一、规范，数据规范

规范，用拆词法理解，规是尺规的规，用来画图的工具；范是范本的范，本意指模具。这俩其实都是生产中用到的工具。

所以规范也很容易理解，就是我们在工作中，指导我们具体工作的工具、范本。

一般来说，规范里的内容大多是文本描述性的，说清楚这件事做什么，怎么做就行。比如小学生行为规范，里面就是说遇到什么事情，怎么做，很少有量化的内容。

这些内容直接指导具体的工作，实操性极强。但是也可以看到，这些规范基本上不太能具体量化，各种情况也不能穷尽，其中有很多模糊地带，所以其约束性相对来说要弱一些。

二、标准，数据标准

什么是标准？用拆词法理解，标是标兵、标尺的标，准是准星、准绳的准。从标兵、准星这俩词其实就能明白标准是什么意思。

标准就是一个榜样、准则，用来衡量一件事情的程度、对错。所以才有“没有标准，就没有对错”的说法。

我这边引用一下国家标准文件里的定义：

为了在一定范围内获得最佳秩序，经协商一致制定并由公认机构批准，为各种活动或其结果提供规则、指南或特性，供共同使用和重复使用的一种文件。

--GB/T 20000.1-2014《标准化工作指南 第1部分: 标准化和相关活动的通用术语》

比如GB 3096 环境空气质量标准，其中的描述非常具体，会很详细地描述颗粒物的大小、浓度限值。

三、规范、标准异同

规范和标准是同义词，都是用来指导具体工作的。有些文件也可以叫规范，也可以叫标准，还有一个名字里同时出现标准和规范。比如《银行业金融机构监管数据标准化规范》，年前刚发布5.0。

但是它们的区别还是非常明显的：

1、约束力不一样：相对来说，规范约束力弱，标准约束力强。

2、面向对象不一样，规范面向操作过程，标准面向执行结果。

3、目的不一样，规范指导工作，标准衡量工作。

如果给一个具体的比喻，那么规范相当于教科书，标准相当于考试试卷。一个用于教学，一个用于检验教学结果。

至于彭友们在公司自己写制度、规范、标准，名字叫啥都成，你们自己内部达成统一就行了~~~

文章来源：【大数据架构师】微信公众号