GBT - 数据能力成熟度评价模型.docx-道客多多

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1、ICS 35.240.70 L67中华人民共和国国家标准GB/T XXXXXXXXX数据能力成熟度评价模型Data capability maturity assessment model点击此处添加与国际标准一致性程度的标识（征求意见稿）在提交反馈意见是，请将您知道的相关专利连同支持性文件一并附上。XXXX - XX - XX 发布 XXXX - XX - XX 实施GB/T XXXXXXXXXI目次前言 VI引言 .VII1 范围 12 规范性引

2、用文件 .13 术语和定义 .13.1 数据能力成熟度模型 data capability maturity assessment model.13.2 关键过程域 key process area 13.3 数据战略 data strategy 13.4 数据治理 data .governance 13.5 数据架构 data .architecture 13.6 数据标准 data standards 13.7 元数据 .metadata 13.8 数据质量 data quality .23.9 数据安全 dat

3、a .security 23.10 主数据 master data 23.11 参考数据 reference data 23.12 数据生命周期 datalifecycle 24 缩略语 25 DCMM 25.1 概述25.2 关键过程域定义 .35.2.1 数据战略45.2.2 数据治理45.2.3 数据架构45.2.4 数据应用55.2.5 数据安全55.2.6 数据质量55.2.7 数据标准55.2.8 数据生命周期55.3 成熟度评价等级 .55.3.1 初始级 65.3.2 受管理级 .65.3.3 已定义级 .75.3

4、.4 量化管理级 .75.3.5 优化级 7GB/T XXXXXXXXXI6 数据战略 .76.1 数据战略规划 76.1.1 概述 76.1.2 过程描述 .86.1.3 建设目标 .86.1.4 度量标准 .86.2 数据职能框架 96.2.1 概述 96.2.2 过程描述 .96.2.3 建设目标 .96.2.4 度量标准 .96.3 数据战略实施 .106.3.1 概述 .106.3.2 过程描述 106.3.3 建设目标 106.3.4 度量标准 106.4 数据任务效

5、益评价 116.4.1 概述 .116.4.2 过程描述 116.4.3 建设目标 116.4.4 度量标准 117 数据治理 127.1 数据治理组织 .127.1.1 概述 .127.1.2 过程描述 127.1.3 建设目标 137.1.4 度量标准 137.2 数据制度建设 .137.2.1 概述 .137.2.2 过程描述 137.2.3 建设目标 147.2.4 度量标准 147.3 数据治理沟通 .147.3.1 概述 .147.3.2 过程描述 157.3.3 建设

6、目标 157.3.4 度量标准 158 数据架构 158.1 数据模型 .168.1.1 概述 .168.1.2 过程描述 16GB/T XXXXXXXXXI8.1.3 建设目标 168.1.4 度量标准 168.2 数据分布 .178.2.1 概述 .178.2.2 过程描述 178.2.3 建设目标 178.2.4 度量标准 178.3 数据集成与共享 188.3.1 概述 .188.3.2 过程描述 188.3.3 建设目标 188.3.4 度量指标 188.4 元数据管理 198.

7、4.1 概述 .198.4.2 过程描述 198.4.3 建设目标 198.4.4 度量标准 199 数据应用 209.1 数据分析 .209.1.1 概述 .209.1.2 过程描述 219.1.3 建设目标 219.1.4 度量标准 219.2 数据开放共享 .229.2.1 概述 .229.2.2 过程描述 229.2.3 建设目标 229.2.4 度量标准 229.3 数据服务 .239.3.1 概述 .239.3.2 过程描述 239.3.3 建设目标 239.3.4 度量标准

8、 2310 数据安全 .2410.1 数据安全标准与策略 .2410.1.1 概述 2410.1.2 过程描述 .2410.1.3 建设目标 .2410.1.4 度量标准 .2510.2 数据安全管理 2510.2.1 概述 2510.2.2 过程描述 .25GB/T XXXXXXXXXI10.2.3 建设目标 .2610.2.4 度量标准 .2610.3 数据安全审计 2610.3.1 概述 2610.3.2 过程描述 .2610.3.3 建设目标 2710.3.4 度量标准 .2711 数

9、据质量管理 .2811.1 数据质量需求 2811.1.1 概述 2811.1.2 过程描述 .2811.1.3 建设目标 .2811.2 数据质量检查 2911.2.1 概述 2911.2.2 过程描述 .2911.2.3 建设目标 .2911.2.4 度量标准 .2911.3 数据质量分析 3011.3.1 概述 3011.3.2 建设目标 .3011.3.3 度量标准 .3011.4 数据质量提升 3111.4.1 概述 3111.4.2 功能描述 .3111.4.3 建设目标

10、 .3111.4.4 度量标准 .3112 数据标准 .3112.1 业务术语 3212.1.1 概述 3212.1.2 过程描述 .3212.1.3 建设目标 .3212.1.4 度量标准 .3212.2 参考数据和主数据 .3312.2.1 概述 3312.2.2 过程描述 .3312.2.3 建设目标 .3312.2.4 度量标准 .3412.3 数据元 3412.3.1 概述 3412.3.2 过程描述 .3512.3.3 建设目标 .3512.3.4 度量标准 .35GB/T XXXXXX

11、XXXI12.4 指标数据 3612.4.1 概述 3612.4.2 过程描述 .3612.4.3 建设目标 .3612.4.4 度量标准 .3713 数据生命周期管理 .3713.1 数据需求管理 3713.1.1 概述 3713.1.2 过程描述 .3813.1.3 建设目标 .3813.1.4 度量标准 .3813.2 数据设计和开发 .3913.2.1 概述 3913.2.2 过程描述 .3913.2.3 建设目标 .3913.2.4 度量标准 .3913.3 数据运维 4013

12、.3.1 概述 4013.3.2 过程描述 .4013.3.3 建设目标 .4013.3.4 度量标准 .4013.4 数据退役 4113.4.1 概述 4113.4.2 过程描述 .4113.4.3 建设目标 .4113.4.4 度量标准 .42参考文献 43GB/T XXXXXXXXXII4前言本标准按照 GB/T 1.1-2009给出的规则起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。本标准

13、由全国信息技术标准化技术委员会（ SAC/TC28）提出并归口。本标准起草单位：中国电子技术标准化研究院、御数坊（北京）科技咨询有限公司、中国建设银行、中国光大银行、清华大学本标准主要起草人：王静、宾军志，刘晨，袁芳，车春雷，田江。GB/T XXXXXXXXXVII引言本标准针对组织数据能力的评价制定了相关的过程域划分，评价标准，关键指标的定义等。通过本标准的描述，可以

14、帮助组织更好地理解和评价目前数据管理的现状，制定更加切合实际的发展路线。本标准的目的在于：-帮助组织制定数据管理战略-明确数据能力评价的过程域划分-明确数据能力评价的标准-明确数据能力状况发展阶段-组织内以及组织间对数据的一致理解-数据分类的划分-提升数据的利用价值-规范数据管理的手段本标准在借鉴国内外研究的基础上，充分考虑到

15、中国数据行业发展管理的特点，针对组织数据管理领域制定了数据能力成熟度评价模型。该模型制定了数据能力评价的八个关键过程域：-数据战略管理能力-数据治理-数据架构管理-数据应用管理-数据安全管理-数据质量管理-数据标准管理-数据生命周期管理能力每一个关键过程域都包含了概述、过程描述、建设目标、度量标准，可以指导组织进行相关的数据能力评估以及发展方

16、向的制定。GB/T XXXXXXXXX1数据能力成熟度评价模型1 范围本标准描述了组织进行数据管理、评价的能力成熟度模型，包含了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量管理、数据标准、数据生命周期管理共 8个关键过程域，标准中定义了数据能力的过程域，描述了每个过程域的建设目标和度量标准，可以作为组织进行数据管理工作的参考模型。本标准适用于数据拥有方对数据进行规划、

17、管理和能力提升方面的规范和指导，同时也适用于数据应用方案提供方进行数据相关解决方案的建设以及人员的培养等。2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件3.1 数据能力 data

18、capability数据能力是指组织对数据进行管理和应用的能力。3.2 数据能力成熟度模型 data capability maturity assessment model一种用于评价组织数据能力成熟度的方法，从数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量管理、数据标准、数据生命周期管理 8个过程域对组织的数据能力成熟度进行评价。3.3 过程域 proces

19、s area是数据管理相关活动、过程等集合，代表了一项数据能力。3.4 数据战略 data strategy组织开展数据工作的愿景和目标。3.5 数据治理 data governance数据资产管理行使权利和控制的活动集合，主要包含数据管理规范的制定，管理架构和流程的制定，具体工作的监督和执行。3.6 数据架构 data architectureGB/T XXXXXXXXX2通过组织级数据模型定义数据需求，指导对数

20、据资产的分布控制和整合，部署数据的共享和应用环境，以及元数据管理的一套整体规范。3.7 数据标准 data standards组织数据中的基准数据，是组织各个信息系统中的数据提供规范化、标准化的依据。3.8 元数据 metadata定义和描述其他数据的数据。GB/T 18391.1 2009，定义 3.2.163.9 数据质量 data quality在特定环境下，数据特性对于描述和使用需

21、求的满足程度。 ISO/IEC 25012_2008，定义 4.33.10 数据安全 data security数据加密和防治泄露等方面的规范和策略。3.11 主数据 master data组织中需要跨系进行共享的和新业务实体数据。3.12 参考数据 reference data对其他数据进行分类和规范的数据。3.13 数据生命周期 data lifecycle是指对数据创建，维护、集成，存档到删除等各个阶

22、段的过程管理。4 缩略语DCMM-数据能力成熟度模型（ Data Capability Maturity Model） KPA-关键过程域（ Key Process Area）MDM-主数据管理（ Master Data Management） DQ - 数据质量管理（ Data Quality）ERD-实体关系图（ Entity-relationship Diagram） UML-统一建模语言（ Unified Modeling Language） TCO-总拥有成本（ Total cost of

23、ownershi）SOR-记录系统（ System Of Record）5 DCMM 5.1 概述数据能力成熟度评价模型是一个综合数据管理过程、活动以及制度规范等多方面内容的模型，目标是提供一个全方位组织数据能力评估的模型，在模型的设计中，结合数据生命周期管理各个阶段的特征，GB/T XXXXXXXXX3对数据能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大能力，并对每项数据能力进行了二级过程域、建设目标、发展等级等方面的

24、描述。模型见图 1。图1 DCMM5.2 关键过程域定义组织数据能力被综合定义为八大一级过程域，其中每个一级过程域又有若干二级过程域来组成， DCMM中通过对每个二级过程域的概念、目标以及功能的定义来标准化组织数据管理的过程。在进行数据能力评估的过程中，每个一级过程域相互独立，可以独立开展评估，但是，在实际的管理过程中，每个一级过程域又相

25、互支撑，需要统一全面开展才能完善数据管理体系。关键过程域定义内容见表 1。表1 关键过程域定义一级过程域二级过程域数据战略规划数据职能框架数据战略实施数据战略数据任务效益评价数据治理组织数据制度建设数据治理数据治理沟通GB/T XXXXXXXXX4数据模型数据分布数据集成与共享数据架构元数据管理业务术语参考数据和主数据数据元数据标准指标数据数据需求数据设计和开发数据运营数据生命周期数据退役数据分析数据开放共享数据应用数据服务数据质量需求数据质量检查数据质量分析

26、数据质量数据质量提升数据安全策略数据安全保护数据安全数据安全审计5.2.1 数据战略数据战略是组织中数据工作开展的目标指引，定义组织数据工作的方向、愿景和原则。数据战略包括数据战略制定、数据管理功能、数据战略规划、数据任务效益评价等四个二级域，从组织数据战略的规划、实施和评价等方面对数据战略进行描述。5.2.2 数据治理GB/T XXXXXXXXX5数据治理是数据管理框架的核心职能，是对数据资产管理行使权利和控制

27、的活动集合，数据治理涉及到数据管理的组织，标准规范，流程，架构等多个方面，和数据管理的其他关键过程域都有交互，数据治理是在高层次上制定、执行数据管理的制度。5.2.3 数据架构数据架构是用于定义数据需求、指导对数据资产的整合和控制、使数据投资与业务战略相匹配的一套整体构件规范。数据架构包括数据模型、数据分布、数据集成与共享和元数据管理

28、四个二级职能域，数据模型职能域定义与规范业务经营、管理和决策活动需要的组织数据需求，数据分布职能域确定各类数据资产在组织内部的合理部署，数据集成与共享职能域实现组织的各类数据资产在组织内整合在一起，元数据管理是关于元数据的创建、存储、整合与控制等一整套流程集合。5.2.4 数据应用数据应用是指通过对组织数据进行统一的管理、加工和应用，对内支持业务

29、运营、流程优化、营销推广、风险管理、渠道整合等活动，对外支持数据开放共享、数据服务等活动，从而提升数据在组织运营管理过程中的支撑辅助作用，同时实现数据价值的变现。5.2.5 数据安全数据安全是指组织中的数据受到保护，没有受到破坏、更改、泄露和非法的访问。数据安全主要包括数据安全策略、数据安全管理和数据安全审计等三个过程域，从制度、管理和审计三个方面来

30、提升组织数据的安全性。5.2.6 数据质量数据质量是指数据的适用性（ fitness for use） ,描述数据对业务和管理的满足度。数据质量主要是指数据的准确性、及时性，完整性，唯一性，一致性，有效性等六个方面。数据质量管理是通过对数据的分析，监控，评估和改进的过程。5.2.7 数据标准数据标准是组织数据中的基准数据，为组织各个信息系统中的数据提供规范化

31、、标准化的依据，是组织数据集成、共享的基础，是组织数据的重要组成部分。依据数据特性的不同，可以把数据标准具体划分为四大类：业务术语标准、参考数据和主数据标准、数据项标准、指标数据标准。5.2.8 数据生命周期数据生命周期是指数据从设计、开发、创建、迁移、应用、存档、回收的周期、再次激活以及退出的整个过程，对数据进行贯穿其整个生命的管理需要相应的策

32、略和技术实现手段。数据生命周期管理的目的在于帮助组织在数据生命周期的各个阶段以最低的成本获得最大的价值。5.3 成熟度评价等级本标准将组织数据能力成熟度评价层次划分为五个等级：初始级，受管理级，已定义级，量化管理级和优化级。在此基础上，确定每个层次的基本特征，如图 2所示。GB/T XXXXXXXXX6图2 成熟度评价等级5.3.1 初始级组织没有意识到数据的重要性，数

33、据需求的管理主要是在项目级来体现，没有统一的数据管理流程，存在大量的数据孤岛，经常由于数据的问题导致低下的客户服务质量，繁重的人工维护工作等，具体的表现如下：a）当用户不相信数据的时候，业务管理者和 IT 管理者不知道问题的根源在于数据； b）组织在制定战略决策的时候，没有获得充分的数据支持；c）没有正式的数据蓝图规划，数据架构设计，数据管理

34、组织和流程等；d）业务系统独自管理自己的数据，各个业务系统之间的数据存在不一致，或者冲突的现象。没有人意识到数据管理或者数据质量的重要性；e）数据的管理是根据项目实施的周期来进行的，没有人知道针对数据的维护，管理的成本到底是多少。5.3.2 受管理级组织已经意识到数据是资产，根据管理策略的要求制定了管理流程，指定了相关人员进行初步

35、的管理，并且识别了数据管理、应用相关的干系人，具体的特征如下：a）管理者已经意识到数据的重要性，已经制定了一些数据管理的规范和岗位，想要促进数据管GB/T XXXXXXXXX7理相关工作的规范化；b）已经意识到数据质量和数据的孤岛问题是一个重要的管理问题，在进行数据分析的过程中，发现大量的数据不一致和重复的问题，但是找

36、不到问题的根源或者为此要负责的人；c）组织进行了一些数据集成的工作，尝试整合分散于各个业务系统的数据，也设计了一些数据模型和管理的岗位；d）开始进行了一些重要数据的文档工作，对重要数据的安全，风险等方面进行一些考虑，并且设计相关管理的管理措施。5.3.3 已定义级数据已经被当做实现组织绩效目标的重要资产，在组织层面制定了系列的标准化管理流程促进数据管理的

37、规范化，数据的管理者可以快速的满足跨多个业务系统的、准确的、一致的数据要求，有详细的数据需求响应处理规范、流程。具体的标志如下：a）管理者已经意识到数据的价值，在组织的层面明确了数据管理的规范和制度；b）数据的管理以及应用能够充分的参考组织的业务战略、经营管理需求以及外部监管需求； c）建立了规范的管理组织、管理流程，能够推

38、动组织内各部门 /子公司来按照流程开展工作； d）组织在日常的决策、业务开展过程中能够获取充足的数据支持，显著提升了工作效率； e）能够定期开展数据管理、应用相关的培训工作。5.3.4 量化管理级数据被认为是获取竞争优势的重要资源，组织认识到数据在的流程优化，工作效率提升等方面的作用，针对数据管理方面的流程进行全面的优化，针对数据管理的

39、岗位进行 KPI的考核，规范和加强数据相关的管理工作，并且应用相关的业务进行对 KPI考虑的工作工作进行支撑，具体的标志如下：a）管理者已经认识到数据是组织的战略资产，已经了解数据在流程优化，绩效提升等方面的作用，在制定组织业务战略的时候可以获得相关数据的支持；b）在组织层面建立了可量化的评价指标体系，可以准确测

40、量数据管理流程的效率，并且可以及时进行流程优化；c）在数据管理、应用的过程中充分借鉴了行业最佳实践，国家标准、行业标准等外部资源，催进组织本身的数据管理体系、应用体系的提升。5.3.5 优化级数据被认为是组织生存的基础，相关管理流程能够实时优化，能够在行业内进行最佳实践的分享，具体的标志如下：a）整个组织可以把数

41、据作为组织的核心竞争力，可以利用数据创造更多的价值和提升改善组织的效率；b）能够参与国家、行业等方面相关标准的制定工作；c) 能够把组织自身数据能力建设的经验作为行业的最佳实践进行推广，成为行业的标杆。6 数据战略数据战略包括数据战略规划、数据职能框架、数据战略实施、数据任务效益评价四个二级域，是对组织数据领域整体性、长期性、基本性问

42、题的策略谋划。数据战略规划确定数据管理愿景、目标等高阶内容，并在干系人之间达成共识；数据职能框架确定包含的各项数据管理、数据应用职能，并定义其内GB/T XXXXXXXXX8在关联关系；数据战略实施在评估现状与愿景、目标的差距后确定任务蓝图，并制定优先级顺序及实施步骤；数据任务效益评价建立业务案例和投资模型，并跟踪任务进度用于审计或后评价。6.1 数据战略规划6.1.1 概述数据

43、战略规划为数据管理各项活动定义愿景、目标、目的，并且要求在所有相关干系人之间达成共识。数据战略需要从宏观及微观两个层面明确开展数据管理及应用的动因，同时数据战略需要综合反映数据提供方和消费方的诉求。在数据战略具体制定过程中，组织内部的数据部门、业务部门、信息科技部门等相关方需共同协作，全面评估业务及信息化发展状态后制定可落地的数据战略。6.1.2 过程描述数据

44、战略规划过程域主要包含以下活动：a) 识别相关干系人。识别数据战略相关的利益干系人，明确各个干系人的诉求。b) 数据战略需求评估。组织对业务和信息化现状进行充分的评估，了解业务和信息化对数据的需求。c) 数据战略制定。数据战略定义数据职能活动的整体框架，其内容通常包括但不限于： 1) 愿景；2) 价值观；3) 管理范围；4) 总体目标；5) 总体策略。d

45、) 数据战略发布。以发文、网站、邮件等方式正式发布审批后的数据战略。e) 数据战略修订。根据组织业务战略、信息化发展等方面的要求定期进行数据战略的修订。6.1.3 建设目标建设目标应包括以下内容：a) 基于组织业务战略实际情况建立对应的数据战略，并在所有干系人中达成共识。 b) 数据战略被遵循并且有效落实，在架构、技术和业

46、务规划等活动中充分反映。c) 在各业务领域中通过数据治理活动收集反馈意见，由数据管理部门对数据战略进行统一维护和更新。6.1.4 度量标准度量标准应包括以下内容： a) 级别 1：初始级以独立发文或者在其他相关规划中制定了公司数据相关的发展战略。 b）级别 2：受管理级识别了数据战略的利益相关者以及相关诉求，初步设计了数据战略相关的管理流程，有计划的开展数据战略的管

47、理。c）级别 3：已定义级数据战略反应了整个组织业务发展的需求，制定了数据战略的管理制度和流程，对战略的执行进行定期监控和修订。d) 级别 4：量化管理GB/T XXXXXXXXX9可以数据战略的管理过程进行量化分析，并且及时进行优化 e) 级别 5：优化级数据战略可以有效提升企业竞争力，并且已经成为行业发展的标杆6.2 数据职能框架6.2.1 概述数据职能框架定义数据管理和数

48、据应用活动的关键部分，在组织范围内指导实际活动开展，并收集对应的反馈。组织应结合实际情况，设计或选择一个数据职能框架，界定数据管理和数据应用的各项功能，并在实践中持续检验其对应的合理性、完整性。6.2.2 过程描述数据职能框架过程域主要包括以下活动：a) 数据职能框架建立维护。数据库相关的系统建设通常配套数据职能框架，包括存储、归档等内容。伴随组织数据体系建设，

49、数据职能框架及对应的活动会逐步拓展覆盖范围和影响力。b) 数据职能框架运营实施。数据管理专职人员或相关团队行使管理职责，运营或实施数据管理的各项功能。c) 数据职能框架一致性确认。数据职能框架的各项功能需要在组织全体干系人之间达成一致，同时要求承接数据战略的要求。组织的数据职能框架通常包括但不限于：1) 数据治理；2) 数据架构；3) 数据标准；4) 数据生命周期；5) 数据质量；6) 数据安全；7) 数据应用。6.2.3 建设目标建设目标应包括以下内容：a) 职能领域：制定组织范围的数据职能框架，包括各职能的目标和描述。b) 内部关系：定义框架内各项功能间的关联关系，覆盖治理、管理、应用多个方面。6.2.4 度量标准度

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