企业用户如何避免在大数据建设中“东一榔头西一锤子”？或者完全被厂商牵着鼻子走？如何能真正获取大数据的价值？这都是企业用户在大数据建设中真正关注的问题。
现在，能帮助企事业机构更系统、更科学地建设和使用大数据的参考标准来了。
3月18日，记者从“2017大数据标准化论坛”上获悉，《数据能力成熟度评价模型》和《大数据技术参考模型》两项大数据重要标准已经进入报批阶段，即将为公众所用。
“大数据不仅仅是单纯的技术，在大数据时代，企业将从信息化（IT）组织向以数据为核心的组织（DT）去转变，这对企业提出许多全新的要求。”中国电子标准化研究院信息中心副主任吴东亚说道。
两项标准都是为了帮助企业在向大数据时代转型时做好顶层设计，避免盲目行动。
《大数据技术参考模型》展示了一个通用的，由逻辑功能构建组成的大数据模型，能够让企业在建设大数据时做到“胸中有丘壑”，而且该模型独立于供应商、实现技术和基础设施。
《数据能力成熟度评价模型》将有助于准确评估企业大数据发展现状、指出存在问题和发展方向，培养大数据发展人才和规范，从而持续提升企业的数据管理能力。
中国电子标准化研究院信息中心，数据与设备研究室主任董建告诉记者，我国在大数据相关标准制定上的进展速度基本与国际同步。目前，国际标准化组织正在制定大数据术语和大数据参考模型两项标准，都还处于草案阶段。在此过程中，我国标准化专家也将我国研究成果提交给了国际标准化组织，贡献力量。
《大数据开放共享》、《工业大数据》则是全国信标委大数据标准工作组下一批重点制定的标准。
据悉，华为、阿里、百分点等一些国内大数据企业积极参与上述标准的制定。
中国科学院院士梅宏在“2017大数据标准化论坛”上表示，我国大数据应用整体上还处于初级阶段。
百分点信息科技有限公司技术副总裁刘国栋认为，在大数据具体实践中，企事业机构尤其需重视大数据建设的系统性、兼容性和延展性。
在工业和信息化部信息化和软件服务业司处长孙文龙看来，我国大数据产业具备了良好基础，面临难得的发展机遇，但仍有五大因素制约着我国大数据产业发展，分别是：数据资源开放共享程度低；技术创新与支撑能力不强；大数据应用水平不高；大数据产业支撑体系尚不完善；人才队伍建设急需加强。
根据工信部《大数据产业发展规划2016-2020》制定的目标，到2020年，我国大数据相关产品和服务业收入应突破1万亿，年复合增长率保持30%左右，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。