流程标准化落地执行方案 第1篇
数据标准管理不但要解决好标准的制定和发布问题，更要解决标准如何落地（这是更重要的，也是更困难的）。企业做好标准体系规划、完成了各项标准的制定只是实现了数据标准管理的第一步，持续地贯标、落标，真正将各项标准应用于数据管理实践并充分发挥作用才是决定成功的关键。为了确保有效落标，除了组织推动、强化管理，还应遵循科学的工作流程，采用合理的技术手段和技术工具，真正实现科学落标、技术落标。
在构建数据标准化体系过程中，既要做好组织、人员和制度流程方面的准备，又要做好统筹规划和整体实施方案设计，确定好总体目标、阶段目标和实施路线图。同时企业要采取科学合理的实施方法，并配备相应技术平台及工具，持续、有效地推进各个阶段的工作任务直至目标达成。
企业数据标准化实施一般分四个阶段，如下图所示。
第一阶段：数据盘点与评估
数据盘点与评估工作包括以下内容：
通过现状调研和需求收集充分了解数据标准化的现状和诉求；
通过数据资源盘点理清存量数据标准化的状况和问题； 结合数据评估和对标成功实践确定数据标准化的基线和目标，为数据标准化实施提供依据。
第二阶段：建立保障机制
建立保障机制工作包括以下内容：
建立数据标准化组织体系和认责流程，为数据标准化提供组织保障；
建立数据标准化制度规范，为数据标准化提供制度支撑；
加强人才培养和配置，为数据标准化提供人资和能力保障；
推进数据文化建设，为数据标准化营造良好的环境和氛围。
第三阶段：数据标准化实施
数据标准化实施包括以下内容：
建设技术平台和工具，为数据标准化实施落地提供技术支撑；
针对数据标准化各个关键域逐一开展专项实施，确保各项关键目标落地。
第四阶段：数据价值实现
数据标准化是企业数据治理的关键基础保障，也是数据治理的重要抓手，利用数据标准化驱动好企业数据治理，持续推动数据治理的成果落地、实现数据价值，才是企业开展数据标准化工作的终极目的。
流程标准化落地执行方案 第2篇
为了更好地理解精益生产咨询在管理标准化落地实施中的作用，我们可以通过几个成功案例进行分析。
某制造企业通过引入精益生产咨询，成功实现了管理标准化，取得了显著成效：
该企业通过精益诊断发现，原材料采购及生产流程中存在大量浪费，经过咨询公司的指导，制定了相应的标准化方案，最终实现了显著的效率提升。
某服务行业企业在引入精益生产咨询后，也取得了不错的成果：
通过对服务流程的标准化，该企业有效提升了服务质量和效率，赢得了客户的信任。
流程标准化落地执行方案 第3篇
目标错位的本质是企业战略在部门级分解过程中出现偏差，导致各业务单元目标与全局战略缺乏一致性。具体表现为：
其根源在于企业缺乏科学的战略解码工具与目标对齐流程，未能建立从企业战略到部门目标再到具体任务的垂直传导链条。
流程模糊导致跨部门协作陷入经验依赖与即兴决策困境，具体表现为：
本质上是企业尚未将业务实践提炼为可复用的流程资产，缺乏可视化的流程地图与节点控制机制。
权责不清引发跨部门协作中的责任推诿与决策真空，具体表现为：
其核心问题在于组织设计未能与业务流程深度耦合，缺乏基于流程的角色定义与权限分配机制。
工具割裂导致信息流通受阻与协作成本高企，具体表现为：
本质上是企业数字化工具选型缺乏全局视角，未能构建覆盖协作全生命周期的工具矩阵。
流程标准化落地执行方案 第4篇
精益生产咨询作为一种专业服务，能够有效帮助企业实现管理标准化的落地实施。其主要作用体现在以下几个方面：
在进行管理标准化之前，企业需要对当前的管理状况进行全面的诊断与评估。精益生产咨询公司可以通过以下方式进行评估：
在完成诊断与评估后，咨询公司将根据企业的实际情况制定相应的标准化方案。该方案通常包括：
以下是一个简单的生产流程标准化示例：
标准化方案制定后，企业需要进行有效的实施与监控。咨询公司在此阶段可以提供以下支持：
流程标准化落地执行方案 第5篇
国家数据局局长刘烈宏表示，将建立健全国家数据标准化体制机制，研究成立全国数据标准化技术委员会，统筹指导我国数据标准化工作，加快研究制定一批数据领域国家和行业标准。
刘烈宏说，数据工作是开创性工作，将切实提升创新力，加快数据学科体系和人才队伍建设，选择有较好基础的高校，开展数字经济产教融合合作试点；加强标准引领，印发国家数据标准体系建设指南，指导发布数据要素流通标准化白皮书。
针对数据工作面临的众多新情况新问题，刘烈宏说将切实提升研究力，加强理论研究，做好规划编制，抓紧深入谋划“十五五”时期数据工作主要任务，加快组建国家数据咨询专家委员会，发挥智库作用。
流程标准化落地执行方案 第6篇
数据标准的落标需要重点考虑三大问题：
问题1. 什么数据需要制定哪些标准
问题2. 什么系统落什么标准
问题3. 什么人与什么时间执行
如果这三个问题没有想清楚，基本数据标准的梳理会停留在Excel层面，标准的政策会停留在墙上，无法走入每个设计者的头脑和每个系统的每个字段。第一个问题，什么数据需要制定标准，首先回到数据标准所要解决问题的初衷，数据标准主要解决数据在共享，融合，汇集应用中的不一致问题。那么看哪些数据会出现在这个这三个环节中，以及哪些容易出现问题。对于与一个企事业组织来说，按照价值链，一般关注三大要素：客户，产品，大运营。举例来说，将银行业划分为九大概念数据，也是围绕客户与产品的大运营活动细分。那么有如下几类数据会在数据应用过程中，会更多出现融合和汇总的机会，需要格外注意。
第二个问题和第三个问题是实际工作中非常困扰的，落标的大多数困难与此有关，因此将其放在一起来说明，一般将系统与数据分列如下列表：
通过这个表格的内容，可以发现数据标准从源头落地，会减少数据的处理成本，提高数据应用的效益，缺点是对于存量系统和外购系统存在较大改动风险和成本。如果从数据的仓库层进行落标，比较容易着手处理，落标后的下游数据系统则自动统一数据标准，然而数仓层的报表应用与业务系统的报表存在口径不一致性在所难免，仍然需要源数据层进行必要调整。无论从哪一层入手，模型的优良设计环节都是必要条件，否则整个落标过程会没有抓手，流程将不顺畅。国内某银行建立了一套数据标准体系框架，管理全行数据标准，形成了以科技战略委会员领导下的数据标准化小组为管理组织，涵盖标准定义、执行、监督评审等各个环节的良性数据标准闭环工作机制与流程，并配套管理制定和工具的建设。
其中包括建立基础数据标准600余条，覆盖了公用信息、产品、协议、资产、事件、渠道、参与人、财务8个主题的核心数据，建立代码数据标准200余条，将数据标准实施落地，保障核心数据的规范性和一致性。该系统的建设显著提升了向监管报送的数据质量，大大减少了IT部门数据质量处理任务工单，提升了取数效率。
来源 | 数据学堂