元模型设计、命名及编码规则制定、数据目录规范——这三个层次构成了数据标准体系的骨架；而数据传输、元数据、模型设计、数据开发、数据质量、数据安全六个环节则是标准落地的血肉。网易数帆在这份白皮书中系统阐述了数据治理标准体系的架构设计与实践路径，为企业在数据中台建设中“让标准起作用”提供了可操作的技术方案。

多源异构数据差异化明显，如何保证数据管理者、使用者、开发者对数据具备统一的认知是亟需解决的问题。良好元模型设计的主旨在于屏蔽底层多源异构系统的复杂度，用统一的语言来描述来自不同应用系统、存储在不同种类数据库的各类数据。根据OMG提出的四层元模型结构，元数据是描述数据的数据，元模型则是关于模型的数据描述。
元模型不仅限于表元模型、字段元模型，还包含指标元模型、标签元模型等。在实践过程中，可全部纳入数据标准进行管理，也可在对应的子系统中各自维护。目前网易数帆的数据标准产品已支持对表、字段、指标、标签的元模型设计，包含元模型分组管理、系统内置项管理和用户自定义项管理。

命名规则主要用于规范表名、字段名、任务名称、指标名称、标签名称等，指定某个名称应当使用哪些命名要素组成以及以何种排列顺序组成。编码规则主要用于资产编码、数据元内部标识符、标签编码、指标编码等。命名及编码要素范围包括平台已存在的枚举值、用户自定义常量与自定义枚举值、平台提供的可变位序列。通过上述命名要素进行排序组合，形成命名及编码规则。
数据目录提供灵活的数据组织方式。数仓开发人员使用数据分层、主题域来组织数据，数据管理者更关注于资产盘点，希望按来源系统、管理部门及安全分类等多种方案进行管理。数据目录至少包含分类名称、英文名称、内部编码，便于在平台其他模块应用，且分类方案支持用户在后期的管理过程中进行自定义扩充。

在数据传输环节，标准维护的是不同数据源间类型的映射关系，建立传输任务时可根据映射关系快速生成目标表结构，达到快速建表、一键建表的能力。随着数据源种类的不断增加，靠人的经验进行匹配处理已非常困难，标准将这一过程从“人工判断”升级为“规则驱动”。
在元数据环节，标准的应用主要体现在元模型的配置。通过标准驱动的元模型，多源异构数据的差异化被屏蔽，数据管理者、使用者、开发者对数据具备统一的认知。元模型配置包含对元模型分组管理、系统内置项管理和用户自定义项管理。

在模型设计环节，分层规划支持用户添加自定义分层，对分层下的表配置表名设计规范；分类规划利用数据目录管理对数据资源进行编目；表结构设计时可根据中文描述自动推荐对应数据元，选择数据元后自动回填字段名、字段类型、字段描述及关联的标准数据字典。
在数据开发环节，SQL编辑时根据表字段关联的数据元信息，将相同含义的字段自动进行映射，快速生成SQL。在数据质量环节，数据标准是质量稽核规则的主要参考依据，通过将稽核规则与数据标准关联，实现字段级质量校验并构建通用规则体系。在数据安全环节，数据标准包含业务敏感数据对象和属性，通过数据元关联快速生成字段级加密或脱敏规则。