数据资源建设标准化研究
推动数据资源标准化工作实施方案
推动数据资源标准化工作实施方案按照苏州市数字经济和数字化领导小组的工作部署，发挥苏州市数字经济和数字化发展工作联席会议制度的作用，加强顶层设计，强化协同推进机制，统筹全市数字经济发展政策制定、工作协调、监督检查及重大决策，确保规划主要任务和重要措施落地实施，加快推进“十四五”时期数字经济高质量发展。
组建苏州市数字经济发展专家咨询委员会和研究智库, 为数字经济发展战略研究、政府科学决策提供技术支撑和智力保障。
一、推动数据资源标准化工作加快数据资源规划、数据治理、数据资产评估、数据服务、数据安全等标准研制。
二、各板块数字经济发展现状张家港市：以制造业与互联网融合为重点，稳步推进工业互联网建设，积极推行“企业上云”行动计划，智能工业服务业持续发展，平台经济形成独特优势，建立港口物流、液体化工、纺织原料、粮油交易、钢铁交易、名贵木材等领域平台。
农业数字化稳步推进，入选全国数字乡村试点地区，建成智慧农业应用基地50家。
聚焦基础支撑, 有序推进“4115”重点工程建设（4类信息基础设施升级建设、1个城市数字平台建设、1个城市运行中心和5类24项智慧应用工程），政府数字治理水平不断提升，成功举办2021县域城市智能体张家港峰会, 智慧城市县域标杆地位得到普遍认可。
常熟市：以智能制造为主攻方向，深入实施智能制造工程，培育智能制造示范企业。
实施工业互联网提升工程，分行业遴选应用标杆企业，推动重点企业部署工业互联网解决方案，实现工业互联网创新发展。
打造无人车环境认知基础能力测试与评估实验室、智能感知技术创新实验室等8个智能车产学研平台，组织开展“中国（常熟）时空遥感大数据主题论坛”“苏州市工业互联网联盟常熟办事处揭牌暨工业互联网区县行启动仪式”等活动，营造良好数字经济发展环境，打造产业数字化转型新生态。
太仓市：大力实施“企业上云”培育扶持计划，全面推动工业互联网发展，共有省级示范试点企业45家，省星级上云企业103家，省三星级以上数字企业234家，获评全球制造业灯塔工厂2家。
浅析大数据标准化工作现状与建议
浅析大数据标准化工作现状与建议大数据标准化工作是指通过建立统一的数据规范和标准，推动大数据的交流、共享和应用。
目前，我国大数据标准化工作还处于初级阶段，仍需要进一步完善。
本文将从现状和建议两个方面进行浅析。
一、现状分析1. 标准体系不完善：目前，我国大数据标准体系尚未完全建立起来。
虽然国家和行业有一些大数据标准的制定，但缺乏系统性、完整性和统一性。
不同行业、不同机构的标准互不相同，无法实现跨领域的数据交流和共享。
2. 标准制定滞后：大数据技术的发展迅猛，但相应的标准制定却滞后于技术发展。
大数据标准的制定需要经过长时间的实践和验证，但目前的标准制定流程缓慢，无法及时跟上技术的发展步伐。
3. 缺乏统一的管理机构：大数据标准化工作缺乏统一的管理机构进行协调和推动。
不同机构制定的标准存在冲突和重复，导致标准的实施和应用困难。
二、建议1. 加强标准化体系建设：需要建立统一、全面、系统的大数据标准体系。
可以借鉴国际标准和行业实践，结合我国的国情和实际需求，制定适用于我国的大数据标准。
2. 促进标准制定的速度和效率：应加强标准制定的组织和管理，建立快速响应技术发展需求的标准制定机制。
可以成立专门的标准制定委员会，由相关专家和企业代表组成，加强标准制定的动态管理和调整。
3. 推动标准的应用和实施：加强标准的宣传和推广，提高各行业和企业的大数据标准意识，促使企业将标准融入到日常的数据管理和应用中。
建立标准的操作指南和培训体系，提供标准实施的指导和支持。
4. 加强标准的监督和评估：建立完善的标准监督和评估机制，对标准的实施效果进行监测和评价。
及时发现标准实施中存在的问题和困难，采取相应的措施进行调整和改进。
大数据标准化工作在我国仍有待进一步完善。
通过加强标准化体系建设、促进标准制定的速度和效率、推动标准的应用和实施以及加强标准的监督和评估，才能实现大数据标准化工作的有效推进和应用。
大数据标准规范研究与制定
大数据应用广泛涵盖了金融、电商、医疗、教育、政府等领域，为各行业提供数据支持和决策依据。
大数据应用场景分类
金融风控
通过大数据技术对金融数据进行实时监测 和分析，以识别羊毛党、黄牛党等恶意行 为，保护企业营销资金。
政府决策
通过大数据分析社会现象和问题，为政府 决策提供科学依据和优化方案。
智能推荐
安全性
强化大数据应用的安全性要求，制定数据安全、系 统安全等方面的规范，确保大数据应用的稳定和安 全运行。
兼容性
考虑不同平台和系统的兼容性，制定跨平台 、跨系统的大数据应用规范，促进大数据技 术的广泛应用和发展。
07
大数据标准规范实施与挑战
大数据标准规范实施路径
建立大数据标准规范实施机构
成立专门的大数据标准规范实施机构，负责推动大数据标准规范的制定、实施和监督。该 机构应由大数据领域的专家、技术人员以及相关行业的代表组成，以确保标准的实用性和 广泛适用性。
制定详细的大数据标准规范实施计划
在实施机构的基础上，制定详细的大数据标准规范实施计划，明确实施步骤、时间表和责 任人。同时，针对不同领域和行业的需求，制定相应的大数据标准规范实施细则。
加强培训与宣传
通过组织培训、研讨会和宣传活动，提高公众对大数据标准规范的认识和理解，加强社会 对大数据标准规范的重视和支持。
重要性
大数据标准规范的制定可以促进大数 据技术的普及和应用，提高大数据质 量，增强数据可比性和可利用性，推 动大数据产业的发展。
大数据标准规范的作用
01
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促进数据共享
通过制定标准，打破数据壁垒 ，实现数据共享，提高数据利
用效率。
提高数据质量
科技资源元数据标准化研究
科技资源元数据标准化研究王志强 杨青海（中国标准化研究院）摘 要：本文从科技资源管理的视角，阐述了科技资源描述方法，归纳了元数据的结构与作用，提出了科技资源元数据标准体系架构，提出了科技资源元数据质量与测试的通用要求，最后给出了科技资源元数据标准化的建议。
关键词：科技资源信息，元数据，科技资源管理，标准化DOI编码：10.3969/j.issn.1674-5698.2021.05.004Research on Standardization of S&T Resource MetadataWANG Zhi-qiang YANG Qing-hai（China National Institute of Standardization）Abstract: Based on the view of S&T resources management, in this paper, a method of S&T resources presentation is described, the structure and function of metadata are generalized, and the standards system structure for S&T resources metadata is proposed. Common requirements for S&T resources metadata quality and testing are proposed. At last, several suggestions for S&T resources metadata standardization are given.Keywords: information of S&T resources, metadata, management of S&T resource, standardization.基金项目：本文受国家重点研发计划项目“分布式科技资源体系及服务评价技术研究”（项目编号：2017YFB1400200）资助。
大数据的标准化和规范化研究
大数据的标准化和规范化研究引言现在，大数据已经成为世界各行业发展的关键驱动力。
大数据的价值无可估量，然而，由于数据来源的多样性和数据质量的不确定性，很难将大数据有效地应用于决策和创新中。
为了解决这个问题，大数据的标准化和规范化研究应运而生。
本文将探讨大数据标准化和规范化的重要性，以及目前的研究进展和挑战。
什么是大数据标准化和规范化？大数据标准化是指对大数据进行一致的编码和格式化，以便不同的数据源和应用程序之间能够进行互操作和集成。
大数据规范化是指定义适当的数据模型、结构和语义，以便数据可以被正确地解释和使用。
标准化和规范化是大数据管理中的关键环节。
大数据的线索分散在不同的数据源中，例如传感器、社交媒体、云存储等。
这些数据源可能使用不同的数据格式、命名约定和结构。
此外，不同的应用程序和组织可能对数据的需求和用途也不尽相同。
标准化和规范化可以帮助消除数据源之间的障碍，使得数据能够在不同的系统和应用程序之间无缝地流动和交换。
大数据标准化和规范化的重要性大数据标准化和规范化对于实现大数据的互操作性、可持续性和应用可能性至关重要。
以下是为什么大数据标准化和规范化如此重要的原因：1. 提高数据质量大数据质量是数据分析和决策的基础。
标准化和规范化可以帮助提高数据的一致性、准确性和完整性。
通过定义统一的数据模型和结构，可以减少数据的冗余和错误。
此外，标准化和规范化可以帮助发现和纠正数据质量问题，保证数据的可信度和可靠性。
2. 促进数据集成和共享大数据通常来自不同的数据源，可能包括多个组织和部门。
标准化和规范化可以帮助消除数据集成和共享的障碍。
通过定义统一的数据编码和格式，可以使不同的数据源之间能够无缝地交换和整合数据。
这样，不同的组织和部门可以更好地共享数据，促进合作和创新。
3. 提高数据分析和挖掘的效率标准化和规范化可以提高数据分析和挖掘的效率。
通过定义统一的数据模型和语义，可以减少数据的预处理和转换过程，提高数据分析和挖掘的速度和精度。
大数据标准体系建设方法论-概述说明以及解释
大数据标准体系建设方法论-概述说明以及解释1.引言1.1 概述随着互联网、物联网、移动互联等技术的快速发展，大数据已经成为当前社会经济发展的重要驱动力。
大数据的应用已经渗透到各个行业领域，为企业提供了更多的商业机会和发展空间，然而，大数据的应用也面临着标准化和规范化的挑战。
建立完善的大数据标准体系对于推动大数据应用的发展具有重要意义。
大数据标准化可以帮助企业降低数据管理成本、提高数据安全性、促进数据共享与交换，同时也有助于促进行业内的技术交流与合作。
因此，建设大数据标准体系已经成为当前大数据发展的必然趋势。
本文将从大数据标准的重要性、基本原则以及构建方法等方面进行详细探讨，旨在为大数据标准化工作提供一定的参考和指导。
1.2 文章结构本文将分为三个主要部分来阐述大数据标准体系建设的方法论。
首先，在引言部分将概述大数据标准体系建设的背景和意义，介绍文章的结构和目的。
其次，正文部分将分为三个小节，首先探讨大数据标准的重要性，其次介绍大数据标准的基本原则，最后详细阐述大数据标准体系的构建方法。
最后，在结论部分将对全文内容进行总结，展望未来大数据标准体系建设的发展方向，并提出一些结束语。
通过这样的结构安排，希望能够全面而系统地呈现大数据标准体系建设的方法论，为相关研究和实践提供有益的指导。
1.3 目的本文旨在探讨大数据标准体系建设的方法论，旨在帮助企业和组织在大数据时代更好地规范数据管理、提高数据质量、提升数据分析能力。
通过对大数据标准的重要性、基本原则以及构建方法进行深入分析和探讨，旨在为相关领域的决策者、数据管理者和技术人员提供一套系统性的指导和思路。
希望通过本文的分享，可以促进大数据标准体系的完善和落地实施，推动大数据在各行各业的应用和发展，为社会和经济的发展做出贡献。
2.正文2.1 大数据标准的重要性在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业决策和发展的重要驱动力。
然而，随着数据量的不断增长和数据来源的多样化，管理和利用大数据也面临着巨大的挑战。
精选学习对象元数据在网络教育资源建设标准化过程中的应用
《教育资源建设技术规范》扩展的应用层次
（4）为教育资源的多种加工处理方式提供了可能。 教育资源具有一定的封装性和可分解性。单个的教育资源可以封装成一个完整的学习对象，也可以分解成几个学习对象，这些可通过《教育资源建设技术规范》的描述来确定学习对象的粒度。对于已经被描述过的教育资源，既可以保留在原来的系统中，形成分布式的教育资源，也可以被存入统一教育资源库。
国内研究现状
（1）直接遵循国际标准（2）《现代远程教育资源建设技术规范》（征求意见稿）（3）《教育资源建设技术规范》
三、研究内容
《教育资源建设技术规范》的制定《教育资源建设技术规范》的应用模式及实施数据互换工具
《教育资源建设技术规范》
最低的资源制作技术要求。资源属性标注，并从可操作性的角度，定义了属性的数据类型及编写类型。资源评价参考标准。资源管理系统的体系结构和基本功能。
我国教育资源建设现状
制定适合我国国情的资源建设技术规范，实现资源属性标注和分类体系的规范化，提升系统设计的互操作性，使教育资源能在最大的范围内共享，以保证教育资源的高效利用。
数量
质量
利用
二、研究现状
国际研究现状（1）IMS与LOM（Learning Object Metadata）
在LOM规范中，学习对象是指一切可为教学和培训目的服务的对象，可以是物理的，也可以是数字的 。（由此可见，本文所界定的教育资源属于学习对象的一个子集，或者说是数字化的学习对象。）学习对象元数据主要用于描述学习对象的属性，如学习对象的名称、格式、教学目的等。
由于所制定的规范是从理论和理想角度进行定义与说明，必然会存在与现实脱节的地方，因此，要保证规范的可操作性和指导性，必须依托于具体的资源建设工作，必须具备规范试行和修订的阶段。这一环节主要基于实际的教育资源库建设项目——广东省基础教育网络资源库，实施所制定标准化流程，及时获取来自各方面的反馈信息，包括资源开发者、组织者、运营者和用户等，以验证规范的可行性和有效性，根据反馈信息和开发情况，进一步修订规范并推广，使其更适用于我国教育资源建设的具体情况。
基于MapGIS广西矿产资源规划数据库标准化建设研究
中国非 金属矿 工业导 刊
总第 １ ０ ２ 期
【 其
他】
梁 聪 ，林锦 富 ，段 昌盛 ，李 欢 ， 高小红 ，江泮 雨辰
（ 桂林Ｊ Ｅ＿ ； － 大学地球 科学 学院，广西 桂林 【 摘 ５ ４ １ ０ ０ ４ ）
要 】矿产资源规划数据库是 “ 国家、省 、市 、县四级矿产资源规划管理信息系统”的重要组成部分 。数据库包括
空间数据 和非空间数据两大类 ，涵盖 了基础地理 、地 质矿产信息 、矿产资源现状 、矿产资源规划等方面 的内容 。建立县市级 矿产资源规划数据库 ，可以为国家和省级矿产资源规 划数据库建设提供基础数据 ，为建立和应用县市级矿产资源规划管理信 息系统提供数据保证 。主要 阐述 以Ｍａ ｐ ＧＩ Ｓ 、Ａｒ ｃ Ｇ Ｉ Ｓ、Ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｏ ｆ ｔ Ｏｆ ｆ ｉ ｃ ｅ 等软件对广西省矿产 资源规 划数据库建立 的研究 。 【 关 键 字 】矿 产 资 源 规 划 ；数 据 库 ；广 西
ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｆ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ， ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｉ ａ ｌ ， ｃ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｙ ｌ ｅ ｖ ｅ １ ． Ｄａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｎ ｄ ａ ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ， ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ｓ ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
【 中 图 分 类 号 】Ｔ Ｐ ３ １ １ 【 文 献 标 识 码 】Ａ 【 文章编号 】１ ０ ０ ７ －９ ３ ８ ６ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ － ０ ０ ５ ９ －０ ４
数据标准化报告
数据标准化报告1. 引言数据标准化是现代企业中重要的数据管理措施之一。
通过对各种数据的统一格式、命名规则和数据内容的规范化处理，可以提高企业数据的质量、可信度和可操作性。
本报告旨在分析数据标准化的意义和目标，并提供一些实施数据标准化的方法和建议。
2. 数据标准化的意义和目标数据标准化的意义在于将企业内部和外部的各类数据进行统一处理，使其具有一致的格式和规范。
这样做的好处有以下几个方面：2.1 提高数据质量通过标准化处理，可以避免数据的错误和混乱，减少数据输入和输出过程中的错误率。
标准化的数据可以降低数据操作的复杂度，防止重复录入和重复使用数据，从而提高数据的质量和准确性。
2.2 加强数据比较和分析标准化的数据有利于企业内外部的横向和纵向数据比较和分析。
相同类型的数据可以进行对比和协调，不同来源的数据也可以进行整合和分析，为企业决策提供更全面和准确的依据。
2.3 降低数据融合和迁移成本在企业的不同系统和应用之间进行数据融合和迁移时，如果数据没有经过标准化处理，可能会导致数据不一致和无法兼容的问题。
标准化的数据可以降低数据融合和迁移的成本，提高数据的可移植性和可交互性。
3. 数据标准化的方法和建议在实施数据标准化的过程中，需要考虑以下几个方面的问题，并采取相应的方法和建议：3.1 制定标准化规范企业需要根据自身的业务和数据要求，制定适用于企业的数据标准化规范。
规范应包括数据格式、命名规则、数据内容等方面的要求，并在企业内部进行宣传和培训，确保各个部门和岗位的人员都能够遵循规范进行数据处理。
3.2 引入数据管理系统为了更好地实施数据标准化，企业可以选择引入数据管理系统。
该系统可以提供数据质量检测、数据清洗、数据集成等功能，帮助企业全面管理和控制数据的质量和流动。
3.3 建立数据管理团队企业可以建立专门的数据管理团队，负责制定和实施数据标准化策略、规范和流程，及时解决数据标准化过程中的问题和难题。
团队成员应具备数据管理和技术背景，能够有效地推动数据标准化工作的开展。
不动产登记数据资源建设研究
不动产登记数据资源建设研究摘要：不动产登记管理是对物权的获取与确认进行真实的记载。
在保护资源、保障住房、维护权益等各方面发挥着无可取代的作用。
在当今社会，随着网络、信息化技术的飞速发展，数字化技术已经成为不动产档案管理的一个重要组成部分。
在此基础上，笔者就不动产档案的管理问题进行了研究，并就其在不动产档案管理中的应用进行了讨论。
关键词：不动产登记；数字化；资源建设前言作为最具时代特征的生产资料，数据对推动数字化发展、加快政府职能转变、推进国家治理与治理能力的现代化都起到了积极的推动作用。
房地产数据是一种标准化操作在全国范围内的体现。
《不动产登记暂行条例》整合了全国各地的不动产登记机构的注册资料，实现全国、省、市、县四级数据的实时共享。
推进不动产登记信息资源的建设与应用，是推进"放管服"改革、推进新发展理念、创新便民利企服务模式的重要技术途径。
一、不动产登记数据资源建设的重要意义房地产的注册信息对保障资产的安全性具有十分重大的意义。
笔者认为，不动产的登记是一项重要的法律制度。
房地产的权属状况、权属状况及权利的制约状况，依照有关法规规定，采用电子化的方式进行登记。
但我国现行的房地产市场仍存在一些问题，房地产登记资料是创新服务模式，提升服务水平的关键。
政府以"网络+"等数码技术为突破口，以"便民"为目标的房地产综合登记改革。
"网络+房产注册"要求有海量的资料支撑，而这些资料恰恰是推动房产市场变革和提升的重要力量。
房地产的注册数据对于企业经营管理和增强企业科学的管理水平具有十分重大的意义。
用数字来做决定、做好创新工作。
房地产登记资料能反应房地产所有权、产权状况、房地产登记业务的活跃度等方面的客观情况。
通过对受理时间的分配情况的统计和分析，可以最大限度地优化房地产的业务;通过对土地、房屋产权、交易活跃度、交易价格等的统计与分析，可以为土地资源配置、产权改革、房地产市场发展等做出科学的政策选择。
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数据资源建设标准化研究
摘要：数据标准化一直伴随着经济社会的发展，各行各业的各个层面也都面临
着数据标准化的问题。
数据标准化的核心也就是建立制度规范以及对数据元和元
数据进行统一定义。
数字化油田建设中数据的统一建设标准，统一数字化建设产品，则可以有效的解决数据共享问题。
关键词：数字化油田；标准化；数据建设
前言
数字化油田建设在提升油田的管理效率、提高数据的准确性、提高安全性和
节能降耗方面具有重要的意义，是油田企业未来发展的必然趋势。
但是数字化油
田建设是一个艰巨的工作，其中统一的数据标准是重中之重，只有标准化的数据
才可以贯穿整个数据平台，才能构建合理的数字化油田系统，并在发展中不断完
善自己，从而促进资源合理配置，提升企业的综合效益。
一、数据标准化意义
数据标准化是企业信息化建设中最基础的工作，是实现数据一体化和数据共
享的基本保证。
建立数据采集流程的标准规范，是为了约束数据资源建设的过程，维护数据的真实性和可靠性。
数据采集和整理的目的是满足成果资源建设和成果
数据管理应用的需要。
标准规范中建立了严格的审核制度，要求每一项数据资料，都必须经过相应的审核程序才能最终进入信息系统。
数据标准化是为了保证数据的质量，使其能够按照统一的规则集成并提高数
据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓
库的重要步骤。
1、标准化：数据标准体系作为核心技术规范，更是决定数据治理水平的关键环节，只有标准化才能真正实现数据的高效流动与开发利用。
只有加强数据标准
化建设，打造一套数据治理体系，我们才能真正进入数据时代和油田智能时代
2、目标化：数据服务目标是完成油田日常所有动静态资料整理，数据的规范化、标准化、正确性审核及录入等工作。
通过数据资源建设服务，应该达到开发
生产资料及时整理入库，支持数据系统等各模块顺利运行，给用户群提供资料查
询服务。
二、数据标准化特点
在数据采集、存储、分析与应用之前，我们通常需要先将数据标准化，标准
化的数据也才更具开发利用价值。
与此同时，数据标准化又是一项复杂的巨大工程，需要认清其自身特点，以便有效推动数据标准化工作。
1、长期性特点：数据类型多，随时会有新数据需要定义，需持久作战。
2、科学性特点：数据标准化需要理论联系实际，需要服务于具体业务，不
能随意标准化，要科学推进。
3、复杂性特点：数据类型多，标准化过程复杂。
4、紧迫性特点：只有数据标准化，才可以在信息数据转换使用中共享，实现互联互通。
5、体系性特点：数据标准化涉及国家政策制定、行业标准、安全管理等多方面，需统筹考虑、体系化推进。
三、数据标准化的价值
在大数据时代，信息化是提升管理工作的有效手段，也是促进数据标准化的
重要保障，要应用现代化信息手段加强管理工作，加强合同处理流程的信息化，
不断提升合同管理的信息化水平。
1.标准化：以石油各企业规范标准，以及系统采集规范等。
提供规范化数据
采集模板和智能化报告模板，实现数据运维标准化、智能化采集、源头化管理。
2.高效化：根据油田专业信息系统运维技巧，定向开发资源建设或数据运维
辅助工具。
结合数据服务经验和流程，实现数据运维高效工作。
3.开放化：适应各类应用系统数据运维服务，根据系统数据字典、数据库接口，实现数据运维综合管理服务。
4.规模化：通过专业化分析、简单化数据运维内容，实现运维服务简单化、
规模化管理，满足油田各类系统海量运维服务。
5.智能化：通过综合数据服务资源积累，初步实现石油“大数据”平台。
利用网络共享，实现“大数据”不断成长和壮大。
最终达到数据资产转化为价值，产生利润，实现信息资源的价值开发。
6、开发和整合应用软件：油田企业要加强数字化油田建设的软件研发，引进国内外最先进的技术，简化各流程的操作过程，减轻操作人员的负担，提升工作
效率。
四、数据标准化建设
在大数据时代下，数据管理亟待建立科学的标准体系，使企业数据管理标准
实用可行。
在保障生产发展顺利进行，提升企业经营管理水平，促进经济发展方面，发挥了非常重要的作用。
在油田内部勘探、开发源头数据进行全面梳理，统
一油田源头数据采集模板、管理规程及管理体系。
初步形成了勘探开发源头数据
一次采集、全局共享的格局，应用效果良好。
1、建立数字化管理：油田企业应该尽快制定一套合理、完善的保护油田数据管理制度，确保油田数字化油田建设能够顺利进行。
2、完善数据标准化：标准是基础，没有标准，任何管理工作都是无本之木、无源之水，数据管理工作亦是如此。
油田企业要建立统一的数据模型和数据规范，提高数据的采集率和利用率，降低失真率。
3、数据审核层次化：企业的数据管理要有一个明确的审核流程，审核流程要分类制定，各审核人员要责权清晰，层次分明，通过完善审核流程，将审核流程
层次化，进而明确各层次在数据理中的权限与职责，确保数据的准确性。
4、人才完善化：油田企业要加强数字化油田建设人员的技术培养，使他们既要学会计算机操作，还要熟练各种常用的软件操作，这样才能够满足数字化油田
建设的需要。
同时，油田企业还可以适当引进专业技术人员参与数字化油田建设
工作，从而提高整体人员的技术素养，增强员工日常数字化建设教育和安全责任
意识，从而保证数字化油田建设工作顺利进行。
油田企业信息化标准建设包括“数据模型标准、业务模型标准、源头采集标准、系统集成标准以及配套管理规范”等5方面内容。
标准建设项目结构如下图所示。
五、数据整理流程
为确保油田企业勘探开发数据能够高质量地完整统一管理起来，加快实现油
田企业数据资源的统一管理和集成共享进程。
各个油田企业急需配套统一的源头
数据采集标准，包括采集规程、管理办法与采集模板等。
数据整理工作就是标准化的源头，重点包含资料搜集流程、一般工作流程、
电子化整理流程、结构化整理流程和入库校验流程。
根据资源建设经验，对各流
程进行优化。
数据结构化整理流程如下图示：
在开始结构化整理数据之前，有四个重要的内容需要明确。
1、确定字段与资料来源的对应关系，明确数据标准化的定义，字段标准化要求：根据资源建设成果经验，已有数据源分析专家，甲乙双方通过商讨确认。
2、了解数据库的实体关系，需经过甲乙双方确认，核对数据源定义，明确油田企业数据管理与信息集成服务提供统一的语义表达标准和数据集成标准。
3、明确整理的内容：包含在生产油气田增量资料和新投产油气田数据整理。
4、明确整理的目标：实现系统的正常应用和增量数据的及时准确更新。
质量检查对结构化数据整理工作非常关键，因为它不像文字报告，如果输入了错误数据，使用者很难从上下文中察觉出来。
质量检查的劳动强度非常大，因此要采用多种技术的组合来完成，如自动校验、图形等技术。
期望提高数据信息的标准化，最终实现准确、高效的管理系统，更好的服务于使用者。
参考文献：
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[4].贠晓博，韩勇.提高我据信怠标准化增强管理程序实用性
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[8]、李峰，金仲华，刘正伟，韩建立.利用信息技术打造数字化企业。