信息化的迅速普及加快了世界发展的步伐的同时，也因其所要处理的信息有了更高的标准，为了更好的对数据进行分流、梳理，缩短信息化应用过程中不必要的计算时间，节约成本，和优化系统利用，为了保证结果的可靠性，需要对原始指标数据进行标准化处理，也就是制定相应的数据化标准，即研究、制定和推广应用统一的数据分类分级、记录格式及转换、编码等技术标准的过程。

　　当然，数据标准化的制定最主要的还是得依据具体行业的发展需求而定，那么，在房地产行业，数据标准化面临什么样的状况呢？江苏新城地产行政管理部副总经理曾永红先生根据其公司的发展状况以及其自身的经验进行了解答。

　　为了保证结果的可靠性，需要对原始指标数据进行标准化处理。目前数据标准化方法有多种，而且，不同的标准化方法，对系统的评价结果会产生不同的影响，然而，在数据标准化方法的选择上，有哪些通用的法则可以遵循？

　　曾永红：我对数据标准化的理论和方法研究不多。因前期做了公司项目、产品主数据的梳理，浅谈一下不成熟的想法：1、公司信息化战略规划需要分解出数据架构规划，数据架构规划的落实执行，就是要理清哪些是最重要的数据、主数据之间的逻辑关系，建立起主数据标准、信息分类编码标准、再细一点，就是要建立逻辑和概念数据库的标准。2、从价值链、业务流程角度先进行分段解剖，不要企图把所有的数据管理标准一次搞完。分段的目的是可以明确到各业务职能部门的数据职责要求，使数据和业务流程相匹配。3、建立数据标准，不仅为了解决不同信息系统之间数据互通的问题，还为了不同部门之间达成共识。就像建筑设计师、工程人员对材料标准有了共识，才能建造出好的房子。因此，对数据标准、数据编码转换要求、在不同部门关键用户加以宣传推广，向他们讲明为什么需要这些标准，需要在集团层面正式发布。4、数据是动态变化的，数据标准也要与时俱进，并具有前瞻性。后期数据变更、数据运维需要结合申请流程、表单模板加于规范。总的来说，数据标准化管理最重要的标准是数据命名、数据属性、数据设计和使用的一致性。一次建立，多处引用，减少重复工作。

　　那么在您的工作中，遇到需要用到数据标准化来衡量或处理问题时，在这方面的应用实施上，您又有什么样的困扰？贵公司的运营在遇到数据化标准不一致的状况时，一般是怎样解决的？有什么心得可以跟大家分享吗？

　　曾永红：房地产公司虽是传统企业，但还是管理相对粗放的行当。目前覆盖全业务流程的房地产一体化信息系统还未成熟，房地产企业信息化就处于比较尴尬的地位，不得不思考如何打通不同业务系统之间的数据逻辑关系。

　　数据不一致还是普遍现象。在尚未实施业务信息系统的数据方面，需要手工、半自动化。目前已经建立了项目、产品的主数据管理标准，在选择套装软件时，可以进行匹对。标准也不是绝对的，尽管有些标准需要严格遵守，但也要和核心的ERP厂商妥协。核心的业务系统厂商不要超过两家，否则数据集成更加复杂。

　　您觉得在数据化标准的梳理上，还存在什么问题？

　　曾永红：数据标准化的导入前期，需要关注数据模板的可靠性。从手工数据报表到ERP软件的导入模板之间有差距。有的厂商需要你按照他的模板进行数据清理，有的厂商愿意按照你目前的手工数据报表，进行自定义的导入。当然后者的手工工作量相对简单，关键用户更喜欢后者。不管是哪种方式梳理，需要关键用户和其上级主管的签字确认导入数据化标准的准确性。否则欲速则不达，最终造成垃圾数据进，垃圾数据出。

　　另外，关于数据的标准化方法上，你觉得云计算的出现能为它提供什么帮助呢？

　　曾永红：云计算是一种新的商业模式，并非新出现的技术创新。在尚未有覆盖全业务流程的房地产一体化信息系统之前，云计算令私有云数据和公有云数据交互更加复杂。