数据标准化体系的建立企业信息资源管理（IRM）基础标准是指决定企业信息系统质量的、因而也是企业信息资源开发利用的最基础的标准，包括数据元素标准、信息分类编码标准、用户视图标准、概念数据库标准和逻辑数据库标准。
1.1 数据元素标准数据元素（Data Elements）是最小的、不可再分的信息单元，其标准化具有化学元素在化学世界中的重要意义。
本项目要建立的数据元素标准，除了遵循国家与行业标准外，还要从本企业信息化的需要做补充，并且用工具软件来支持其建立和管理应用。
数据元素命名规范：采用词组结构“修饰词-基本词-类别词”命名数据元素。
例.“社会保险编号”（SOCIAL－SECURITY－NUMBER）是一个数据元素，其结构是：类别词基本词修饰词类别词（Class Word）是数据元素命名中的一个最重要的名词，用来识别和描述数据元素的一般用途或功能，一般不具有行业特征，条目比较少。
常用的类别词有：数量（AMOUNT）名称（NAME）编号（NUMBER）代码（CODE）系数（CONSTANT）百分比（PERCENT）计数（COUNT）正文（TEXT）日期（DATE）时间（TIME）…………….基本词（Prime Word）是类别词的最重要的修饰词，它对一大类数据对象进一步分类（反映小类数据对象），一般具有行业特征，条目比较多。
例如，制造业常用的基本词有：会计（ACCOUNTING）预算（BUDGET）雇客（CUSTOMER）分配（DISTRIBUTION）员工（EMPLOYEE）工程（ENGINEERING）设备（FACILITY）库存（INVENTORY）制造（MANUFACTURING）市场（MARKET）税金（TAX）订单（ORDERS）付款（PAYMENTS）计划（PLANNING）采购（PROCUREMENT）产品（PRODUCT）研究（RESEARCH）销售（SALES）供应商（SUPPLIER）…………………..数据元素标识规范:采用英文缩略语标识数据元素。
例.社会保险号码可标识为：SCL_SCR_NO。
利用数据元素的命名规范和标识规范，识别定义出企业的所有数据元素，并执行一致定控制，消除“同名异义”和“同义异名”的对象，就构成了一个企业的数据元素标准。
1.2 信息分类编码标准信息分类编码（Information Classifying and Coding）是标准化的一个领域，已发展成了一门学科，有自身的研究对象、研究内容和研究方法。
在工业社会中，信息分类和编码是提高劳动生产率和科学管理水平的重要方法。
美国新兴管理学的开创者莫里斯L·库克（Morris L· Cooker）说：“只有当我们学会了分类和编码，做好简化和标准化工作，才会出现任何真正的科学的管理”。
在信息化时代，信息的标准化工作越来越重要，没有标准化就没有信息化，信息分类编码标准是信息标准中的最基础的标准。
信息分类编码简称“代码”，本项目要实现代码唯一化，即“一人一码”，“一物一码”，“一机构一码”，“一事件一码”，等等。
信息分类就是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，以便管理和使用信息。
信息编码就是在信息分类的基础上，将信息对象（编码对象）赋于有一定规律性的、易于计算机和人识别与处理的符号。
具有分类编码意义的数据元素是最重要的一类数据元素。
应遵照《GB/T 20529.1-2006 企业信息分类编码导则第1部分：原则与方法》和有关于信息分类编码的标准规定，按照“国际/国家标准—行业标准—企业标准”的序列原则，引用或建立的信息分类编码标准。
编码对象的分类要求按照信息资源规划的方法，将信息分类编码对象划分为A、B、C三种类型，建立企业信息分类编码标准，是适合企业信息化建设需要的。
A类编码对象：在信息系统中不单设编码库表，代码表寓于主题数据库表之中的信息分类编码对象，称之为A类编码对象。
这类编码对象具有一定的分类方法和编码规则，其码表内容一般随信息的增加而逐步扩充，很难一次完成。
虽然不单设编码库表，但其码表可以从数据库表中抽取出来作为一个虚表（是数据库表的一个投影）在信息系统中使用。
这类编码对象一般在具体的应用系统中有较多的使用。
如身份证号码（国家标准），客户编码、职工编码、设备编码（企业标准）等，都是A类编码。
B类编码对象：在信息系统中单独设立编码库表信息分类编码对象，我们称之为B类编码对象。
这类码表内容具有相对的稳定性，可以组织力量一次编制出来。
这类编码表一般都较大，像一些数据库表一样，在应用系统中往往被多个模块所共享，作为一些单独的库表管理是方便的。
如国家行政区划编码、职称编码（国家标准）、生产统计项目编码（行业标准）、设备配件编码（企业标准）等等，都是B类编码。
C类编码对象：在应用系统中有一些码表短小而使用频度很大的编码对象，如人的性别代码、文化程度代码和婚姻状况代码等等，如果都设立编码库表，不仅系统运行时资源开销大（或内外存交换编码信息频繁），还给系统管理带来一系列的问题，把这类对象统一设一个编码库来管理就可以了。
按上述规则识别、定义、列出企业所有各类编码对象，对每一编码对象制定编码规则，并按编码规则编制列出“代码-名称”一览表，即为企业的信息分类编码标准。
1.3 用户视图标准用户视图（User View）是一些数据元素的集合，它反映了最终用户对数据实体的看法。
用户视图是数据在系统外部（而不是内部）的样子，是系统的输入或输出的媒介或手段，数据流就是用户视图的流动。
常见的用户视图有：输入的表单；打印的报表；更新的屏幕数据格式；查询的屏幕数据格式。
企业要建立网络化的信息系统，就要取消大量的报表信息传递，为此，需要分析用户视图，建立用户视图标准。
用户视图登记：用户视图登记应包括用户视图名称、用户视图分类编码、用户视图记录数和生存期等。
a）用户视图名称:用一短语表示用户视图的意义和用途。
b）用户视图分类编码规则：DXX X X XX X族码序号小类编码大类编码职能域编码其中：——大类按用户视图流向分类，编码取值：1＝输入，2＝存储，3＝输出；——小类按用户视图类型分类，编码取值：1＝单证，2＝账册，3＝报表，4＝其它；——序号是指同一大类、小类中的用户视图的顺序，编码取值：01～99；——族码是指同一用户视图拆分出的部分子视图编码，取值：A～Z。
用户视图组成：用户视图应由数据项/数据元素及其结构关系组成。
复杂的用户视图应做规范化分析，如复杂报表应拆分，描述每一部分的组成。
1.4 概念数据库标准概念数据库(Conceptual Database)是最终用户对数据存储的看法，是对用户信息需求的综合概括。
简单说，概念数据就是主题数据库的概要信息。
概念数据库一般用数据库名称及其内容的描述来表达：概念数据库标识，概念数据库名称（信息内容描述）其中：概念数据库标识：用字符串（英文缩略语）表达；概念数据库名称：通常的汉语名词；信息内容描述：用自然语言（中文）或数据项/属性列表描述。
例：“机构”和“员工”概念数据库：ORGN 机构（机构代码，机构名称，机构基本信息）EMPL 员工（员工代码，姓名，自然信息，简历，培训记录，…）1.5 逻辑数据库标准逻辑数据库(Logical Database)是系统分析设计人员的观点，是对概念数据库的进一步分解和细化，一个逻辑主题数据库由一组规范化的基本表(Base Table)构成。
基本表是按规范化的理论与方法建立起来的数据结构，一般要达到三范式（3-NF）。
逻辑数据库用下述格式表示：逻辑数据库标识，逻辑数据库名称（主键，属性表）基本表i标识，基本表i名称（主键，属性表）（i = 1，2，… n）其中：逻辑数据库标识和逻辑数据库名称：即一级基本表的标识和名称，采用概念数据库的标识和名称；基本表i标识和基本表i名称：即二级基本表的标识和名称，一个逻辑数据库可包括多个二级基本表（i=1,2,…,n），二级基本表的标识主部与一级基本表标识相同，后缀可用字符串（汉语拼音或英文）表达；二级基本表名称，继承一级基本表名称再增加注明的缩略语；属性表：每一属性由数据元素标识和数据元素名称表示，属性间用逗号分开；主键：用相应属性标识表示，多个属性标识用加号连接。
例.“机构”和“员工”逻辑数据库的简化E-R 图表达法：图 5.1 简化E-R 图表达法1.6 信息资源管理基础标准的建设信息资源管理基础标准的建设，可以在信息资源规划过程中进行，并在相关的应用系统建设之前（或前期）完成。
具体说，在对用户视图做调研和规范化分析时，从用户视图的组成中，就可以提取数据元素和识别信息分类编码对象，这实际上就开始了用户视图、数据元素和信息分类编码的标准化工作；而按业务主题对用户视图分组，识别定义概念主题数据库，进而细分概念主题数据库为一组基本表，这实际上就开始了概念数据库和逻辑数据库的标准化工作。
这就是说，主键：员工代码+起始日期 员工代码，起始日期，结束日期，培训地点，培训课程，…… ORGN 机构基本信息 ORGN_LD 领导班子 ORGN_MM 机构成员 EMPL 员工基本信息EMPL_RS 员工简历 EMPL_TR 培训记录 主键：机构代码机构代码，机构名称，成立日期，人员总数，…… 主键：机构代码+职务代码机构代码，职务代码，任命日期，员工代码，…… 主键：机构代码+员工代码机构代码，员工代码主键：员工代码 员工代码，员工姓名，出生日期，学历代码，…… 主键：员工代码+起始日期 员工代码，起始日期，结束日期，所在单位，…… …… ……不需要脱离信息资源规划工作，另组织一些人去专搞数据标准化工作；参与信息资源规划、开始做起数据标准化工作的人员，在应用开发之前、或前期继续做好数据标准化工作，并作为数据管理员一直支持应用开发和维护工作，将是最有效的数据标准化建设队伍的组建思路。
图5.2 为信息资源管理基础标准框架，其中的数字只是一般企业的预研估计值，具体数值将在信息资源规划实施过程中给出。
图5.2 信息资源管理基础标准示例该套数据标准化体系，需要分三个阶段逐步建设：第一阶段：信息资源规划需求分析时，重点识别数据元、信息分类编码对象和用户视图规范化；第二阶段：信息资源规划系统建模时，重点完成概念数据库和逻辑数据库标准；第三阶段：信息工程实施方案研发时，重点完成五部分标准规范的关联性分析和整体优化，并在后续数据库和应用软件工程实施过程中进一步调整优化完善。
1.7 非结构化数据的存储与处理标准随着信息化手段的日益丰富，支撑应用的数据形式也越来越多样化，不仅有传统的结构化数据，还出现了大量非结构化数据、半机构化的数据。