完成数据治理体系的整体规划后，需要针对体系内的六大环节开始逐个突破。作为数据治理体系最前端的两个环节，数据标准管理体系和数据质量管理体系可谓整个数据治理工作中的“基础支撑”。
数据标准化的过程其实就是在数据整合平台实现数据标准，并将各个系统产生的数据通过清洗、转换加载到整合平台的数据模型中，实现数据标准化的过程。一个企业内部的数据标准化方式如此，一个行业监管机构在采集全行业数据时的数据标准化过程也是如此，例如，银监会在向全国银行机构采集明细数据的EAST接口事实上就是银行业基础数据标准，保监会在向全国保险机构采集保单明细数据的接口事实上就是保险行业基础数据标准。
数据标准管理体系
一、统一管理流程
目前全校范围内缺乏专业化的信息标准管理流程，部门间缺乏沟通的统一渠道，导致标准变更和发布缺乏制度化要求，容易形成难以清理的问题数据。在短期规划中，首要提升快速解决业务难题的能力，降低业务操作复杂度。
因此，采用简明实用的管理流程是标准化快速见效的重要手段。可以参考如图5的信息标准化管理流程。
1.管理流程：包含信息标准的新建、修改、注销和发布等相关流程。
2.应用流程：信息标准在需求编制时的应用、冲突协调解决流程。
二、数据标准建设
1、现状分析
进行系统调研、建立数据字典以及数据接口的规划和架构
分析和诊断差距、不足、工作重点
2、定义初稿
定义标准体系
定义内容、主题分类、数据属性、代码
3、意见征询
意见征询、宣传讲解、意见收集
意见审议、意见分析、修订完善
4、现状分析
标准会签
标准发布
大数据标准管理体系流程.中琛魔方大数据分析平台表示数据标准管理平台为企业建立统一的数据标准，对加强数据管控，提高数据质量、提升信息数据管理和应用水平等工作都具有重要作用。
