数据标准化是一种数据预处理方法，通过对数据进行缩放，使得不同变量之间的数值在同一量纲下进行比较。数据标准化通常不会影响数据的原始信息，而是更多地关注数据的相对关系和分布情况。
数据标准化的常见方法包括Z-score标准化、Min-Max标准化等。Z-score标准化将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，而Min-Max标准化将数据缩放到一个指定的最小值和最大值范围之间。这些方法都是通过对原始数据进行数算，调整数据的取值范围和分布特征，但并不改变数据的原始信息。
数据标准化的目的是消除不同变量之间的量纲影响，使得它们可以进行公平的比较和分析。这样做有助于提高数据挖掘和机器学习模型的性能，并且可以更清晰地展现数据的特征和规律。因此，数据标准化是一个常用的数据预处理步骤，可以帮助管理者更好地理解和利用数据。
如果管理者关心数据标准化对原始信息的影响，可以通过比较标准化前后数据的统计特征、分布情况等来进行评估。此外，还可以尝试在模型建立过程中分别使用标准化和非标准化的数据，比较模型性能的差异，以确定是否需要进行数据标准化。
总之，数据标准化通常不会影响数据的原始信息，而是对数据进行适当的缩放和调整，以提高数据分析和建模的效果。