数据标准化处理是提高数据质量的重要手段，通过标准化处理，可以有效减少数据的错误和遗漏，使信息能够被快速、准确地获取和处理。

数据标准化的主要方法包括：

统一数据格式（dataforming）：将不同的业务系统产生的不同格式的原始单据进行转换；

建立数据库的标准结构（databasestructures）：对数据库的结构进行调整和规范化；

规范数据的存储格式（dataformats）：根据不同的应用场景建立标准的数据表结构等。

2. 数据治理

数据治理是对企业所有与业务相关的数据和it系统的管理。它包含以下三个部分：

业务流程梳理和数据架构调整 ； it基础设施的管理 ； it人员的管理 。

3. 应用集成

在大数据时代下，”用”比”建”更重要！因此要重视应用集成，以提升效率、节约成本、保障信息安全为原则来设计大数据平台架构。

4. 大数据分析

通过对海量历史数据的挖掘分析实现商业智能的决策支持能力是大数据分析的核心价值所在 ，而如何利用这些海量的历史数据则成为了一个关键的问题 。 大数据分析技术主要包括统计分析方法 、机器学习算法以及人工智能算法等 。

5. 云计算服务

云计算服务是指通过网络提供计算机硬件资源、软件资源和网络资源的综合信息服务方式 ，云计算服务的核心思想就是资源共享和使用模式的变化 。 目前云计算已经从概念普及走向了实践落地阶段 ，未来几年内云计算将成为it产业的发展热点之一 。