数据标准是指规范、统一和统筹组织内部的数据定义、格式、命名和编码等要素，以确保数据的一致性、准确性和可信度。在制定数据标准时，必须遵循以下六大原则：

原则一：一致性原则

一致性原则是数据标准制定的基础。在组织内部，不同部门和业务功能应统一对数据进行定义和处理，以确保数据在全体员工中的一致性。

原则二：准确性原则

准确性原则要求数据标准要准确描述和记录实际事物。在制定数据标准时，需要充分了解业务需求，确保数据的准确性，避免数据的错误和不一致。

原则三：清晰性原则

清晰性原则是指数据标准应该简明易懂，避免歧义和模棱两可的表达。标准的定义应该明确、精确，并且易于理解和使用。

原则四：可扩展性原则

可扩展性原则要求数据标准应该具备一定的灵活性和可扩展性。数据标准需要能够适应组织内部业务的变化和发展，以及外部环境的变化。

原则五：可维护性原则

可维护性原则要求数据标准的制定应考虑到标准的维护成本。标准应该易于修改和更新，同时保证标准的稳定性和一致性。

原则六：可验证性原则

可验证性原则是指数据标准应该具备被验证的可行性和有效性。标准制定的过程应该接受各方的评审和验证，确保标准能够被实施和执行。

总结：

数据标准制定是组织内部数据管理的基础工作，合理的数据标准制定能够提高数据质量和数据管理效率。在制定数据标准时，需要遵循一致性、准确性、清晰性、可扩展性、可维护性和可验证性等六大原则，以确保数据标准的可行性和有效性。只有通过严格的标准制定，组织才能更好地管理和利用自身的数据资源，提升竞争力。