数字标准化数据采集操作指南

数字标准化数据采集与整理操作指南范围本文件规定了数字标准化数据采集与整理的总体要求、数据质量控制要求、数据管理要求、数据采集实施流程要求、数据整理与结构化加工要求、数据发布准备要求、知识产权要求以及监督检查与持续改进要求。本文件适用于政府部门、行业协会、标准化技术组织、企事业单位及第三方服务机构在标准体系建设、标准制修订支撑、标准实施监测、标准符合性评价、标准数字化表达与标准数据平台建设过程中开展的标准化数据采集与整理活动，也适用于跨组织协同采集、跨系统汇聚与交换场景下的操作规范化与质量一致性控制。规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T1.1—2020标准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则GB/T19001—2016质量管理体系要求GB/T22239—2019信息安全技术网络安全等级保护基本要求GB/T25000.10—2016系统与软件工程系统与软件质量要求和评价（SQuaRE）第10部分：系统与软件质量模型GB/T35273—2020信息安全技术个人信息安全规范GB/T37988—2019信息安全技术数据安全能力成熟度模型术语和定义下列术语和定义适用于本文件。

标准化数据standardizationdata在标准化活动中形成、获取或使用，用于支撑标准体系建设、标准制修订、标准实施与评价、标准数字化服务等工作的数据集合，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

数字标准化digitalstandardization以数据化、结构化、可机读与可复用为导向，运用数字技术实现标准资源组织、标准知识表达、标准应用服务与标准管理活动协同的一类标准化工作方式。

数据采集dataacquisition按照既定口径、方法与流程，从指定数据源获取并记录标准化相关数据的活动，通常包括数据源识别、授权核验、采集实施、过程记录与初步校验等环节。

数据整理datacuration对采集数据进行清洗、去重、结构化加工、分类编码、元数据补全、质量检核与入库归档，使其满足可复用与可共享要求的活动。

元数据metadata用于描述数据的内容、结构、来源、质量、权限与生命周期状态等信息的数据，通常包括数据项定义、编码规则、口径说明、版本信息、血缘关系与责任主体等。

数据字典datadictionary对数据项名称、定义、类型、取值范围、单位、编码规则、质量规则与示例等进行统一规定的清单化载体。

数据血缘datalineage用于描述数据从来源、采集、加工、转换、入库到发布全过程流转关系与处理痕迹的可追溯信息。

唯一标识uniqueidentifier用于在一定范围内唯一识别数据对象、数据集、记录条目或版本实例的标识符，支持引用、关联、追溯与去重。

版本控制versioncontrol对数据对象及其元数据的不同版本进行编号、差异记录、发布与回滚管理的活动，以确保数据口径一致、变更可追溯。

变更控制changecontrol对数据源、采集口径、加工规则、质量规则、权限与发布接口等变更实施申请、评估、批准、实施、验证与记录的管理机制。

脱敏desensitization在不改变数据可用性的前提下，对敏感信息进行遮蔽、替换、泛化或扰动处理，使其满足隐私保护、保密与合规要求的技术与管理措施。

数据质量dataquality数据满足预期用途要求的程度，通常从完整性、一致性、准确性、唯一性、及时性、可追溯性等维度进行度量与评价。总体要求工作边界与对象确定标准化数据采集与整理应在明确业务目标与应用场景的基础上开展，形成“对象清单—口径说明—来源路径—责任分工—质量规则—证据要求”的闭环设计。采集对象应至少覆盖与标准化业务直接相关的数据资源，包括标准文本与条款结构、术语与定义、技术参数与限值、试验检测方法、引用文件信息、实施反馈与符合性证据、标准体系结构与分类编码、制修订过程资料等，并应根据数字化表达与复用需求确定结构化粒度与字段集。为避免采集范围无序扩张，采集对象应分层分级管理，优先保障高频复用、高风险合规、高价值分析的核心数据对象，逐步扩展至辅助数据对象与历史数据对象。采集对象的确定应形成文件化信息，并与后续数据字典、元数据模型与质量检核规则保持一致。数据源识别与授权核验采集前应对数据源进行识别与分级，至少区分权威发布源、业务系统源、第三方合作源与现场采集源。对每一类数据源，应明确其权属关系、使用授权、引用范围、更新频率、接口方式与责任联系人；对涉及版权、保密或个人信息的数据源，应在采集方案中明确合规依据、最小必要原则与脱敏策略，并在采集实施前完成授权核验与审批留痕。为提升采集工作的一致性与可执行性，本文件将常见标准化数据对象与采集要素进行对应，见表1。实施方可在不降低覆盖性的前提下适配字段，但应记录适配理由并保持可追溯。标准化数据对象与采集要素对应表数据对象类别典型来源推荐数据形态关键采集要素采集方式要点标准文本与条款结构标准发布平台、内部标准库、纸质/扫描件结构化+文本标准编号、名称、条款编号、条文内容、状态、实施日期优先结构化解析；扫描件应保留原件并记录OCR版本与校验结果术语与定义库标准文本、术语标准、行业词库结构化术语、定义、同义词、英文对照、适用范围、引用来源统一分词规则与命名规范，建立唯一标识与版本记录技术参数与限值标准条款、试验报告、监管文件结构化参数名称、单位、取值范围/限值、条件、判定规则、来源条款强制单位与量纲校验，记录条件约束与适用边界检验检测方法要素方法标准、实验室SOP半结构化+结构化方法编号、步骤要点、设备要求、计算公式、判定标准将关键要素结构化抽取；保留原文与结构化映射关系规范性引用文件标准文本、法规库结构化引用文件编号、名称、版本/日期、引用条款关系建立引用关系表与引用类型，支持版本替换与追溯实施反馈与符合性证据监督检查、抽查通报、企业自评、现场记录结构化+附件事件编号、对象、问题描述、证据附件、整改闭环、时间线建立证据链索引，附件加水印/哈希校验并控制权限采集方案与口径固化应在采集实施前编制采集方案并履行批准程序。采集方案应至少包括采集目标、对象范围、数据源清单、字段与口径说明、采集频次与更新策略、采集方式与工具、质量规则与抽样复核要求、权限与安全措施、记录与归档要求、异常处置与变更控制要求。采集口径应固化到数据字典或元数据模型中，关键字段应明确数据类型、编码规则、必填性、取值约束、单位与精度规则，避免在采集过程中临时更改口径导致数据不可比。角色职责与证据留存应明确数据需求方、数据采集方、数据整理方、质量复核方与数据安全责任方等角色，并建立协同接口，确保责任到岗、任务到人、证据可追溯。采集与整理过程应形成可审计记录，至少包括数据源与授权证明、采集时间与操作者、采集工具与版本、原始数据文件、清洗与转换规则、质量检核报告、入库记录、版本发布记录与变更记录。对关键数据对象，应采用双人复核或抽样复核机制，并将复核结论纳入质量记录。数据整理加工与入库原则数据整理应遵循先保真后加工、先统一后扩展、先核心后周边的原则。对非结构化数据，应优先保留原始载体并建立索引，再开展结构化抽取与语义标注；对结构化数据，应优先完成字段标准化、编码统一、单位换算与约束校验，再进行跨表关联与指标派生。整理加工应避免对原始含义进行主观改写；确需解释或归纳的内容，应以“派生字段”或“注释字段”方式表达，并保留依据与责任主体。数据质量控制要求质量维度与质量规则建立应建立与标准化数据用途相匹配的数据质量维度与规则体系，至少覆盖完整性、一致性、准确性、唯一性、及时性与可追溯性，并将质量规则落地到可执行的检核项、阈值与处置流程。质量规则应与数据字典、元数据模型及采集方案一致，并支持随数据对象扩展而增量更新。为便于统一执行与复核，本文件给出质量检核规则与判定要点，见表2。实施方可根据业务风险与数据用途提高阈值或增加检核项，但不应削弱可追溯性与证据要求。数据质量检核规则与判定要点质量维度典型检核项判定要点处置要求完整性必填字段缺失率、附件缺失、引用关系缺失必填字段应满足方案规定阈值；关键对象不得缺失来源与版本返工补全或标记为不可用；形成缺陷单与闭环记录一致性编码一致、单位一致、口径一致、跨表关联一致同一对象在不同表/系统中应保持同编码同含义以主数据为准进行对齐；保留对齐规则与差异说明准确性与权威源一致性、数值范围合理性、格式校验关键字段应可回溯到来源条款或权威记录抽样复核与对账；必要时回采或升级复核唯一性重复记录率、重复标识、重复附件唯一标识不得重复；重复需可解释（如多版本）合并去重并保留血缘；对重复来源进行治理及时性更新滞后、失效版本仍在用更新应符合采集频次；失效版本需下架或标记启动变更控制；发布更新公告与版本切换记录可追溯性来源缺失、处理规则缺失、血缘不完整应能追溯到数据源、处理步骤、责任人和时间补齐元数据与处理日志；无法追溯的数据限制使用抽样复核与问题闭环应建立抽样复核机制，明确抽样范围、抽样比例、复核方法与复核记录要求。对高风险或高频使用的数据对象，应提高复核比例并采用交叉复核；对发现的系统性问题，应开展原因分析，必要时调整采集口径、加工规则或工具配置，并将纠正措施纳入变更控制与持续改进记录。数据管理要求元数据体系与口径一致性要求应建立与标准化业务相匹配的元数据体系，用于统一数据定义、明确数据口径、支撑数据质量控制与全过程追溯。元数据体系应覆盖数据对象层、数据集层、字段层与记录层等不同粒度，并能够表达数据的来源、加工规则、质量状态、权限属性与生命周期状态。元数据应与采集方案、数据字典、质量规则保持一致，避免出现“字段同名不同义、同义不同名、口径随人变化”的情况。元数据应采用受控发布机制。对核心数据对象与关键字段，应指定元数据责任人，建立元数据新增、修改、废止的审批流程，并形成变更记录。对跨部门协同或跨系统汇聚场景，应以统一元数据模型为基准，允许差异字段通过映射关系处理，但不应破坏核心口径一致性。数据字典与编码体系要求应建立标准化数据字典，作为采集与整理的统一口径依据。数据字典应至少包括字段名称、字段定义、数据类型、取值范围或取值集合、单位与精度规则、编码规则、必填性、业务约束、质量规则引用、示例值与备注说明。数据字典应与元数据模型一体化管理，确保字典变更能够同步触发采集模板、校验规则与接口字段的更新。应建立编码体系并保证编码唯一性与可扩展性。编码体系宜覆盖标准分类、标准状态、条款类型、术语类别、引用关系类型、证据类型、问题类型、整改状态等。编码规则应具备可读性与可机器解析性，避免使用含义不清的自由文本作为关键标识字段；确需使用自由文本的字段，应明确文本规范与词表约束，并设置必要的审核与去重机制。唯一标识规则与对象粒度控制应为标准化数据对象设置唯一标识，用于支撑引用、关联、去重与追溯。唯一标识应至少覆盖以下对象：标准文件对象、标准版本对象、条款对象、术语对象、参数对象、引用文件对象、数据集对象、反馈事件对象及证据附件对象。唯一标识应遵循“长期稳定、不可复用、可解析、可检索”的原则；当对象发生版本变更时，应区分“对象ID”和“版本ID”，避免以同一标识同时表达多个版本实例。数据对象粒度应与应用需求匹配。对于仅用于检索与阅读的场景，可采用标准文件级或章节级粒度；对于需要结构化复用、对比分析或智能处理的场景，应将条款、术语、参数、方法步骤等拆分到可操作粒度，并建立与原文位置的映射关系，确保“结构化结果”能够回指到“原文依据”。数据血缘、处理日志与可审计性要求应建立数据血缘管理机制，记录数据从来源到发布的主要流转环节与加工痕迹。数据血缘信息应至少包括数据来源标识、采集时间、采集方式、采集工具与版本、操作者或系统账号、清洗规则版本、转换规则版本、入库批次号、发布版本号以及主要质量检核结果。对非结构化数据的结构化抽取，应同时记录抽取规则与抽取结果与原文的对应关系，必要时记录抽取置信度或人工复核结论。应建立处理日志管理要求。处理日志应能够支撑审计复核与问题定位，避免仅保留最终结果而无法解释“如何得到”。当数据处理涉及脚本、模型或自动化流程时，应对脚本版本、配置参数、运行环境与依赖组件进行记录，确保处理过程可复现。版本控制要求应对标准化数据对象实施版本控制，确保不同时间点的数据状态可追溯、可比对、可回滚。版本控制应至少覆盖：标准文本版本、条款结构版本、术语与参数版本、引用文件关系版本、质量规则版本、接口字段版本与数据集发布版本。版本号应有明确规则，宜同时体现主版本与修订版本；对“口径变化”与“内容补充”的版本变更应作区分，避免小修订导致重大口径变化未被识别。应建立版本差异记录机制。每次版本发布应形成差异说明，至少描述新增、删除、修改的对象范围与关键字段差异，并说明差异原因与影响范围。对于需要对外共享的数据集，版本差异说明应同步发布或可获取，以支撑使用方正确解读与切换。变更控制要求应建立变更控制机制，对数据源、采集口径、整理规则、质量规则、权限策略、接口字段与发布范围等变更进行申请、评估、批准、实施、验证与归档。变更评估应至少考虑对历史数据可比性、对下游应用稳定性、对合规要求满足性的影响，并明确是否需要补采、重算、重跑或进行数据回填。对影响范围较大的变更，应制定过渡期方案与回滚方案，并完成试运行验证后再正式发布。数据采集实施流程要求采集准备与任务下达数据采集实施前，应基于已批准的采集方案下达采集任务，明确采集范围、数据源路径、字段口径、采集频次、交付格式与交付期限。应完成采集工具与环境准备，包括账号权限申请、接口联调、采集模板配置、文件命名规则配置与存储目录规划。对涉及跨组织协同的采集任务，应明确双方的交付边界、验收标准与沟通机制，并在任务下达时固化。采集准备阶段应完成数据源健康检查与授权复核。对系统接口采集，应验证接口可用性、字段映射一致性、时间戳规则与增量策略；对文档类采集，应确认文件版本与发布状态，避免采集到草稿、过期或非权威文本；对现场采集或人工填报，应完成采集人员培训、填报口径说明与示例对齐，避免因理解差异导致口径偏移。采集执行与过程控制采集执行应按照采集方式分类实施。系统接口采集宜采用自动化任务执行，并明确全量与增量策略；人工采集应严格使用受控模板，避免自由格式导致结构化困难；文档解析应优先采用结构化解析或半自动抽取方式，并保留原始文件与解析结果的对应关系。采集过程中应进行必要的过程校验，包括字段完整性校验、编码合法性校验、单位与格式校验、重复记录初筛与时间戳一致性校验。过程校验不应替代最终质量检核，但应作为“早发现、早纠偏”的第一道防线。对采集到的异常记录，应及时标记并进入异常处置流程，避免异常数据进入整理加工环节扩大影响。采集记录与交付包要求采集活动应形成可追溯记录。采集记录应至少包括：采集任务编号、采集对象范围、数据源标识与版本、采集时间区间、采集方式、采集工具与版本、采集操作者、采集批次号、原始数据文件清单、过程校验结果摘要与异常处理说明。采集交付应采用“交付包”形式。交付包应至少包含原始数据、采集说明（含字段口径与时间范围）、数据源证明或引用信息、校验日志与异常清单，并按统一命名规则组织目录结构。交付包应设置校验信息（如哈希值或签名），以防止传输与存储过程中的非预期改动。异常处置与返工管理采集异常包括但不限于接口失败、字段缺失、编码异常、文件版本不一致、重复采集、扫描件清晰度不足、OCR误识率过高、授权范围不匹配等。对异常处置应遵循“先止损后修复”的原则，优先防止异常数据进入后续环节，再根据异常类型采取重采、补采、人工复核、口径澄清或升级审批等措施。返工应纳入闭环管理。应对返工原因、返工范围、返工结果与复核结论形成记录；当同类异常重复出现时，应分析根因并对采集模板、工具配置或培训口径进行系统性改进。跨系统接口采集与增量更新要求跨系统接口采集应明确增量更新策略，至少包括基于时间戳、基于版本号或基于变更日志的增量方式。应避免“以全量覆盖替代增量更新”导致的历史追溯链断裂。对增量更新过程，应记录每次增量批次的起止条件、增量条目数、失败重试策略与重复数据处理策略，并确保增量更新不会破坏既有数据版本关系。对来自多个系统的同源字段，应明确主数据来源与对齐规则。对冲突数据应有判定策略与记录机制，避免在未说明规则的情况下直接覆盖导致口径漂移。现场采集与人工填报控制要求现场采集与人工填报应严格控制口径与证据。采集前应对采集人员进行口径培训与示例对齐，并明确必填字段、填报格式、拍照或附件要求、异常说明要求与签名确认方式。对关键数据对象，应设置双人复核或抽样复核。现场采集形成的照片、录音、扫描件等非结构化证据，应建立索引并与结构化记录关联，确保后续能够支撑复核与审计。采集验收与入整理环节准入采集完成后应进行采集验收。验收应至少核对：采集范围是否覆盖任务要求、字段是否符合数据字典、交付包是否完整、原始数据是否可读可解析、异常清单是否闭环或明确处置方案。未通过验收的数据不应进入整理加工环节。对通过验收的数据，应生成入整理批次号并锁定原始数据，防止在整理过程中对原始数据进行不可追溯的修改。数据整理与结构化加工要求整理加工总体流程数据整理加工应在保留原始数据的基础上开展，形成“原始层—处理层—发布层”分层管理。原始层用于保存未经更改的采集数据；处理层用于保存清洗、转换、抽取、映射后的中间结果；发布层用于保存通过质量检核、具备明确口径与版本的可共享数据集。分层管理应配套权限与版本控制，确保不同层的数据用途清晰、责任明确、可追溯链完整。清洗、去重与一致性对齐应对采集数据开展清洗与去重处理。清洗应至少包括格式规范化、异常字符处理、缺失值标记、日期与时间戳统一、编码合法性校验、单位统一与必要的单位换算。去重应基于唯一标识、关键字段组合与内容相似性等策略实施，并保留去重依据与合并规则，避免简单删除导致信息损失或责任难以追溯。一致性对齐应围绕主数据口径开展。对同一标准对象在不同来源出现的名称差异、编号差异、状态差异，应依据权威来源或经批准的对齐规则进行处理，并形成差异说明与对齐记录。非结构化数据结构化抽取与映射对标准文本、政策文件、报告、纪要、扫描件等非结构化或半结构化数据，应在保留原文的前提下进行结构化抽取。抽取应明确抽取粒度（文件、章节、条款、术语、参数等），并建立抽取结果与原文位置（页码、段落、条款号等）的映射关系。对采用OCR或自动抽取工具的，应对抽取准确性进行抽样复核，并记录工具版本、识别语言模型配置与误差样本。结构化抽取不应改变原文含义。确需进行规范化表述的内容，应以“规范化字段”或“派生字段”形式体现，并保留原文字段作为依据，防止在整理加工阶段引入主观偏差。分类、编码与关系建模应依据统一分类与编码体系对数据对象进行分类编码，并建立对象间关系。标准化数据对象之间常见关系包括：标准—条款、条款—术语、条款—参数、标准—引用文件、引用文件—版本、标准—实施反馈事件、事件—证据附件等。关系建模应支持多对多关系，并支持关系的版本化管理，避免引用文件版本替换后关系链断裂。对关系建模结果应进行一致性校验，确保关系引用的对象均存在且处于正确版本状态。对发现的“悬空引用”“循环引用”或“错误版本引用”应进行修复并记录。单位、量纲与表达规范化对涉及参数与限值的数据，应统一单位与量纲表达规则。单位应采用受控词表，必要时提供单位换算规则与换算精度要求。对条件性限值应将条件要素结构化表达，避免以自由文本附注导致后续无法检索与比对。对范围、阈值、分级等表达形式，应统一表达模型，明确闭区间、开区间、包含关系与判定规则。指标派生、汇总与可复用封装在满足保真与可追溯的前提下，可对基础数据进行派生与汇总形成指标类数据或主题数据集。派生与汇总应遵循“可解释、可复算、可回指”的原则，明确派生算法、口径说明、汇总粒度与适用范围。对用于标准实施评价或趋势分析的指标，应明确统计周期、统计口径与异常处理方式，并保留计算输入与计算结果的关联记录，便于复核与审计。入库规则、发布准备与回写要求整理加工完成后，应按入库规则将数据写入标准化数据平台或指定存储库。入库应完成字段映射校验、主键与外键约束校验、权限属性赋值、版本号赋值与血缘信息写入。入库后应进行抽样核对，验证入库结果与处理层数据一致。当整理加工结果需要回写至业务系统或协同平台时，应明确回写范围、回写字段、回写频次与冲突处理规则，并确保回写不会导致业务系统口径被非受控改变。回写应保留回写日志与回写批次号，支持回滚与追溯。整理质量复核与准发布评审整理加工环节应开展质量复核。质量复核应至少覆盖本文件第6章规定的质量维度，并重点复核：元数据是否补全、唯一标识是否正确、关系链是否完整、单位与编码是否符合规则、原文映射是否可回指、版本信息是否正确。复核通过后方可进入发布层或共享层。对未通过复核的数据，应形成问题单并闭环处置，必要时回到采集环节重新获取或澄清口径。数据发布准备要求数据分级发布与使用边界应建立数据分级发布机制，明确哪些数据可内部共享、哪些数据可对外共享、哪些数据仅限特定岗位或特定场景使用。分级应综合考虑数据权属、保密要求、个人信息敏感性、版权限制、业务风险与误用风险。对发布数据应明确使用边界与免责声明，避免将“采集阶段数据”“未复核数据”误作为权威数据对外发布。发布前应确保数据处于受控版本，并提供必要的版本说明与口径说明。对外发布数据宜提供“发布说明”，至少包含数据集名称、版本号、更新时间、覆盖范围、主要字段说明、质量状态摘要与已知限制。数据集封装与数据产品化要求为提升复用效率，应将标准化数据按主题封装为数据集或数据产品，例如“标准条款结构化数据集”“术语与定义数据集”“引用关系数据集”“实施反馈与证据数据集”等。数据产品化应明确产品负责人、服务对象、更新机制、接口方式与支持渠道，并建立数据产品目录，便于检索与申请。数据产品应设置稳定的引用方式。应通过唯一标识与版本号支持外部系统引用，避免以文件名或路径作为唯一引用方式导致引用失效。对需要长期对比分析的主题数据集，应提供历史版本可获取机制，便于使用方开展纵向分析与差异追踪。交换格式、接口字段与兼容性要求数据共享与交换应明确交换格式与字段规则。常用交换格式可包括CSV、JSON、XML等，但应在项目级规范中明确字段命名、编码方式、时间戳格式、字符集、空值表达、单位表达与枚举值表。对接口字段应与数据字典保持一致，必要时提供字段映射说明与示例，确保对接双方对字段含义理解一致。对接口变更应纳入变更控制。接口字段新增、删除、类型变更、枚举值变更等应提供兼容策略与过渡期安排，避免下游系统因接口变更产生中断或数据误读。检索、引用与证据链联动发布数据应支持检索与引用。对标准条款、术语、参数等对象，应支持按编号、关键词、分类、状态与版本等检索方式，并支持从结构化对象回指原文依据。对实施反馈与证据类数据，应支持按事件编号、对象、时间线、问题类型与整改状态检索，并支持证据附件的索引与权限控制，实现证据链的可追溯联动。服务水平、更新机制与反馈闭环对内部共享或对外共享的数据服务，应明确服务水平要求，包括更新频率、发布时点、可用性目标、故障响应与修复时限、咨询支持渠道等。应建立使用反馈机制，收集使用方对口径解释、字段缺陷、质量问题与新增需求的反馈，并将反馈纳入持续改进与版本迭代。知识产权要求数据分级分类与最小权限原则应对标准化数据进行分级分类管理，至少区分公开数据、内部数据、敏感数据与保密数据，并依据分级结果配置访问权限、共享范围与脱敏策略。访问控制应遵循最小权限原则，确保人员仅能访问其履职所需的数据范围，并建立权限申请、审批、变更与定期复核机制。个人信息与敏感信息处理当采集与整理活动涉及个人信息或敏感信息时，应遵循合法、正当、必要原则，明确处理目的与最小化范围，并实施脱敏或匿名化处理。应对数据脱敏策略、脱敏规则版本与脱敏效果验证进行记录，避免脱敏不足导致泄露风险