数据标准化是指将不同数据源和格式的数据转化为统一的标准格式，以便进行分析和处理。解决这个问题的关键在于制定统一的数据标准化规范，并使用适当的工具和技术进行数据转换和清洗。
首先，需要制定统一的数据标准化规范，包括字段命名规范、数据格式规范、数据单位规范等。可以借鉴行业标准或者公司内部标准，也可以根据具体业务需求制定定制化的标准。
其次，可以使用ETL工具（Extract, Transform, Load）进行数据的抽取、转换和加载。ETL工具可以帮助将不同数据源的数据抽取出来，并进行格式转换、清洗和标准化，最后加载到目标数据库或数据仓库中。
另外，也可以借助数据标准化软件或者编程语言进行数据的批量处理和转换。例如，使用Python的Pandas库可以对数据进行灵活的转换和清洗，从而达到数据标准化的目的。
在实际操作中，可以先对不同数据源的数据进行调研和分析，了解数据的来源、格式和特点，然后根据制定的标准化规范进行相应的数据转换和清洗工作。同时，也可以借助数据质量管理工具对数据进行质量评估和监控，及时发现和解决数据标准化过程中出现的问题。
总之，解决不同数据源和格式的数据标准化问题需要制定统一的标准化规范，使用适当的工具和技术进行数据转换和清洗，以及对数据进行质量评估和监控，从而确保数据的准确性和一致性。