避免法律风险。总的来说，标准数据适用性确保数据在各种情境中最大化其价值，满足业务、技术和法律需求。

（2）标准数据库的便捷性（C）。标准数据库的便捷性是指数据库在设计、实施和使用过程中所展现出的易用性、高效性和灵活性。一个具有便捷性的标准数据库意味着用户可以轻松地访问、查询和修改数据，而不需要复杂的操作或深入的技术知识。首先，从设计角度看，一个便捷的数据库应当具有清晰的结构和直观的界面，使得用户可以快速理解数据的组织方式。其次，从实施角度看，数据库的安装、配置和维护过程应当简单高效，减少技术障碍和时间成本。此外，数据库应提供多种查询工具和方法，满足不同用户的需求，无论是初级用户还是高级用户。在数据输入、更新和删除等操作上，数据库应提供简单的步骤和指导，确保数据的准确性和完整性；同时，考虑到数据安全性，便捷的数据库还应当提供简单的备份和恢复机制，以及有效的权限管理功能，确保数据的安全。

（3）数据来源属性（Dp）。数据来源属性描述了数据的起源、背景和获取方式，为使用者提供了关于数据的关键信息。它涵盖了传感器或用户输入等数据的产生方式，自动化采集或手动输入等获取方法，以及数据的时间戳、可靠性、完整性、原始格式、更新频率、许可和权限，这些属性确保了数据的质量、准确性和可靠性，帮助使用者更好地理解、解释和使用数据。了解数据来源属性对于评估数据的适用性和确保其在各种应用中的正确使用至关重要。

（4）标准数据前瞻性（P）。标准数据前瞻性涉及到数据的预测能力，以适应未来的变化和需求。基于数据的当前状态，能够为未来的决策、创新和策略方向提供指导。首先，前瞻性意味着数据应该是动态的，能够捕捉和反映市场、技术和社会的快速变化。这要求数据收集和分析工具具有高度的灵活性和适应性，能够迅速调整以满足新的信息需求。其次，数据的前瞻性还涉及到预测分析，即使用历史数据来预测未来的趋势、模式和行为。这通常需要先进的数据分析技术，如机器学习和人工智能。此外，前瞻性数据还应该与企业的长期战略和目标紧密结合，为决策者提供有关未来机会和风险的深入洞察，这可能涉及到跨部门、跨学科的合作，确保数据解决方案与组织的整体方向一致。总的来说，标准数据前瞻性强调数据的未来导向性，确保数据不仅满足当前的需求，而且为未来的挑战和机会做好准备，从而为组织创造持续的价值和竞争优势。

（5）标准数据安全性（Sa）。标准数据安全性需确保数据在存储、传输和处理过程中的保护，防止未经授权的访问、修改或泄露。首先，数据的机密性指确保只有经授权的用户和系统可以访问数据，可以通过加密技术、用户身份验证和访问控制机制来实现。其次，数据的完整性关注于确保数据在其生命周期内不被非法或意外地修改或损坏，需要数据校验、完整性检查和事务管理技术。此外，数据的可用性确保数据始终对授权用户可用，即使在面临攻击或系统故障时也是如此，涉及到数据备份、冗余存储和灾难恢复策略。为了进一步增强数据安全性，还需要定期进行安全审计、风险评估和侵入检测，确保安全策略和措施始终与威胁和风险相适应。此外，考虑到法律和合规要求，数据安全性还涉及到数据的存储、传输和处理方式，确保其遵循相关的法规和标准。

（6）标准数据科学性（Sc）。标准数据科学性涉及到数据的系统性、方法论和逻辑性在数据处理和分析中的应用。这意味着数据的收集、处理、分析和解释都应基于科学的原则和方法。首先，系统性强调数据的整体性和互相关联性，确保数据的完整性和一致性。这要求数据的收集和整理过程遵循统一的标准和规范，以确保数据的质量和可靠性。其次，方法论关注于数据分析的技术和流程，如统计分析、机器学习和人工智能等，确保数据的分析结果是准确、可靠和有意义的。此外，逻辑性强调数据的推理和解释应基于明确的逻辑和证据，避免主观偏见和误解。标准数据科学性确保数据的处理和分析都基于科学的原则和方法，从而为决策者提供准确、可靠和有价值的信息。它强调数据的系统性、方法论和逻辑性，确保数据的科学性和可靠性。

（7）标准数据可用性（U）。标准数据可用性关注于数据在各种应用和环境中的可接入性、可读性和稳定性。标准化的数据不仅应该容易获取和访问，而且应该以一种容易理解和使用的格式呈现。首先，数据的可接入性是关键，这意味着无论用户在何处或使用何种设备，都应能够轻松地访问数据。可用性需要一个健壮的、高可用的存储系统和一个高效的数据检索机制。其次，数据的可读性确保了数据可以被正确地解释和理解，需要数据遵循一定的标准和规范，如统一的命名规则、格式和单位。此外，数据的稳定性是另一个关键因素，确保数据在其生命周期中保持一致和不变，需要有适当的数据维护和更新策略，以及有效的数据备份和恢复机制，确保数据始终是最新的和最相关的。总之，标准数据可用性确保数据在任何给定的时间和环境中都是可接入、可读和稳定的，从而为用户提供了一个可靠和高效的数据资源，支持决策制定和业务运营。

4.3 企业数据标准化关联因素的有效性分析

基于以上企业标准数据有效性的因素关系，借鉴袁水林［27］的研究，定义各因素产生的相关效益值V由指标因素的权重W及其所对应的效益系数K两部分组成。设定指标因素权重做归一化处理：

可得

式（2）中：KA、KC、KDp、KF、KP、KSa、KSc和KU分别表示在数据标准实施各阶段对应的效益增量。

定义运行成本D分为3 个阶段：数据标准制定前的成本D1、实施阶段的成本D2和反馈升级阶段的成本D3；Ds 表示节约的成本；V1、V2和V3分别表示各阶段优化后的企业效益。则

式（3）中：若Ds＞0,表示所设计的标准化数据系统中各关联因素对企业整体效益具有促进作用，Ds 值越大即起促进作用越明显；反之，应对数据标准化各关联因素进行重新定性和优化，以使得数据标准化对企业影响最优。

在企业数据标准制定前的第一阶段Ds=0，在第二阶段和第三阶段Ds 值均应不小于0，即Ds 可直接反映所设计数据标准化处理方法的有效性。对于Ds 给出一种可能的预测，如图4 所示，反映了数据标准化系统各关联因素与所节约的成本的定性分析关系，根据李超［28］的研究，所设计的因素关联特性属于多目标优化解析。其中，所节约的成本Ds 与有关关联因素值的优化呈正相关增长，当其达到最高处后将趋于稳定状态。由于设计了数据标准的动态调整策略，因此有效的数据来源将对Ds 的提升有一定作用。

图4 Ds 值定性预测

5 结论

大数据和数字经济时代的加速到来使得信息化建设和企业数据标准化及流程化处理成为企业提升效率和效益增长的必由之路，然而信息化建设过程中仍面临数据来源多样化、结构复杂和更新频繁等数据标准化处理问题。本研究通过对企业数据标准化处理及其关联因素分析方法进行全面的流程化和系统化研究，探讨了企业数据的标准化处理流程和数据处理的关键表征方法，定义了数据标准化的适用性等多种属性，并设计了一种关联因素的效益评估定量计算方法。所设定的标准数据的特性与企业效益密切相关，在企业的实际运行中相互影响，加入标准数据正反馈机制使其形成一个降本增效的循环系统。从企业降本增效对标准化数据需求的定性分析出发，可采用多种因素自由组合和权重设计来进一步提升企业及员工的运行工作效率。企业数据标准化作为企业信息化建设的重要一环，具有长期性和艰巨性等特点，需要企业持续不断地迭代优化、企业各部门的高效配合和人财物等多方协调，同时需要数据处理技术来支撑。总之，通过对企业数据标准化的关联因素分析和建模处理，对企业的信息化建设产生正相关影响，能够为企业效率提升、业务优化、市场行为分析、企业数据挖掘等提供方案支撑，对企业提高数据利用价值和生产要素有效转化具有现实指导意义。未来，通过做好企业的数据标准化处理及其关联因素的分析，以及企业数据的顶层设计和业务流程的持续贯通，形成标准数据优先的企业文化，必将实现企业的提质增效。