本书是一本全面关注企业数据标准化方面的工具书，主要分为5篇。第1篇介绍了数据标准化是数据治理的基础，包括数据标准化与数据治理的关系，以及数据标准化主要内容、本书阅读导引。第2篇介绍了数据标准化框架体系，包括架构类数据标准、对象类数据标准、基础类数据标准。第3篇介绍了数据标准化实施流程与方法，包括建立数据标准化保障机制、现状分析及评估、技术平台和工具、数据标准化关键域实施。第4篇介绍了数据标准化评价，包括数据标准化评价方法、数据标准成熟度评价、数据标准化成熟度评价流程。第5篇介绍了数据标准化案例，包括油气行业、多元化集团、装备制造行业、核电行业、汽车行业、金融行业、政务行业、互联网行业等行业的数据治理案例，为读者提供了专业、丰富、可信的数据治理实施范例。
本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国各行业企业的可实操性、参与本书编写的作者均为国内相关领域的专家，所有案例均来自这些企业的实践。

祝守宇，中国航天科工集团航天云网公司副总经理、工业大数据应用技术国家工程实验室主任、教授级高工、国家特聘专家。
曾获1997年美国贝尔实验室总裁金奖、美国电信管理协会(TMF)年度新产品奖、北京市科技进步一等奖一次、北京市科技进步三等奖两次。先后主持国家级项目十余项，拥有美国和中国发明专利十余项。长期从事互联网、移动通信、复杂软件系统、大数据等领域的研究和产业化工作，是航天科工集团“五重大一专项”集团特聘专家。

第1篇 数据标准化是数据治理的基础
第1章 数据治理是数字化转型的关键
1.1 数字经济对数据要素的要求
1.1.1 从数据到数据要素
1.1.2 数字经济对数字化转型的要求
1.2 数字化转型需要数据治理
1.2.1 数据架构是企业架构的核心内容之一
1.2.2 数字化转型时代更需要数据治理
1.3 工业行业的数据治理策略
1.4 政务行业的数据治理策略
1.5 金融行业的数据治理策略
1.6 产业数据治理人才策略
1.6.1 数据产业对人才能力的要求
1.6.2 数字技术专业人员能力要求
第2章 数据标准化是数据治理的基础
2.1 数据治理体系
2.2 数据标准的定义与作用
2.3 数据标准化与数据治理
2.3.1 数据标准化与数据治理的关系
2.3.2 数据标准化对数据治理的意义
2.4 数据标准与其他数据管理域的关系
2.4.1 数据标准与数据模型的关系
2.4.2 数据标准与数据安全的关系
2.4.3 数据标准与数据质量的关系
2.5 数据标准体系与信息标准体系的关系
2.6 数据标准化面临的挑战与困难
第3章 数据标准化主要内容
3.1 数据标准化的主要内容
3.2 重要术语解析
3.3 相关数据标准
第4章 本书阅读导引
4.1 数字标准化具有完整的框架体系
4.2 数据标准化有科学的流程可遵循
4.3 数据标准化需要进行系统性的评价
4.4 数据标准化在诸多行业中取得实效
本篇小结
……
第2篇 数据标准化框架体系
第3篇 数据标准化实施流程与方法
第4篇 数据标准化评价
第5篇 数据标准化案例
附录A 数据标准化70个重要名词术语
附录B 名词术语英文缩写表
附录C 国家标准名称