数据标准管理是数据治理的关键非基础性工作，虽非基础但至关重要。
随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业重要的资产，数据治理作为保障数据质量和安全的重要手段，已成为各行各业关注的焦点，在数据治理体系中，数据标准管理扮演着至关重要的角色，有人认为数据标准管理是数据治理的一个非基础性工作，这种观点是否正确呢？
我们需要明确数据治理和数据标准管理的概念，数据治理是指通过一系列的制度和流程，对数据进行管理、维护、优化和保护，确保数据的质量、安全、合规和可用，而数据标准管理则是在数据治理的基础上，对数据进行规范化、标准化和统一化，确保数据的一致性和准确性。
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从数据治理的角度来看，数据标准管理并非非基础性工作，以下是几个方面的阐述：
1、数据标准管理是数据治理的核心要素
数据治理的目标是确保数据的质量和安全，而数据标准管理是实现这一目标的关键，通过对数据标准的管理，可以确保数据在采集、存储、处理、分析和应用等各个环节的一致性和准确性，从而提高数据治理的整体效果。
2、数据标准管理有助于提高数据治理效率
数据标准管理通过制定统一的数据标准，使得数据治理过程中的各个环节能够协同工作，避免因标准不统一而导致的重复工作、错误和资源浪费，数据标准管理还有助于提高数据治理团队的协作效率，降低沟通成本。
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3、数据标准管理是数据治理成果的体现
数据治理的最终目的是为企业和用户提供高质量、高可用性的数据服务，数据标准管理是实现这一目标的重要手段，通过数据标准管理，可以确保数据在各个应用场景中的准确性和一致性，从而为企业和用户提供更好的数据服务。
数据标准管理并非数据治理的全部，在实际操作中，数据治理还需要关注以下几个方面：
1、数据质量：确保数据在采集、存储、处理和分析等各个环节的质量，包括准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性。
2、数据安全：保护数据免受非法访问、篡改和泄露，确保数据的安全性和合规性。
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3、数据合规：确保数据的使用和处理符合相关法律法规和行业标准。
4、数据生命周期管理：对数据进行全生命周期的管理，包括数据的创建、存储、使用、归档和销毁等。
数据标准管理是数据治理的一个关键非基础性工作，它对于提高数据治理效率、保障数据质量和安全、提升数据服务价值具有重要意义，在数据治理过程中，我们应该重视数据标准管理，并将其与其他方面的工作相结合，共同推动数据治理工作的深入开展。
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