DCMM-数据应用、安全、质量、尺度、生存周期

GB/T 36073-2018
9 数据应用

9.1 数据分析

9.1.1 概述

    数据分析是对构造各项谋划管理活动提供数据决策支持而进行的构造表里部数据分析或挖掘建模，以及对应成果的交付运营、评估推广等活动。数据分析能力会影响到构造制定决策、创造价值、向用户提供价值的方式。
9.1.2 过程形貌

    过程形貌如下：

• a)常规报表分析，按照规定的格式对数据进行统一的构造，加工和展示；
  
• b)多维分析，各分类之间的数据度量之间的关系，从而找出同类性质的统计项之间数学上的接洽；
  
• c)动态预，基于一定的算法、模型对数据进行实时监测，并根据预设的阀值进行预警；
  
• d)趋势预报，根据客观对象已知的信息而对事物在将来的某些特征、发展状况的一种估计、测算活动，运用各种定性和定量的分析理论与方法，对发展趋势进行预判。
  

9.1.3 过程目的

    过程目的如下：

• a)数据分析能力满意构造的业务运营需求，并适应业务、技能范畴的发展变化；
  
• b)数据分析促进数据驱动型决策和业务价值实现，数据分析成为构造的核心竞争力。
  

9.1.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）在项目层面开展常规报表分析，数据接口开发；
    
  • 2）在系统层面提供数据查询，满意特定范围的数据利用需求。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）各业务部门根据自身需求制定了数据分析应用的管理办法；
    
  • 2）各业务部门独立开展各自数据分析应用的建设；
    
  • 3）采用点对点的方式处置惩罚数据分析中跨部门的数据需求；
    
  • 4）数据分析结果的应用范围于部门内部，跨部门的共享大部门是以线下的方式进行。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）在构造级层面建设统一报表平台，整合报表资源，支持跨部门及部门内部的常规报表分析和数据接口开发；
    
  • 2）在构造内部创建了统一的数据分析应用的管理办法，指导各部门数据分析应用的建设；
    
  • 3）创建了专门的数据分析团队，快速支撑各部门的数据分析需求；
    
  • 4）能遵循统一的数据溯源方式来进行数据资源的和谐；
    
  • 5）数据分析结果能在各个部门之间进行复用，数据分析口径界说明白。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
• 1）创建了常用数据分析模型库，支持业务人员快速进行数据探索和分析；
  
• 2）能量化评价数据分析效果，实现数据应用量化分析；
  
• 3）数据分析能有力支持业务应用和运营管理。
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）能推动自身技能创新；
    
  • 2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

9.2 数据开放共享

9.2.1 概述

    数据开放共享是指按照统一的管理计谋对构造内部的数据进行有选择的对外开放，同时按照相干的管理计谋引入外部数据供构造内部应用。数据开放共享是实现数据跨构造、跨行业流转的重要前提，也是数据价值最大化的根本。
9.2.2 过程形貌

    过程形貌如下：

• a)梳理开放共享数据，构造必要对其开放共享的数据进行全面的梳理，创建清晰的开放共享数据目录；
  
• b)制定外部数据资源目录，对构造必要的外部数据进行统一梳理，创建数据目录，方便内部用户的查询和应用；
  
• c)创建统一的数据开放共享计谋，包括安全、质量等内容；
  
• d)数据提供方管理，创建对外数据利用政策、数据提供方服务规范等；
  
• e)数据开放，构造可通过各种方式对外开放数据，并包管开放数据的质量；
  
• f)数据获取，按照数据需求进行数据提供方的选择。
  

9.2.3过程目的

    过程目的如下：

• a)数据开放共享可满意安全、羁系和法律法规的要求；
  
• b)数据开放共享可促进表里部数据的互通，促进数据价值的提拔。
  

9.2.4能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）按照数据需求进行了点对点的数据开放共享；2）对外共享的数据分散在各个应用系统中，没有统一的构造和管理。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）在部门层面制定了数据开放共享计谋，用以指导本部门数据的开放和共享；
    
  • 2）创建了部门级的数据开放共享流程，审核数据开放共享需求的合理性，并确保对外数据质量；
    
  • 3）对部门内部的数据进行统一整理，实现会集的对外共享。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）在构造层面制定了开放共享数据目录，方便外部用户浏览、查询已开放和共享的数据；
    
  • 2)在构造层面制定了统一的数据开放共享计谋.包括安全、质量、构造和流程，用以指导构造的数据开放和共享；
    
  • 3）有筹划的根据必要修改开放共享数据目录，开放和共享相干数据；
    
  • 4）对开放共享数据实现了统一管理，规范了数据口径，实现了会集开放共享。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）定期评审开放数据的安全、质量，消除相干风险；
    
  • 2）实时了解开放共享数据的利用情况，并根据开放共享过程中外部用户反馈的问题，提出改进措施。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）通过数据开放共享创造更大的社会价值，同时促进构造竞争力的提拔；
    
  • 2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

9.3 数据服务

9.3.1 概述

    数据服务是通过对构造表里部数据的统一加工和分析，联合公众、行业和构造的必要，以数据分析结果的形式对外提供跨范畴、行业的数据服务。数据服务是数据资产价值变现最直接的本事，也是数据资产价值衡量的方式之一，通过精良的数据服务对内提拔构造的效益，对外更好的服务公众和社会。
数据服务的提供可能有多种形式，包括数据分析结果，数据服务调用接口，数据产物或数据服务平台等，具体服务的形式取决于构造数据的战略和发展方向。
9.3.2 过程形貌

    过程形貌如下：

• a)数据服务需求分析，必要有数据分析团队来分析外部的数据需求，并联合外部的需求提出数据服务目的和显现形式，形成数据服务需求分析文档；
  
• b)数据服务开发，数据开发团根据数据服务需求分析对数据进行汇总和加工，形成数据产物；
  
• c)数据服务摆设，摆设数据产物，对外提供服务；
  
• d)数据服务监控，能对数据服务有全面的监控和管理，实时分析数据服务的状态、调用情况、安全情况等；
  
• e)数据服务授权，对数据服务的用户进行授权，并对访问过程进行控制。
  

9.3.3 过程目的

    过程目的如下：

• a)通过数据服务探索构造对外提供服务或产物的数据应用模式，满意外部用户的需求；
  
• b)通过数据服务实现数据资产价值的变现。
  

9.3.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）根据外部用户的请求进行了针对性的数据服务定制开发；
    
  • 2）数据服务分散在构造内的各个部门。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）对数据服务的表现形式进行了统一的要求；
    
  • 2）构造层面明白了数据服务安全、质量、监控等要求；
    
  • 3）构造层面界说了数据服务管理相干的流程和计谋，指导各部门规范化管理。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）在构造层面制定了数据服务目录，方便外部用户浏览、查询已具备的数据服务；
    
  • 2）统一了数据服务对外提供的方式，规范了数据服务状态监控、统计和管理功能，并由统一的平台提供；
    
  • 3）进一步细化了数据服务安全、质量、监控等方面的要求，创建了企业级的数据服务管理制度；
    
  • 4）有意识地相应外部的市场需求，积极探索对外数据服务的模式，自动提供数据服务。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）与外部相干方互助，共同探索、开发数据产物，形成数据服务财产链；
    
  • 2）通过数据服务提拔构造的竞争力，并实现了数据价值；
    
  • 3）对数据服务的效益进行量化评估，量化投入产出比。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

10 数据安全

10.1 数据安全计谋

10.1.1概述

    数据安全计谋是数据安全的核心内容，在制定的过程中必要联合构造管理需求、羁系需求以及相干尺度等统一制定。
10.1.2 过程形貌

    过程形貌如下：

• a)了解国家、行业等羁系需求，并根据构造对数据安全的业务必要，进行数据安全计谋规划，创建构造的数据安全管理计谋；
  
• b)制定恰当构造的数据安全尺度，确定数据安全等级及覆盖范围等；
  
• c)界说构造数据安全管理的目的、原则、管理制度、管理构造、管理流程等，为构造的数据安全管理提供保障。
  

10.1.3过程目的

    过程目的如下：

• a)创建统一的数据安全尺度；
  
• b)提供实用的数据安全计谋。
  

10.1.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）在项目中设置了数据安全尺度与计谋，并在文档中进行了形貌。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）业务部门内部创建了数据安全尺度、管理计谋和管理流程；
    
  • 2）业务部门内部识别数据安全利益相干者；
    
  • 3）业务部门内部数据安全尺度与计谋的创建能遵循合理的管理流程。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）创建构造统一的数据安全尺度以及计谋并正式发布；
    
  • 2）规范了构造数据安全尺度与计谋相干的管理流程，并以此指导数据安全尺度和计谋的制定；
    
  • 3）数据安全尺度与计谋制定过程中能识别构造表里部的数据安全需求，包括外部羁系和法律的需求；
    
  • 4）规范了数据安全利益相干者在数据安全管理过程中的职责；
    
  • 5）定期开展数据安全尺度和计谋相干的培训和宣贯。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）数据安全尺度和计谋的制定能符合国家尺度或行业尺度的相干规定；
    
  • 2）梳理和明白了构造相干的外部法律、羁系等方面关于安全方面的需求列表，并和构造的数据安全尺度和计谋进行了关联；
    
  • 3）能根据表里部情况的变化定期优化提拔数据安全尺度与计谋。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）参与数据安全相干国家尺度的制定；
    
  • 2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

10.2 数据安全管理

10.2.1概述

    数据安全管理是在数据安全尺度与计谋的指导下，通过对数据访问的授权、分类分级的控制、监控数据的访问等进行数据安全的管理工作，满意数据安全的业务必要和羁系需求，实现构造内部对数据生存周期的数据安全管理。
10.2.2 过程形貌

    过程形貌如下：

• a)数据安全等级的分别，根据构造数据安全尺度，充分了解构造数据安全管理需求，对构造内部的数据进行等级分别并形成相干文档；
  
• b)数据访问权限控制，制定数据安全管理的利益相干者清单，围绕利益相干者需求，对其数据访问、控制权限进行授权；
  
• c)用户身份认证和访问举动监控，在数据访问过程中对用户的身份进行认证识别，对其举动进行记载和监控；
  
• d)数据安全的保护，提供数据安全保护控制相干的措施，包管数据在应用过程中的隐私性；
  
• e)数据安全风险管理，对构造已知或潜在的数据安全进行分析，制定防范措施并监视落实。
  

10.2.3 过程目的

    过程目的如下：

• a)对构造内部的数据进行分级管理，重点关注数据的管理需求；
  
• b)对数据在构造内部流通的各个环节进行监控.包管数据安全；
  
• c)分析潜在的数据安全风险，预防风险的发生。
  

10.2.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
• 1）在项目中进行了数据访问授权和数据安全监控；
  
• 2）对出现的数据安全问题进行分析和管理。
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）依据数据安全尺度在业务部门内部对数据进行安全等级的分别；
    
  • 2）业务部门内部进行了数据利益相干者需求的识别，并进行数据访问授权以及数据安全保护；
    
  • 3）业务部门内部进行了数据访问、利用等方面的监控；
    
  • 4）业务部门内部对潜在数据安全风险进行了分析，制定了预防措施。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）构造对数据进行了全面的安全等级分别，每级数据的安全需求能清晰界说，安全需求的责任部门明白；
    
  • 2）根据外部羁系界说数据范围，能清晰的界说外部羁系对数据的安全需求；
    
  • 3）围绕数据生存周期，了解构造内利益相干者的数据安全需求，并对数据进行了安全授权和安全保护；
    
  • 4）能对数据生存周期进行安全监控，实时了解可能存在的安全隐患；
    
  • 5）对于不同的数据利用对象，通过数据脱敏、加密、过滤等技能包管数据的隐私性；
    
  • 6）定期开展数据安全风险分析活动，明白分析要点，制定风险预防方案并监视实施；
    
  • 7）定期汇总，分析构造内部的数据安全问题，并形成数据安全知识库；
    
  • 8）新的项目建设中能按照数据安全要求进行数据安全等级分别、数据安全控制等；
    
  • 9）定期开展数据安全相干培训和宣贯，提拔构造人员数据安全意识。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）界说了数据安全管理的稽核指标和稽查究法，并定期进行相干的稽核；
    
  • 2）定期总结数据安全管理工作，在构造层面发布数据安全管理工作陈诉；
    
  • 3）重点数据的安全控制可落实到字段级，明白核心字段的安全等级和管控措施。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）能自动预防数据安全风险，并对已发生的数据安全问题进行溯源和分析；
    
  • 2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

10.3 数据安全审计

10.3.1 概述

    数据安全审计是一项控制活动，负责定期分析、验证、讨论、改进数据安全管理相干的政策、尺度和活动，审计工作可由构造内部或外部审计人员执行，审计人员应独立于审计所涉及的数据和流程。数据安全审计的目的是为构造以及外部羁系机构提供评估和发起。
10.3.2过程形貌

    过程形貌如下：

• a)过程审计，分析实施规程和实际做法，确保数据安全目的、计谋、尺度、指导方针和预期结果雷同等
  
• b)规范审计，评估现有尺度和规程是否适当，是否与业务要求和技能要求雷同等；
  
• c)合规审计，检索和审阅机构相干羁系法规要求，验证机构是否符合羁系法规要求；
  
• d)供应商审计，评审合同、数据共享协议，确保供应商切实履行数据安全义务；
  
• e)审计陈诉发布，向高级管理人员、数据管理专员以及其他利益相干者陈诉构造内的数据安全状态；
  
• f)数据安全发起，保举数据安全的计划、操纵和合规等方面的改进工作发起。
  

10.3.3过程目的

    过程目的如下：

• a)确保构造的安全需求、羁系需求得到满意；
  
• b)实时发现数据安全隐患，改进数据安全措施；
  
• c)提出数据安全管理发起，促进数据安全的优化提拔。
  

10.3.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）与构造信息化安全审计归并进行，没有独立的数据安全计划；
    
  • 2）根据外部或羁系的必要进行审计。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）检查数据安全管理尺度与计谋是否能满意各业务部门数据安全管理的必要；
    
  • 2）评估数据安全管理的措施是否能按照数据安全管理尺度与计谋的要求进行；
    
  • 3）规范数据安全审计的流程和相干文档模板。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）在构造层面统一了数据安全审计的流程、相干文档模板和规范，并征求了利益相干者的意见；
    
  • 2）制定了数据安全审计筹划，可定期开展数据安全审计工作；
    
  • 3）评审数据安全尺度与计谋对业务、外部羁系的需求；
    
  • 4）评审数据安全管理岗位、职责、流程的设置和执行情况；
    
  • 5）评审构造数据安全等级的分别情况；
    
  • 6）评审新项目开展过程中的数据安全管理工作情况；
    
  • 7）定期发布数据安全审计陈诉。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）内部审计和外部审计相联合，协同推动数据安全工作的开展；
    
  • 2）数据安全审计陈诉包括数据安全对业务、经济的影响并分析影响数据安全的根本缘故原由，提出数据安全管理工作的改进发起；
    
  • 3）数据安全的管理流程、制度能根据数据安全审计来进行优化提拔，实现数据安全管理的闭环
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）数据安全审计是构造审计工作的重要组成，数据安全审计能推动数据安全尺度和计谋的优化及实施；
    
  • 2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

11 数据质量

11.1 数据质量需求

11.1.1 概述

    数据质量需求明白数据质量目的，根据业务需求及数据要求制定用来衡量数据质量的规则，包括衡量数据质量的技能指标、业务指标以及相应的校验规则与方法。数据质量需求是度量和管理数据质量的依据，必要依据构造的数管理目的、业务管理的需求和行业的羁系需求并参考相干尺度来统一制定、管理。
11.1.2 过程形貌

    过程形貌如下:

• a)界说数据质量管理目的，依据构造管理的需求，参考外部羁系的要求，明白构造数据质量管理目的；
  
• b)界说数据质量评价维度，依据构造数据质量管理的目的，制定构造数据质量评估维度.指导数据质量评价工作的开展；
  
• c)明白数据质量管理范围，依据构造业务发展的需求以及常见数据问题的分析，明白构造数据质量管理的范围，梳理各类数据的优先级以及质量需求；
  
• d)计划数据质量规则，依据构造的数据质量管理需求及目的，识别数据质量特性，界说各类数据的质量评价指标、校验规则与方法，并根据业务发展需求及数据质量检查分析结果对数据质量规则进行连续维护与更新。
  

11.1.3 过程目的

    过程目的如下：

• a)形成明白的数据质量管理目的；
  
• b)明白各类数据质量管理需求；
  
• c)创建连续更新的数据质量规则库。
  

11.1.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）在项目中分析了数据质量的管理需求，并进行了相干的管理。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）制定数据质量需求相干模板，明白相干管理规范；
    
  • 2）在构造或业务部门识别了关键数据的质量需求；
    
  • 3）计划满意本业务部门需求的数据质量评价指标，并创建了数据质量规则库。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）明白构造层面的数据质量目的，统一数据质量需求相干模板、管理机制；
    
  • 2）创建数据认责机制，明白各类数据管理人员以及相干职责，制定各类数据的优先级和质量管理需求；
    
  • 3）数据质量目的的制定考虑了外部羁系、合规方面的要求；
    
  • 4）计划构造统一的数据质量评价体系以及相应的规则库；
    
  • 5）明白新建项目中数据质量需求的管理制度，统一管理权限。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）数据质量需求能满意业务管理的必要，融入数据生存周期管理的各个阶段；
    
  • 2）数据质量评价指标体系的制定参考了国家、行业相干尺度；
    
  • 3）量化衡量数据质量规则库运行的有效性，连续改善优化数据质量规则库。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

11.2 数据质量检查

11.2.1 概述

    数据质量检查根据数据质量规则中的有关技能指标和业务指标、校验规则与方法对构造的数据质量情况进行实时监控，从而发现数据质量问题，并向数据管理人员进行反馈。
11.2.2 过程形貌

    过程形貌如下：

• a)制定数据质量检查筹划，根据构造数据质量管理目的的必要，制定统一的数据质量检查筹划；
  
• b)数据质量情况剖析，首先根据筹划对系统中的数据进行剖析，查看数据的值域分布、添补率、规范性等，切实把握数据质量实际情况；
  
• c)数据质量校验，依据预先设置的规则、算法，对系统中的数据进行校验；
  
• d)数据质量问题管理，包括问题记载、问题查询、问题分发和问题跟踪。
  

11.2.3过程目的

    过程目的如下：

• a)制定数据质量检查筹划；
  
• b)全面监控构造数据质量情况；
  
• c)创建数据质量问题管理机制。
  

11.2.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）基于出现的数据问题，开展数据质量检查工作。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）界说了数据质量检查方面的管理制度和流程，明白数据质量检查的主要内容和方式；
    
  • 2）业务部门根据必要进行数据质量剖析和校验；
    
  • 3）在各新建项目的计划和实施过程中参考了数据质量规则的要求。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）明白构造级统一的数据质量检查制度、流程和工具，界说了相干人员的职责；
    
  
  
• e)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）明白构造级统一的数据质量检查制度、流程和工具，界说了相干人员的职责；
    
  • 2）根据构造表里部的必要，制定了构造级的数据质量检查筹划；
    
  • 3）在构造层面统一开展数据质量的校验，资助数据管理人员实时发现各自的数据质量问题；
    
  • 4）在构造层面创建数据质量问题发现、告警机制，明白数据质量责任人员；
    
  • 5）创建了数据质量相干稽核制度，明白了数据质量责任人员稽核的范围和目的；
    
  • 6）明白新建项目各个阶段数据质量的检查点、检查模板，强化新建项目数据质量检查的管理。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）界说并应用量化指标，对数据质量检查和问题处置惩罚过程进行有效分析，可实时对相干制度和流程进行优化；
    
  • 2）数据质量管理纳人业务人员一样寻常管理工作中，可自动发现并办理相干问题。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

11.3数据质量分析

11.3.1 概述

    数据质量分析是对数据质量检查过程中发现的数据质量问题及相干信息进行分析，找出影响数据质量的缘故原由，并界说数据质量问题的优先级，作为数据质量提拔的参考依据。
11.3.2 过程形貌

    过程形貌如下：

• a)数据质量分析方法和要求，整理构造数据质量分析的常用方法，明白数据质量分析的要求；
  
• b)数据质量问题分析，深入分析数据质量问题产生的根本缘故原由，为数据质量提拔提供参考；
  
• c)数据质量问题影响分析，根据数据质量问题的形貌以及数据价值链的分析，评估数据质量对于构造业务开展、应用系统运行等方面的影响，形成数据质量问题影响分析陈诉；d)数据质量分析告，包括对数据质量检查、分析等过程累积的各种信息进行汇总、梳理、统计和分析；
  
• b)数据质量问题分析，深入分析数据质量问题产生的根本缘故原由，为数据质量提拔提供参考；
  
• c)数据质量问题影响分析，根据数据质量问题的形貌以及数据价值链的分析，评估数据质量对于构造业务开展、应用系统运行等方面的影响，形成数据质量问题影响分析陈诉；
  
• d)数据质量分析陈诉，包括对数据质量检查、分析等过程累积的各种信息进行汇总、梳理、统计和分析；
  
• e)创建数据质量知识库，收集各类数据质量案例、履历和知识，形成构造的数据质量知识库。
  

11.3.3 过程目的

    过程目的如下：

• a)创建数据质量问题评估分析方法；
  
• b)定期分析构造数据质量情况；
  
• c)创建连续更新的数据质量知识库。
  

11.3.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）基于出现的数据质量问题进行分析和评估。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）在某些业务部门创建数据质量问题评估分析方法·制定数据质量陈诉模板；
    
  • 2）对数据质量问题进行分析，明白数据质量问题缘故原由和影响；
    
  • 3）在某些业务部门创建数据质量陈诉。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）制定构造层面的数据质量问题评估分析方法，制定统一的数据质量陈诉模板，明白了数据质量问题分析的要求；
    
  • 2）制定数据质量问题分析筹划，定期进行数据质量问题分析；
    
  • 3）对关键数据质量问题的根本缘故原由，影响范围进行分析；
    
  • 4）构造定期编制数据质量陈诉，并发送至利益相干者进行审阅；
    
  • 5）创建数据质量分析案例库，提拔构造人员对于数据质量的关注度；
    
  • 6)对产生的信息进行知识总结，创建数据质量知识库。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）创建数据质量问题的经济效益评估模型，分析数据质量问题的经济影响；
    
  • 2）通过数据质量分析陈诉实时发现潜在的数据质量风险，预防数据质量问题的发生；
    
  • 3）连续改善优化数据质量知识库。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）通过数据质量分析提拔员工数据质量的意识，创建精良的数据质量文化；
    
  • 2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

11.4 数据质量提拔

11.4.1 概述

    数据质量提拔是对数据质量分析的结果，制定、实施数据质量改进方案，包括错误数据更正、业务流程优化、应用系统问题修复等，并制定数据质量问题预防方案，确保数据质量改进的成果得到有效保持。
11.4.2 过程形貌

    程形貌如下：

• a)制定数据质量改进方案，根据数据质量分析的结果，制定数据质量提拔方案；
  
• b)数据质量校正，采用数据尺度化、数据清洗、数据转换和数据整合等本事和技能，对不符合质量要求的数据进行处置惩罚，并纠正数据质量问题；
  
• c)数据质量跟踪，记载数据质量事件的评估、初步诊断和后续行动等信息，验证数据质量提拔的有效性；
  
• d)数据质量提拔，对业务流程进行优化、对系统问题进行修正，对制度和尺度进行完善，防止将来同类问题的发生；
  
• e)数据质量文化、通过数据质量相干培训、宣贯等活动，连续提拔构造数据质量意识，创建精良的数据质量文化
  

11.4.3 过程目的

    过程目的如下：

• a)创建数据质量连续改进计谋；
  
• b)制定数据质量改进方案；
  
• c)创建精良的数据质量文化。
  

11.4.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）对业务部门或应用系统中出现的数据问题进行数据质量校正。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）制定数据质量问题提拔的管理制度，指导数据质量提拔工作；
    
  • 2）明白数据质量提拔的利益相干者及其职责；
    
  • 3）批量进行数据质量问题更正，创建数据质量跟踪记载；
    
  • 4）根据数据质量问题的分析，制定并实施数据质量问题预防方案。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）创建构造层面的数据质量提拔管理制度，明白数据质量提拔方案的构成；
    
  • 2）联合利益相干者的诉求制定数据质量提拔工作筹划，并监视执行；
    
  • 3）定期开展数据质量提拔工作，对重点问题进行汇总分析，制定数据质量提拔方案，从业务流程优化、系统改进、制度和尺度完善等层面进行提拔；
    
  • 4）明白数据质量问题责任人，实时处置惩罚出现的问题，并提出相干发起；
    
  • 5）连续开展培训和宣贯，创建构造数据质量文化氛围。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）构造中的管理人员、技能人员、业务人员能协同推动数据质量提拔工作；
    
  • 2）能通过量化分析的方式对数据质量提拔过程进行评估，并对管理过程和方法进行优化。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）开展数据质量提拔工作，制止相干问题的发生，形成良性循环；
    
  • 2）业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

12 数据尺度

12.1业务术语

12.1.1概述

    业务术语是构造中业务概念的形貌，包括中文名称、英文名称、术语界说等内容。业务数据管理就是制定统一的管理制度和流程，并对业务术语的创建、维护和发布进行统一的管理，进而推动业务术语的共享和构造内部的应用。业务术语是构造内部明白数据、应用数据的根本。通过对业务术语的管理能包管构造内部对具体技能名词明白的同等性。
12.1.2 过程形貌

    过程形貌如下：

• a)制定业务术语尺度，同时制定业务术语管理制度，包含构造、人员职责、应用原则等；
  
• b)业务术语字典，构造中已界说，并审批和发布的术语聚集；
  
• c)业务术语发布.业务术语变更后实时进行审批并通过邮件、网站、文件等形式进行发布；4）业务术语应用，在数据模型建设、数据需求形貌、数据尺度界说等过程中引用业务术语；
  
• e)业务术语宣贯，构造内部介绍、推广已界说的业务术语。
  

12.1.3过程目的

    过程目的如下：

• a)业务术语可正确形貌业务概念的寄义；
  
• b)构造创建了全面、已发布的业务术语字典；
  
• c)业务术语的界说能遵循相干尺度；
  
• d)通过管理流程来统一管理业务术语的创建和变更；
  
• e)通过数据治理来提拔业务术语的管理和应用。
  

12.1.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）项目级的业务术语已界说；
    
  • 2）在项目级数据模型、数据需求的创建过程采用已界说的业务术语。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）创建了部门业务术语管理流程，并在业务术语界说、管理、利用和维护的过程中得到应用；
    
  • 2）创建了业务术语尺度，包管了业务术语界说的同等性；
    
  • 3）定期对业务术语尺度进行复审和修订；
    
  • 4）创建了项目建设过程中业务术语应用的检查机制。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）创建和应用构造级的业务术语尺度；
    
  • 2）创建构造级的业务术语索引；
    
  • 3）在构造内明白了业务术语发布的渠道，并提供了浏览、查询功能；
    
  • 4）构造的业务术语在数据相干项目建设的过程中得到普遍应用；
    
  • 5）通过数据治理创建了业务术语应用、变更的检查机制；
    
  • 6）定期进行业务术语的宣贯和推广。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）创建KPI分析指标监控业务术语管理过程的服从，并定期对于管理流程进行优化；
    
  • 2）业务术语的界说引用了国家尺度、行业尺度，
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）创建KP1分析指标监控业务术语管理过程的服从，并定期对于管理流程进行优化；
    
  • 2）业务术语的界说引用了国家尺度、行业尺度。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）参加行业、国家业务术语尺度的制定；
    
  • 2）业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

12.2 参考数据和主数据

12.2.1概述

        参考数据是用于将其他数据进行分类的数据。参考数据管理是对界说的数据值城进行管理，包括尺度化术语、代码值和其他唯一标识符，每个取值的业务界说，数据值域列表内部和跨不同列表之间的业务关系的控制，并对相干参考数据的同等、共享利用。
        主数据是构造中必要跨系统、跨部门共享的核心业务实体数据。主数据管理是对主数据尺度和内容进行管理，实现主数据跨系统的同等、共享利用。
12.2.2 过程形貌

    过程形貌如下：

• a)界说编码规则，界说参考数据和主数据唯一标识的生成规则；
  
• b)界说数据模型，界说参考数据和主数据的组成部门及其寄义；
  
• c)识别数据值域，识别参考数据和主数据取值范围；
  
• d)管理流程，创建参考数据和主数据管理相干流程；
  
• e)创建质量规则，检查参考数据和主数据相干的业务规则和管理要求，创建参考数据和主数据相干的质量规则；
  
• f)集成共享，参考数据、主数据和应用系统的集成。
  

12.2.3 过程目的

    过程目的如下：

• a)识别参考数据和主数据的SOR；
  
• b)创建参考数据和主数据的正确记载；
  
• e)创建参考数据和主数据的管理规范。
  

12.2.4能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）在项目级已确认参考数据和主数据的范围；
    
  • 2）参考数据和主数据与部门应用系统进行集成。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）识别参考数据和主数据的SOR；
    
  • 2）创建参考数据和主数据的数据尺度，整归并形貌部门参考数据和主数据的属性；
    
  • 3）创建参考数据和主数据的管理规范。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）实现构造级的参考数据和主数据的统一管理；
    
  • 2）界说构造内部各参考数据和主数据的数据尺度，并在构造内部发布；
    
  • 3）各应用系统中的参考数据和主数据与构造级的参考数据和主数据保持同等；
    
  • 4）明白各类参考数据和主数据的管理部门，并制定各类数据的管理规则；
    
  • 5）规范参考数据和主数据的管理流程，包管参考数据和主数据在各方面的应用；
    
  • 6）新建项目的过程中，统一分析项目与构造内部已有的参考数据和主数据的数据集成问题；
    
  • 7）分析、跟踪各应用系统中参考数据和主数据的数据质量问题，推动数据质量问题的办理。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）制定各部门的参考数据和主数据管理的稽核体系；
    
  • 2）定期生成、发布参考数据和主数据管理的稽核陈诉；
    
  • 3）优化参考数据和主数据的管理规范和管理流程。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）创建参考数据和主数据管理的最佳实践资源库；
    
  • 2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

12.3 数据元

12.3.1 概述

    通过对构造中核心数据元的尺度，使数据的拥有者和利用者对数据有同等的明白。
12.3.2 过程形貌

    过程形貌如下：

• a)创建数据元的分类和定名规则，根据构造的业务特征创建数据元的分类规则，制定数据元的定名，形貌与表现规范；
  
• b)创建数据元的管理规范，创建数据元管理的流程和岗位，明白管理岗位职责；
  
• c)数据元的创建，创建数据元创建方法，进行数据元的识别和创建；
  
• d)创建数据元的统一目录，根据数据元的分类及业务管理需求，创建数据元管理的目录，对构造内部的数据元分类存储；
  
• e)数据元的查找和引用，提供数据元查找和引用的在线工具；[)数据元的管理，提供对数据元以及数据元目录的一样寻常管理；
  
• g)数据元管理陈诉，根据数据元尺度定期进行引用情况分析，了解各应用系统中对数据元的引用。
  

12.3.3过程目的

    过程目的如下：

• a)创建统一的数据元管理规范；
  
• b)创建统一的数据元目录。
  

12.3.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）在项目文档中记载数据元的形貌信息；
    
  • 2）数据元在项目数据模型建模的过程中得到应用。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）在业务部门内统一记载公共数据元信息；
    
  • 2）在业务部门内创建数据元识别方法，进行数据元的识别、创建；
    
  • 3）在业务部门内创建数据元管理和应用的流程；
    
  • 4）在新项目建设过程中，创建数据元应用情况的检查机制，
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）创建构造内部数据元管理规范，规范数据元的管理流程；
    
  • 2）依据国家尺度、行业尺度对构造内部的数据元尺度进行优化；
    
  • 3）创建构造级的数据元目录，提供统一的查询方法；
    
  • 4）包管数据元尺度与相干业务术语，参考数据等尺度保持同等；
    
  • 5）定期构造和开展数据元应用的相干培训；
    
  • 6）创建数据元的应用机制，进行应用偏差分析；
    
  • 7）对于数据元相干的问题进行处置惩罚和跟踪。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）发布数据元管理陈诉，汇总数据元管理工作的盼望；
    
  • 2）制定各部门数据元的稽核体系，生成数据元管理稽核陈诉；
    
  • 3）根据数据元管理过程的监控和分析，优化数据元的管理规则，管理流程，定期更新数据元信息。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）参与国家尺度或行业尺度的制定；
    
  • 2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

12.4指标数据

12.4.1 概述

    指标数据是构造在谋分别析过程中衡量某一个目的或事物的数据，一般由指标名称，时间和数值等组成，指标数据管理指构造对内部谋分别析所必要的指标数据进行统一规范化界说、采集和应用.用于提拔统计分析的数据质量。
12.4.2过程形貌

• a）根据构造业务理需求，制定织内指标数据分类管理框架，包管指标分类框架的全面性和各分类之间的独立性；
  
• b)界说指标数据尺度化的格式，梳理构造内部的指标数据，形成统一的指标字典；
  
• c)根据指标数据的界说，由相干部门或应用系统定期进行数据的采集、生成；
  
• d)对指标数据进行访问授权，并根据用户需求进行数据显现；
  
• e)对指标数据采集、应用过程中的数据进行监控，包管指标数据的正确性、实时性；
  
• f)分别指标数据的归管门、管职责和管理流程，并按照管理规定对指标尺度进行维护和管理。
  

12.4.3过程目的

    过程目的如下：

• a)创建指标数据分类规范、格式规范；
  
• b)创建构造内部统一的指标数据字典；
  
• c)指标数据界说，清晰的形貌指标寄义等；
  
• d)创建了统一的指标数据管理流程。
  

12.4.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）在项目中界说了指标分析数据，并在文档中进行了形貌；
    
  • 2）项目组人员直接管理指标数据的增减、变更等需求，维护文档变更。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）在业务部门内部初步汇总了当前的指标数据，形成了指标数据手册；
    
  • 2）在业务部门内部统一了指标数据尺度和管理规则；
    
  • 3）在业务部门内部指定了指标数据管理人员，实现了指标的统一管理；
    
  • 4）创建指标数据管理流程，管理指标数据的增减、变更等。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）根据构造的业务战略、外部羁系需求创建统一的指标框架；
    
  • 2）在构造层面创建指标数据尺度，包括指标维度、公式、口径、形貌等；
    
  • 3）对于各部门的指标进行统一汇总，形成构造层面的指标数据字典并发布；
    
  • 4）明白各类指标数据的归口管理部门，进行本部门指标数据的管理；
    
  • 5）规范了构造层面的指标数据管理流程，明白了指标数据的管理需求，包括质量、安全等需求；
    
  • 6）对于指标数据相干的问题进行处置惩罚和跟踪。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）定期发布指标数据管理陈诉，阶段汇总指标数据管理工作的盼望；
    
  • 2）制定各部门指标数据的稽核体系，定期生成指标数据管理稽核陈诉；
    
  • 3）应用量化分析的方式对指标数据的管理过程进行稽核。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）通过指标数据的界说促进数据应用和数据价值的表现；
    
  • 2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

13 数据生存周期

13.1 数据需求

13.1.1概述

        数据需求是指构造对业务运营、谋分别析和战略决策过程中产生和利用数据的分类、寄义、分布和流转的形貌。数据需求管理过程识别所需的数据，确定数据需求优先级并以文档的方式对数据需求进行记载和管理。
13.1.2 过程形貌

        过程形貌如下:

• a)创建数据需求管理制度，明白构造数据需求的管理构造、制度和流程；
  
• b)收集数据需求，需求人员通过各方式分析数据应用场景，并识别数据应用场景中的数据分类、数据名称、数据寄义、数据创建、数据利用、数据展示、数据质量、数据安全、数据保留等需求编写数据需求文档；
  
• c)评审数据需求，构造人员对数据需求文档进行评审，评审关注各项数据需求是否与业务目的、业务需求保持同等，数据需求是否利用已界说的业务术语、数据项、参考数据等数据尺度，相干方对数据需求是否达成共识；
  
• d)更新数据管理尺度，对于已有数据管理尺度中尚未覆盖的数据需求以及经评审后达成同等必要变更数据尺度的，由数据管理人员根据相干流程更新数据尺度，包管数据尺度与实际数据需求的同等性；
  
• e)会集管理数据需求，各方数据用户的数据需求应会集由数据管理人员进行收集和管理，确保需求的汇总分析和历史回顾。
  

13.1.3过程目的

    过程目的如下：

• a)创建数据需求管理制度，统一管理各类数据需求；
  
• b)数据相干方对数据需求有同等的明白，能满意业务的需求；
  
• c)各类数据需求得到梳理和界说；
  
• d)数据的定名、界说和表现遵循构造发布的相干尺度。
  

13.1.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）在项目层面，相干方评审和审批数据需求；
    
  • 2）在项目层面，创建了收集、记载、评估、验证数据需求并确定优先级的方法，将数据需求与业务目的、应用需求匹配同等。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）业务部门创建了数据需求管理制度，对数据需求进行了管理；
    
  • 2）数据需求管理依托信息化项目管理流程运行；
    
  • 3）数据需求与业务流程、数据模型之间的匹配关系得到管理和维护；
    
  • 4）各业务部门自行开展数据溯源的工作。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）创建了构造级的数据需求收集，验证和汇总的尺度流程，并遵循和执行；
    
  • 2）数据需求管理流程与信息化项目管理流程和谐同等；
    
  • 3）根据业务、管理等方面的要求制定了数据需求的优先级；
    
  • 4）明白了数据需求管理的模板和数据需求形貌的内容；
    
  • 5）评审了数据需求、数据尺度，数据架构之间的同等性，并对数据尺度和数据架构等内容进行了完善；
    
  • 6）记载了产生数据的业务流程，并管理和维护业务流程与数据需求的匹配关系；
    
  • 7）会集处置惩罚各部门的数据需求，统一开展数据寻源的工作，
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）界说并应用量化指标，衡量数据需求范例、需求数量以及需求管理流程的有效性；
    
  • 2）构造对数据需求管理流程开展了连续改善措施；
    
  • 3）覆盖外部商业机构对本构造的数据需求，促进基于数据的商业模式创新。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

13.2 数据计划和开发

13.2.1 概述

    数据计划和开发是指计划、实施数据办理方案，提供数据应用，连续满意构造的数据需求的过程。数据办理方案包括数据库结构、数据采集，数据整合、数据交换、数据访问及数据产物(报表、用户视图)等。
13.2.2 过程形貌

    过程形貌如下：

• a)计划数据办理方案，计划数据办理方案包括概要计划和具体计划，其计划内容主要是面向具体的应用系统计划逻辑数据模型、物理数据模型、物理数据库、数据产物、数据访问服务、数据整合服务等，从而形成满意数据需求的办理方案；
  
• b)数据准备，梳理构造的各类数据，明白数据提供方，制定数据提供方案；
  
• c)数据办理方案的质量管理，数据办理方案计划应满意数据用户的业务需求，同时也应满意数据的可用性、安全性、正确性、实时性等数据管理需求，因此必要进行数据模型和计划的质量管理，主要内容包括开发数据模型和计划尺度，评审概念模型、逻辑模型和物理模型的计划，以及管理和整合数据模型版本变更；
  
• d)实施数据办理方案，通过质量评审的数据办理方案进入实施阶段.主要内容包括开发和测试数据库、创建和维护测试数据、数据迁移和转换，开发和测试数据产物、数据访问服务、数据整合服务、验证数据需求等。
  

13.2.3 过程目的

    过程目的如下：

• a)计划满意数据需求的数据结构和办理方案；
  
• b)实施并维护满意数据需求的办理方案；
  
• c)确保办理方案与数据架构和数据尺度的同等性；
  
• d)确保数据的完备性、安全性、可用性和可维护性。
  

13.2.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）在项目层面计划、实施数据办理方案，并根据项目要求进行了管理。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）单个业务部门创建了数据计划和开发的流程并遵从；
    
  • 2）单个业务部门创建了数据办理方案计划和开发规范，指导约束数据计划和开发；
    
  • 3）创建了数据办理方案计划的质量尺度并遵从；
    
  • 4）数据办理方案计划和开发过程中加强了数据架构和尺度方面的应用；
    
  • 5）各业务部门根据必要开展数据准备工作。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）创建了构造级数据计划和开发尺度流程并执行；
    
  • 2）创建了构造级数据办理方案计划、开发规范，指导约束各类数据计划和开发；
    
  • 3）创建了构造级数据办理方案的质量尺度、安全尺度并执行；
    
  • 4）应用级数据办理方案与构造级数据架构，数据尺度、数据质量等和谐同等；
    
  • 5）数据办理方案计划和开发过程中参考了权势巨子数据源的计划，优化了数据集成关系并进行了评审；
    
  • 6）明白数据供需两边职责，统一开展数据准备工作。
    
  
  
• d)第4级:量化管理
  
  
  
  • 1）参考、评估并采用数据计划与开发的行业最佳实践；
    
  • 2）界说并应用量化指标，衡量数据计划与开发流程的有效性；
    
  • 3）构造对数据计划与开发流程开展了连续改善措施。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）数据计划与开发能支撑数据战略的落地，有效促进数据的应用；
    
  • 2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

13.3 数据运维

13.3.1 概述

    数据运维是指数据平台及相干数据服务建设完成上线投入运营后，对数据采集、数据处置惩罚、数据存储等过程的一样寻常运行及其维护过程，包管数据平台及数据服务的正常运行，为数据应用提供连续可用的数据内容。
13.3.2 过程形貌

    过程形貌如下：

• a)制定数据运维方案，根据构造数据管理的必要，明白数据运维的构造，制定统一的数据运维方案；
  
• b)数据提供方管理，创建数据提供的监控规则，监控机制和数据合格尺度等服务程度协议和检查本事，连续监控数据提供方的服务程度，确保数据平台和数据服务有连续可用、高质量、安全可靠的数据，数据提供方管理包括对构造的内部和外部数据提供方；
  
• c)数据平台的运维，根据数据运维方队对数据库、数据平台、数据建模工具、数据分析工具、ETL工具、数据质量工具、元数据工具、主数据管理工具的选型、摆设、运行等进行管理，确保各技能工具的选择符合数据架构整体规划，正常运行各项指标满意数据需求；
  
• d)数据需求的变更管理，数据需求实现之后，必要实时跟踪数据应用的运行情况，监控数据应用和数据需求的同等性，同时对用户提出的需求变更进行管理，确保计划和实施的同等性。
  

13.3.3 过程目的

    过程目的如下：

• a)构造的表里部数据提供方可按照约定的服务程度提供满意业务需求的数据；
  
• b)包管数据相干平台和组件的稳定运行。
  

13.3.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）各项目分别开展数据运维工作，跟踪数据的运行状态，处置惩罚一样寻常的问题。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）对某类或某些数据确定了多个备选提供方，创建了选择数据提供方的依据和尺度；
    
  • 2）在某个业务范畴创建了数据提供方管理流程，包括数据溯源、职责分工与协同工作机制等并得到遵循；
    
  • 3）在某个业务范畴创建了数据运维管理规范，并指导相干工作的开展；
    
  • 4）在某个业务范畴对数据需求变更进行了管理。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）创建了构造级数据提供方管理流程和尺度并执行；
    
  • 2）创建了构造级的数据运维方案和流程并执行；
    
  • 3）数据运维办理方案能与构造级数据架构、数据尺度、数据质量等工作和谐同等；
    
  • 4）创建了数据需求变更管理流程，并以此对构造中的需求变更进行管理；
    
  • 5）定期制定数据运维管理工作陈诉，并在构造内进行发布。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）参考、评估并采用数据运维的行业最佳实践；
    
  • 2）界说并应用量化指标，衡量数据提供方绩效、衡量数据运维方案运行有效性；
    
  • 3）构造对数据运维流程开展了连续改善措施。
    
  
  
• e)第5级:优化级
  
  
  
  • 1）参与制定国际、国家、行业数据运维相干尺度；
    
  • 2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

13.4 数据退役

13.4.1 概述

    数据退役是对历史数据的管理，根据法律法规、业务、技能等方面需求对历史数据的保留和烧毁，执行历史数据的归档，迁移和烧毁工作，确保构造对历史数据的管理符合外部羁系机构和内部业务用户的需求，而非仅满意信息技能需求。
13.4.2 过程形貌

    过程形貌如下：

• a)数据退役需求分析，向公司管理层、各范畴业务用户调研内部和外部对数据退役的需求，明白外部羁系要求的数据保留和扫除要求，明白内部数据应用的数据保留和扫除要求，同时分身信息技能对存储容量、访问速率、存储成本等需求；
  
• b)数据退役计划，综合考虑合规、业务和信息技能需求，计划数据退役尺度和执行流程，明白不同范例数据的保留计谋，包括保留限期、保留方式等，创建数据归档、迁移、获取和扫除的工作流程和操纵规程，确保数据退役符合尺度和流程规范；
  
• c)数据退役执行，根据数据退役计划方案执行数据退役操纵，完成数据的归档、迁移和扫除等工作，满意法规、业务和技能必要，同时根据必要更新数据退役计划；
  
• d)数据恢复检查，数据退役之后必要制定数据恢复检查机制，定期检查退役数据状态，确保数据在必要时可恢复；
  
• e)归档数据查询，根据业务管理或羁系必要，对归档数据的查询请求进行管理，并恢复相干数据以供应用。
  

13.4.3 过程目的

    过程目的如下：

• a)对历史数据的利用、保留和扫除方案符合构造的表里部业务需求和羁系需求；
  
• b)创建流程和尺度，规范开展数据退役需求收集，方案计划和执行。
  

13.4.4 能力等级尺度

    能力等级尺度如下：

• a)第1级:初始级
  
  
  
  • 1）在项目层面开展数据退役管理，包括收集数据保留和烧毁的表里部需求，计划并执行方案。
    
  
  
• b)第2级:受管理级
  
  
  
  • 1）创建了数据退役尺度并执行；
    
  • 2）对构造内部的数据进行统一归档和备份；
    
  • 3）在必要归档数据查询时进行数据的恢复；
    
  • 4）对数据退役、扫除请求进行了审批。
    
  
  
• c)第3级:稳健级
  
  
  
  • 1）全面收集了构造内部业务部门和外部羁系部门数据退役需求；
    
  • 2）联合构造利益相干者的需求，创建了构造层面统一的数据退役尺度；
    
  • 3）对不同数据创建了符合需求的数据保留和烧毁计谋并执行；
    
  • 4）制定了数据退役尺度，定期检查退役数据的状态；
    
  • 5）对数据恢复请求进行审批，相干人员同意之后进行数据的恢复和查询；
    
  • 6）根据数据优先级确定不同的存储设备。
    
  
  
• d)第4级:量化管理级
  
  
  
  • 1）参考、评估并采用数据退役的行业最佳实践；
    
  • 2）界说并应用量化指标，衡量数据退役管理运行有效性和经济性；
    
  • 3）构造对数据退役流程开展连续改善措施。
    
  
  
• c)第5级：优化级
  
  
  
  • 1）数据退役提拔了数据访问性能、低落了数据存储成本，并包管了数据的安全；
    
  • 2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
    
  
  

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