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数据标准是数据治理体系中的核心要素之一。

一方面，统一的数据标准可以在复杂的业务场景下，帮助团队对齐数据口径，提升数据在分析、诊断等场景的质量与效率；另一方面，数仓团队与分析师团队也需要沉淀一套敏捷、可控的数据标准指标管理流程，以便后续在指标口径的增加、修改、下线等方向更标准、高效。

但数据标准建设并不是一个简单的过程。在同一个企业内部，也存在对标准认知不一致的问题。以银行业举例，对于“客户”的定义，客户部认为“办了银行的卡的人即为客户”，而网银部则认为“银行网站注册过、或者通过银行转账的人都属于客户”，这即是对同一个概念存在认知偏差。

另外，在实际数据开发过程中，也存在开发人员对同一个字段采用不同的命名，或者存在同义不同名的元数据字段，导致沟通成本增加，甚至最终影响数据质量。

近期，火山引擎大数据治理研发套件DataLeap上线的「数据标准」模块瞄准这一问题，希望为数据从业提供一套数据标准的管理能力。

据介绍，该模块已提供数据标准、标准代码、命名词典管理的功能，还支持对各类数据源的库表进行扫描，并进行智能推荐对标。对于企业整体的数据标准情况，DataLeap则提供可视化的统计大盘，帮助数据团队快速了解标准的新建情况和使用情况。

在使用场景上，用户基于DataLeap完成统一数据标准建设，消除数据不一致性，推动数仓规范数据建设，还可以与指标服务打通，对接数据地图资产，进一步达到数据治理的目的。

除了数据标准管理之外，火山引擎DataLeap还提供数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等能力，帮助用户提升数据研发效率、降低管理成本，加速推动企业的数字化转型，目前已经应用于泛互联网、制造、新零售、汽车等领域。（作者：何泽）