在遵循有行业及智能制造领域已发布的相关标准规范的基础上，建立包含但不限于如下所列标准和规范体系：数据编码规则、数据治理流程规范、数据使用规范、业务流程标准、数据库设计规范、运维服务规程、运维管理规程。 关注重点是数据编码规则。
1.1 数据编码规则
站在企业全局的角度，对有企业所涉及的平板电脑手机数据编码进行统一建设。通过识别数据编码对象，根据信息内容的属性或特征，将信息按一定的原则和方法进行区分和归类，并建立起一定的分类系统和排列顺序，构成数据编码标准。主要调研内容如下： ● 调研目前企业业务上的各种数据编码对象及编码规则。
● 收集与有企业相关的各种国际三合一打印机国家行业等相关标准，重点为数据编码规则
● 调研目前在用系统中的各种数据编码规则。
● 收集各种业务表单中的数据编码对象和编码内容、编码规则。
牙科涡轮机按照“国际标准-国家标准-行业编制-企业标准”的建设原则，对所有数据编码对象，按照编码定义、编码规则、编码记录、对应数据元素（使用该编码数据的数据项）的方式，构建有企业的数据编码标准。
1.2 数据治理流程规范
把数据作为企业重要的资产进行管理，从组织架构、职责分工、管理流程、数据质量、数据安全等方面建立完整的数据治理流程规范，从而加强数据在接入、清洗、存储、共享、应用、质量、安全等方面的监控，提高数据质量，消除数据壁垒，促进数据共享及应用。主要电子数据系统调研内容如下：
● 调研各业务部门对数据采集、使用过程中存在的问题和数据质量及安全要求。
● 调研梳理业务及其产生的数据，形成用户视图标准，分析数据质量。
● 调研梳理在用系统中的业务数据，形成系统数据字典。分析数据质量。
● 在用户视图标准和数据字典的基础上，形成企业统一的数据标准，开展企业数据资产管理。
● 调研各系统中的稳定、共享性高的数据，建立企业主数据标准，开展主数据管理。
● 调研梳理各系统各部门之间的数据流，形成全企业数据流程图。
● 调研目前数据管控组织、流程及数据管理制度现状和未来数据管理要求。
根据调研情况，围绕数据全生命周期，从数据管理组织、制度、流程、质量、安全、元数据、主数据、数据标准等多个方面，建立数据治理体系及其规范。
1.3 数据使用规范
数据使用就是对现有的业务支撑系统的数据进行统一的数据管理、质量管控、并且通过标准的共享模式，实现核心数据统一存储，维护和使用的问题，提升交易中心现有数据的安全存储和高效使用等能力，并更加深入地进行数据挖掘等工作，为中心创造更多的价值。未来的数据管理平台将对现有系统的数据进行统一的数据的整合、数据的管控，并运用数据进行统一的服务管控来提升服务共享的水平，为中心的服务提供全方面的数据支撑。
1.3.1数据集成
数据整合就是将离散于各个业务系统中的数据进行集中化。数据整合阶段主要分为以下三个步骤执行:
●数据类型识别
根据业务使用情况分析目前各个系统中的数据实体，其中哪些是主数据，哪些是非主数据但需要共享的数据，哪些是私有数据。数据类型会作为制定同步规则和清洗规则的重要依据。
●数据同步规则确定
分析采集的各种数据需要达到的同步频率，从实时、准实时到天、月不等，针对不同的同步频率需求结合每次同步的数据量来选择同步方式，ETL(抽取-转化-加载)和ESB(企业服务总线)分别适用于不同场景。ETL本身也有多种具体的技术手段来实现各种情况下的同步，如Hotplug、全表对比、时间戳等。在这里，将根据不同的数据类别和数据使用频度和需求频度等情况，制定出相应的数据同步的机制，采用实时数据整合和批量数据整合两种方式
进行数据的整合。
iomv●数据清洗规则确定
金属化膜
在进行数据整合过程中，由于不同系统中可能重复出现的数据，以及数据本身的缺失和错误等问题，为了避免由于不同系统中相同数据由于编码规则、格式之间的差异，在清洗过程中需要制定统一的数据清洗规则，对数据进行清洗和转换，确保数据管理平台中的数据能够保持一致性。
同时，在数据清洗的过程中，需要对采集数据的质量以及清洗后数据的质量进行检测。
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