Q／GDW 12117-2021  國家電網有限公司數據管理能力成熟度模型

Q/GDW12117—2021表1(續(xù))能力域能力項管理要素數據問題更正數據質量提升實施數據質量考核數據質量培訓宣費業(yè)務術語規(guī)范業(yè)務術語業(yè)務術語建設業(yè)務術語應用主數據和參考數據管理規(guī)范主數據和參考數據建設主數據和參考數據數據標準主數據和參考數據應用主數據管理平臺指標數據管理規(guī)范指標數據體系設計指標數據指標數據建設指標數據管控數據需求管理規(guī)范數據需求收集數據需求數據需求評審數據需求符合性管理數據解決方案設計數據設計和開發(fā)數據解決方案質量管理數據解決方案實施數據生存周期數據運維管理規(guī)范數據運維方案管理數據運維數據提供方管理數據組件運維數據需求跟蹤管理數據退役規(guī)范數據退役數據退役方案設計數據退役實施5. 2成熟度等級5.2.1初始級數據需求的管理主要是在項目級體現，沒有統(tǒng)一的管理流程，主要是被動式管理，具體特征如下：a)在制定戰(zhàn)略決策時，未獲得充分的數據支持；b)沒有正式的數據規(guī)劃、數據架構設計、數據管理組織和流程等；7

c）應用系統(tǒng)僅是數據承載手段之一 各自管理自已的數據，各應用系統(tǒng)之間的數據存在不一致現 象，未意識到數據管理或數據質量的重要性

5. 2. 2受管理級

意識到數據是資產，根據管理策略的要求制定了管理流程，指定了相關人員進行初步管理，具體特 正如下： a）意識到數據的重要性，并制定部分數據管理規(guī)范，設置了相關崗位； 意識到數據質量和數據孤島是一個重要的管理問題食用油標準，但目前沒有解決問題的辦法； C 進行了初步的數據集成工作，嘗試整合各應用系統(tǒng)的數據，設計了相關數據模型和管理崗位：

數據已被當做實現績效目標的重要資產，在公司層面制定系列的標準化管理流程，促進數據管理的 規(guī)范化，具體特征如下： 意識到數據的價值，在公司內部建立數據管理的規(guī)章和制度； 數據的管理以及應用能結合業(yè)務戰(zhàn)略、經營管理需求以及外部監(jiān)管需求： 建立相關數據管理組織、管理流程，推動各部門按流程開展工作； 在日常的決策、業(yè)務開展過程中能獲取數據支持，明顯提升工作效率； e 參與行業(yè)數據管理相關培訓，具有專職數據管理人員。

數據被認為是獲取競爭優(yōu)勢的重要資源，數據管理的效率能量化分析和監(jiān)控，具體特征如下： a）公司層面認識到數據是重要的戰(zhàn)略資產，了解數據在業(yè)務流程優(yōu)化、績效提升等方面的重要作 用，在制定業(yè)務戰(zhàn)略時可獲得數據支持； b 在公司層面建立可量化的評估指標體系，準確測量數據管理流程的效率并及時優(yōu)化 c）參與國家、行業(yè)等相關標準的制定工作； d初步建成數據生態(tài)體系，具有一定社會影響力

6. 1. 1 概述

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數據戰(zhàn)略規(guī)劃是在所有利益相關者之間達成共識的結果，是關于數據生存周期管理的戰(zhàn)略性謀劃。 數據戰(zhàn)略應順應能源革命與數字革命的融合趨勢，分析數據管理及應用的動因，并綜合反映利益相關者 的數據戰(zhàn)略需求，

6. 1. 2過程描述

過程描還如下： a) 制定數據戰(zhàn)略管理規(guī)范： b 識別利益相關者，征集利益相關者的數據需求： c） 評估數據戰(zhàn)略需求，分析收集的數據需求，開展業(yè)務和信息化現狀評估，明確數據戰(zhàn)略需求： d) 制定數據戰(zhàn)略，包含但不限于： 1） 愿景陳述，包含戰(zhàn)略陳述、對應戰(zhàn)略的數據管理原則、目的和目標； 2） 規(guī)劃范圍，包含重要業(yè)務領域、數據范圍和數據管理優(yōu)先級； 3） 藍圖框架，明確數據業(yè)務的體系框架； 4） 主要差距，明確當前數據業(yè)務與戰(zhàn)略愿景存在的差距； 5） 職責分工，明確數據戰(zhàn)略的職責分工； 6） 方案編制，明確數據戰(zhàn)略的各項任務； 7 路線圖編制，編制數據工作開展的計劃和途徑。 e 數據戰(zhàn)略發(fā)布，正式發(fā)布數據戰(zhàn)略： f 數據戰(zhàn)略修訂，根據公司戰(zhàn)略的變化及評估結果，定期進行數據戰(zhàn)略的修訂。

6. 1.3 過程目標

過程目標如下： a）編制和發(fā)布數據戰(zhàn)略： 基于數據業(yè)務價值和數據管理目標，識別利益相關者，分析相關數據戰(zhàn)略任務的優(yōu)先級； c）制定、監(jiān)控和評估后續(xù)計劃，指導數據戰(zhàn)略規(guī)劃實施。

6. 1.4能力等級標準

能力等級標準如下： a) 第1級：初始級： 在項目建設過程中明確數據管理目標和范圍， b) 第2級：受管理級： 1） 部門開展數據管理任務的利益相關者識別工作； 2） 制定與部門發(fā)展需求相適應的數據管理計劃； 3） 數據管理計劃的制定遵循相關管理流程； 4） 維護數據管理計劃和公司戰(zhàn)略之間的關聯關系。 C 第3級：穩(wěn)健級： 1） 制定數據戰(zhàn)略管理制度和流程，明確利益相關者職責，規(guī)范數據戰(zhàn)略管理過程； 2） 制定與業(yè)務戰(zhàn)略相適應的數據戰(zhàn)略； 3） 提供數據戰(zhàn)略實施需要的資源保障，包括資金保障、人才保障等； 4） 按標準對數據戰(zhàn)略進行發(fā)布、維護、審查和公告； 5） 編制數據戰(zhàn)略實施路線圖，指導數據工作的開展； 6）定期修訂數據戰(zhàn)略。

d）第4級：量化管理級： 1）量化分析數據戰(zhàn)略的管理過程： 2） 量化分析數據戰(zhàn)略落實情況，并持續(xù)優(yōu)化數據戰(zhàn)略； 3）量化評估數據戰(zhàn)略對關鍵業(yè)務戰(zhàn)略的支撐效果。 e 第5級：優(yōu)化級： 1）在業(yè)界分享數據戰(zhàn)略規(guī)劃最佳實踐，成為行業(yè)標桿； 2）主導或參與數據戰(zhàn)略規(guī)劃相關國家、行業(yè)標準的制定，且有關實踐成果被標準采納。

王務分解，制定數據戰(zhàn)略實 施路線圖，推進數據戰(zhàn)略任務實施的過程。 實施過程中通過評估戰(zhàn)略任務實施的現狀，確定現狀與愿景 且標之間的差距：依據數據戰(zhàn)略分解階段性戰(zhàn)略任務目標，并確定實施步驟。

6. 2. 2過程描述

過程描述如下： a 任務分解，分解數據戰(zhàn)略的任務目標，明確階段性建設目標； b 現狀評估，對當前數據業(yè)務現狀進行分析，評估各項工作開展情況； C 評估差距，將現狀評估結果與數據戰(zhàn)略任務目標進行對比，分析存在的差異； d 制定計劃，開展數據戰(zhàn)略任務優(yōu)先級排序，制定數據戰(zhàn)略實施計劃； e 資源保障，依據實施路徑，確定開展各項任務所需的資金、人才等資源 f 任務實施，根據數據戰(zhàn)略實施計劃推動各項數據戰(zhàn)略任務的落實； 過程監(jiān)控，依據實施計劃，及時對實施過程進行監(jiān)控

過程目標如下： a) 對現狀和戰(zhàn)略目標進行對比，分析存在差距，明確發(fā)展方向； b 推動戰(zhàn)略實施，基于存在的差距，結合業(yè)務戰(zhàn)略實施計劃，對數據戰(zhàn)略任務優(yōu)先級排序，提供 人才資源和資金保障，推動戰(zhàn)略實施； c檢查數據戰(zhàn)略落實情況，定期評估實施效果

6.2.4能力等級標準

能力等級標準如下： a) 第1級：初始級： 在具體項目中反映數據管理的任務、優(yōu)先級安排等內容。 6 第2級：受管理級： 1 部門層面評估關鍵數據業(yè)務現狀與愿景、目標的差距； 部門層面確定數據管理項目的優(yōu)先級并遵照執(zhí)行； 3） 部門層面制定數據任務目標，并對所有任務全面分析，確定實施路線圖并推動落實執(zhí)行 C 第3級：穩(wěn)健級： 1）公司全面評估各項數據業(yè)務現狀與愿景、目標的差距：

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2）公司統(tǒng)一開展數據戰(zhàn)略任務分解，明確階段性任務以及優(yōu)先級，制定任務計劃，并提供人 才、資金等方面的保障； 3） 推動數據戰(zhàn)略任務的落實執(zhí)行； 4） 跟蹤評估各項數據戰(zhàn)略任務的實施進展，定期向利益相關者發(fā)布數據戰(zhàn)略任務進展情況。 第4級：量化管理級： 1） 量化評估數據管理現狀和數據戰(zhàn)略目標之間的差距，并指導任務計劃的制定： 2 定期收集數據戰(zhàn)略任務進展情況，開展量化分析，并對數據戰(zhàn)略任務計劃進行修編，提升 任務計劃的準確性。 第5級：優(yōu)化級： 1）在業(yè)界分享數據戰(zhàn)略實施最佳實踐，成為行業(yè)標桿； 2）主導或參與數據戰(zhàn)略實施相關國家、行業(yè)標準的制定，且有關實踐成果被標準采納

數據戰(zhàn)略評估是通過制定數據戰(zhàn)略評估規(guī)范，從事前、事中、事后等維度對數據戰(zhàn)略實施情況 估，全面了解數據戰(zhàn)略進展，做好數據戰(zhàn)略的滾動修編，同時做好記錄供審計使用，

6. 3. 2過程描述

過程描述如下： a）建立數據戰(zhàn)略評估規(guī)范，制定評估方法； b）建立業(yè)務案例，確定數據戰(zhàn)略任務的范圍、任務活動、期望價值； c）建立任務效益評估模型，從時間、成本、效益等方面建立數據戰(zhàn)略任務效益評估模型； d）實施評估，針對數據戰(zhàn)略任務開展效益評估，評估結果支撐數據戰(zhàn)略的修訂。

6. 3.4能力等級標準

能力等級標準如下： 第1級：初始級： 在項目內建立數據任務的業(yè)務案例； 在項目內對數據任務進行成本和收益分析。 b) 第2級：受管理級： 1） 部門層面建立數據任務評估管理規(guī)范： 2） 部門層面建立業(yè)務案例和任務效益評估模型； 3） 部門層面根據任務效益評估模型對數據任務進行評估。 c 第3級：穩(wěn)健級： 1）公司明確數據戰(zhàn)略任務利益相關者的職責，建立數據戰(zhàn)略任務評估管理規(guī)范；

2）公司明確統(tǒng)一的業(yè)務案例模板，制定數據戰(zhàn)略業(yè)務案例，獲得利益相關者的支持和參與： 3）公司制定數據戰(zhàn)略任務的效益評估模型，并定期對數據戰(zhàn)略任務進行評估。 d 第4級：量化管理級： 量化評估業(yè)務案例中數據價值和收益預測的準確性： 2） 量化評估數據戰(zhàn)略資源使用情況，并及時調整相關資源分配。 e 第5級：優(yōu)化級： 1）在業(yè)界分享數據戰(zhàn)略評估最佳實踐，成為行業(yè)標桿； 相關國家、行業(yè)標準的制定，自有關成果被標準采納

7. 1. 2過程描述

7. 1. 2過程描述

過程描述如下： a) 建立數據治理組織架構，明確職責分工，推動數據戰(zhàn)略實施； b) 設置數據治理崗位，明確崗位職責、任職要求等； C 建設數據治理團隊，構建技能全面、梯次合理的數據治理人才隊伍； d 推動數據認責，明確各責任主體及責任要求： 建立績效評價體系，制定數據治理組織、崗位的績效考核體系，并推動執(zhí)行。

7.1.4能力等級標準

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1 建立職責清晰的數據治理架構，構建各利益相關者在數據治理中的協同工作機制； 2） 數據治理人員崗位職責明確，并在崗位描述中體現： 3） 制定并發(fā)布統(tǒng)一的數據認責方法和實施流程； 4） 推動數據認責管理，明確各類數據責任主體： 建立數據治理工作評價標準并實施。 d 第4級：量化管理級： 1） 建立復合型數據團隊，覆蓋管理、技術和運營等； 2） 建立數據人員職業(yè)晉升路線圖，明確發(fā)展目標； 3） 建立量化評價標準，評價數據治理工作成效 第5級：優(yōu)化級： 1） 在業(yè)界分享數據治理組織最佳實踐，成為行業(yè)標桿； 2） 主導或參與數據治理組織相關國家、行業(yè)標準的制定，且有關實踐成果被標準采納

數據制度建設是為保障數據治理規(guī)范化運行，建立制度體系的過程。數據制度體系通常分層設計 遵循嚴格的發(fā)布流程并定期修訂。結合數據治理組織設置，持續(xù)推動數據制度落地實施。

7. 2. 2過程描述

制定數據制度框架，包括辦法、規(guī)范和細則，規(guī)定數據治理的目標、原則、任務、工作方式、 具體措施等； 6 編制數據制度內容，數據管理辦法、數據管理規(guī)范、數據管理細則應密切銜接，構成數據制度 體系； c）發(fā)布數據制度，審批后正式發(fā)布； d 宣貫數據制度，進行宣傳、培訓解讀及問題解答等； 實施數據制度，結合數據治理組織設置，推動數據制度落地實施。

7. 2. 3過程目標

7.2.4能力等級標準

能力等級標準如下： a）第1級：初始級： 1） 項目中明確相關數據管理要求； 2） 數據管理要求的落實和執(zhí)行由各項目組自行決定。 b) 第2級：受管理級： 1 部門層面識別數據制度的內部利益相關者，考慮了利益相關者訴求； 2） 部門層面搭建內部數據制度框架結構，明確數據管理基本原則：

3）部門層面明確內部數據制度相關管理角色，推動數據制度實施； 4） 部門層面初步建立防范法律法規(guī)風險的相關數據制度； 5） 部門層面跟蹤數據制度實施情況，并維護版本更新。 C 第3級：穩(wěn)健級： 1） 建立數據制度體系框架，涵蓋辦法、規(guī)范、細則 2） 識別數據制度利益相關者，利益相關者參與制度制定并達成一致； 3） 數據制度的制定滿足監(jiān)管、合規(guī)等要求： 4） 數據制度涵蓋各數據能力域的管理要求，并正式發(fā)布； 建立完善的數據制度管理機制并持續(xù)修訂。 d 第4級：量化管理級： 1 數據制度的制定參考行業(yè)最佳實踐，體現業(yè)務發(fā)展需要，推動數據戰(zhàn)略實施； 2 制定評價指標體系，量化評估數據制度的執(zhí)行情況，優(yōu)化數據制度管理過程。 e 第5級：優(yōu)化級： 在業(yè)界分享數據管理制度最佳實踐，成為行業(yè)標桿； 2）主導或參與數據管理制度相關國家、行業(yè)標準的制定，且有關實踐成果被標準采納。

數據治理溝通是建立培訓宣貫、進展匯報等機制，確保利益相關者及時了解數據制度、標準、工作 進展的最新情況；定期組織開展數據管理和應用培訓，提升數據團隊知識和技能，培養(yǎng)數據資產意識， 構建數據文化。

過程描述如下： 收集數據治理溝通需求，廣泛征求利益相關者的溝通需求，了解溝通的重點內容； 建立數據治理溝通渠道，明確溝通的主要渠道； 制定數據治理溝通計劃，明確溝通內容、范圍和渠道，并在利益相關者之間達成共識； 執(zhí)行數據治理溝通計劃，按照溝通計劃，實施溝通活動： 建立數據治理問題協商機制，重大問題可擴大參與人范圍并引入更高層級管理者，以解決分歧 進行決策； 制定培訓宣貫計劃，根據人員和業(yè)務發(fā)展的需要，制定培訓宣貫計劃； 開展培訓，定期開展數據治理相關培訓

7. 3. 3 過程目標

過程目標如下： a 建立溝通渠道，制定和實施溝通計劃，提升各方對數據制度、標準的理解； b） 建立問題協商機制，掌握各方訴求，有效解決分歧，推動問題解決； c）形成良好的溝通文化，促進數據治理工作的開展。

7.3.4能力等級標準

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a）第1級：初始級： 1）項目中制定數據管理和數據應用的溝通計劃： 2） 項目中開展溝通活動的實施和管理。 第2級：受管理級： 1）音 部門層面將數據管理政策、標準納入溝通范圍； 部門層面定義內部數據管理溝通計劃，按計劃推動活動開展； 3） 部門層面開展數據治理工作匯報、交流和培訓。 第3級：穩(wěn)健級： 1 識別數據工作的利益相關者，明確各自訴求，制定并審批相關溝通計劃和培訓計劃； 2） 建立不同層級間的協同溝通機制，明確不同數據管理活動的溝通路徑，滿足溝通升級 更管理要求，發(fā)布并監(jiān)督執(zhí)行； 3） 明確統(tǒng)一的溝通宣貫方式，定期發(fā)布有關進展情況 4） 定期開展數據制度、理論方法和最佳實踐等的培訓工作，推動數據制度有效落地，提 據管理和應用能力； 明確數據工作進展報告的內容并定期發(fā)布。 d 第4級：量化管理級： 1） 建立與外部利益相關者的溝通機制，并持續(xù)擴大溝通范圍； 2） 收集并整理行業(yè)內外數據管理相關案例，包括最佳實踐、經驗總結等，并定期發(fā)布； 3） 全員了解數據管理與應用的價值，認同數據是重要生產要素。 ? 第5級：優(yōu)化級： 在業(yè)界分享數據治理溝通最佳實踐，成為行業(yè)標桿； 2）主導或參與數據治理溝通相關國家、行業(yè)標準的制定，且有關實踐成果被標準采納。

8. 1. 3過程目標

8. 1.4能力等級標準

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數據分布明確數據在組織、流程和系統(tǒng)方面的分布關系，定義數據類型，明確權威數據源，為數據 工作提供參考和規(guī)范。通過數據資源盤點，建立數據資源目錄，定義數據相關工作優(yōu)先級與數據責任人， 進一步優(yōu)化數據的集成關系

a） 制定管理制度，明確數據分布關系管理要求，指導開展數據分布關系梳理、應用、維護及工具 開發(fā)等工作； D 數據資源盤點，梳理數據資源，明確數據定義，分析存在的數據問題； 分布關系梳理，分析數據產生、存儲和共享狀況，明確數據與組織、流程和系統(tǒng)方面的分布關 系，建設數據資源目錄； d) 分布關系應用，基于梳理成果開展數據認責、數據溯源、量化數據熱度、優(yōu)化數據存儲和集成 關系等工作： 分布關系管理維護，根據業(yè)務流程和系統(tǒng)建設情況，及時更新、審批、發(fā)布數據分布關系。

8. 2. 3過程目標

過程目標如下： a）對數據資源建立分類管理機制，明確權威數據源； b) 梳理數據和組織、流程、系統(tǒng)之間的關系，建立數據資源目錄； c）通過數據分布的管理，進一步規(guī)范數據相關工作的建設。

能力等級標準如下： a) 第1級：初始級： 項目中進行數據分布關系管理，分析數據和系統(tǒng)的關系、數據和流程的關系等， b 第2級：受管理級： 對應用系統(tǒng)數據現狀進行全面梳理，明確數據需求和存在的問題； 2） 梳理部分數據和組織、流程和系統(tǒng)之間的關系； 3） 部門層面建設數據資源目錄，確定關鍵數據的權威數據源。 c） 第3級：穩(wěn)健級： 1） 制定數據分布關系管理規(guī)范，統(tǒng)一數據分布關系的表現形式； 2） 明確數據分布關系梳理目標，開展數據分布關系梳理： 3） 對數據進行分類管理，建設數據資源目錄，明確數據和組織、流程、系統(tǒng)之間的關系 4） 確定關鍵數據的權威數據源和合理的數據部署： 5） 建設數據資源目錄管理工具，開展數據分布應用和維護工作。 d) 第4級：量化管理級： 1） 通過數據分布關系的梳理，優(yōu)化數據存儲和集成關系： 2） 通過數據分布關系的應用，量化分析并快速展示數據相關工作的業(yè)務價值； 3） 制定量化評價指標，對數據資源目錄及其工具進行量化考核。 e） 第5級：優(yōu)化級： 1） 在業(yè)界分享數據分布最佳實踐，成為行業(yè)標桿； 2）主導或參與數據分布相關國家、行業(yè)標準的制定，且有關實踐成果被標準采納

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數據集成是指數據的匯聚、整合。通過制定數據集成規(guī)范，建立數據互通機制，構建數據集成平臺， 推動各應用系統(tǒng)數據匯聚，實現各部門、各層級之間數據互聯互通

B. 3. 2過程描述

B8.3. 3 過程且標

過程目標如下： 建立高效、靈活、適應性好的應用系統(tǒng)數據集成規(guī)范和機制； b） 建立數據中心等數據集成共享環(huán)境，形成對復雜數據加工處理、便捷訪問的環(huán)境； c 持續(xù)推進應用系統(tǒng)數據的匯聚，定期開展各類集成接口的檢查與分析； d）基于數據集成共享環(huán)境實現數據的互聯互通。

8.3.4能力等級標準

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6）基于數據中心等數據集成共享環(huán)境實現數據的互聯互通。 第4級：量化管理級： 1） 建立數據匯聚整合的量化指標，定期開展數據匯聚整合的評估考核； 2）采用新技術，持續(xù)優(yōu)化和提升數據集成能力。 e） 第5級：優(yōu)化級： 1）在業(yè)界分享數據集成最佳實踐，成為行業(yè)標桿； ②）主導數據集成相關國家、行業(yè)標準的制定，且有關實踐成果被標準采納

元數據是從業(yè)務、技術和 包括業(yè)務元數據、技術元委 理元數據。元數據管理是關 用等流程的集合。

8. 4. 2過程描述

過程描述如下： 1 元模型管理，是對數據對象進行分類并定義每類數據的元數據屬性的過程，元模型采用或參考 相關國家標準； D 元數據采集和梳理，基于元模型采集元數據，集成不同類型、不同來源的元數據，形成對數據 描述的統(tǒng)一視圖，并基于規(guī)范的流程及時更新管理； 元數據應用，基于數據管理和數據應用需求，開展元數據分析應用工作，包括但不限于數據查 詢、血緣分析、影響分析、符合性分析、質量分析等； d 元數據維護，監(jiān)測應用系統(tǒng)元數據變化，進行元數據新增和變更的審核，并及時發(fā)布； 建設元數據工具，建設元數據采集、檢查、監(jiān)控等功能，開發(fā)血緣分析、影響分析、數據地圖 等應用工作。

8. 4. 3過程目標

建立元模型標準，對元數據進行分類，建設元數據地圖； 6 有效集成各類元數據，建設數據資源全景圖，從業(yè)務、技術、管理不同視角管理和使用數據資 源； C）豐富元數據應用和元數據服務，支撐數據管理和數據應用

8.4.4能力等級標準

3）部門層面制定元數據采集和變更流程，對元模型進行采集和變更： 4 按照元模型管理要求采集新建系統(tǒng)的元數據，更新元數據存儲庫： 部門層面收集元數據應用需求，實現部分元數據應用，如數據血緣分析、影響分析等。 第3級：穩(wěn)健級： ? 制定元數據管理規(guī)范與管理流程； 2） 進行元數據分類并明確各元數據的范圍，設計相應的元模型； 3） 建設元數據應用需求管理流程，實現統(tǒng)一管理和開發(fā)； 實現豐富的元數據應用，開展數據血緣分析、影響分析、指標數據溯源、元數據一致性 查等工作： 制定元數據變更管理流程，基于規(guī)范流程對元模型進行變更； 6） 建立元數據存儲庫，統(tǒng)一管理各業(yè)務域及其應用系統(tǒng)的元數據； 7） 建設并應用元數據管理工具。 第4級：量化管理級： 與外部合作開展元模型融合設計開發(fā)，實現與外部相關方的元數據共享、交換和應用： 定義并應用量化指標，量化評估元數據管理的有效性和元數據應用的業(yè)務價值。 第5級：優(yōu)化級： 1 在業(yè)界分享元數據管理最佳實踐，成為行業(yè)標桿； 2）主導或參與元數據管理相關國家、行業(yè)標準的制定，且有關實踐成果被標準采納。

數據共享與開放堅持“以共享為原則、不共享為例外”，建立基于數據共享負面清單的數據共享機 制，推動數據有序對外開放，開展業(yè)務所需外部數據的統(tǒng)一采購、整合和管理，

9. 1. 2過程描述

過程描述如下： 制定數據共享與開放管理規(guī)范，明確管理組織、流程以及數據安全和數據質量管理要求； 收集并審核數據共享需求，形成數據共享需求清單，明確需求實現方式； 建立數據共享與開放目錄，制定數據共享負面清單，按照要求共享使用： 數據共享，基于數據中心等數據集成共享環(huán)境，實現數據橫向不同部門及縱向不同單位間共享； 數據開放，基于法律法規(guī)相關要求有序推動對外數據開放，并保證開放數據的安全和質量； 外部數據納管，統(tǒng)一收集業(yè)務所需外部數據需求，統(tǒng)一采購、整合并進行共享； 建設數據共享與開放平臺，實現數據共享與開放

9. 1. 3過程目標

過程目標如下： a) 數據共享與開放滿足法律法規(guī)、外部監(jiān)管的要求； b) 數據共享與開放促進內外部數據互通，提升數據價值： c）統(tǒng)一開展外部數據納管，降低外部數據采購成本。

9.1.4能力等級標準

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力等級標準如下： 第1級：初始級： 1）按照數據需求進行點對點數據共享與開放； 2）對外共享與開放的數據分散在各應用系統(tǒng)中，沒有統(tǒng)一的管理。 第2級：受管理級： 1） 部門層面設置管理崗位，負責本部門數據共享與開放管理； 2） 部門層面制定數據共享與開放策略和流程，指導本部門數據共享與開放： 3 部門層面統(tǒng)一管理共享與開放數據需求，實現集中的共享與開放； 部門層面統(tǒng)一收集外部數據需求，統(tǒng)一采購并實現部門內共享； 建立適用于部門層面的數據共享與開放管理平臺。 第3級：穩(wěn)健級： 1） 制定統(tǒng)一的數據共享與開放策略，包括組織、流程、數據安全與質量保障措施，指導數據 共享與開放； 2 建立基于數據共享負面清單的數據共享與開放管理機制，負面清單經審批后統(tǒng)一發(fā)布、定 期更新； 3） 建立統(tǒng)一的數據提供方管理機制，定期對數據提供方進行評估，確保外部采購數據的安全 和質量； 4） 統(tǒng)一管理各部門的外部數據需求，實現外部數據的統(tǒng)一采購、整合和共享； 5） 統(tǒng)一管理數據共享與開放的需求，集中評審與分析，確保共享與開放數據的安全和質量； 制定數據共享與開放目錄，方便內外部用戶瀏覽、查詢已共享和開放的數據； 7） 建立統(tǒng)一的數據共享與開放管理平臺，對共享與開放的數據進行統(tǒng)一管理，實現數據橫向 不同部門及縱向不同單位間共享。 第4級：量化管理級： 1） 定期評審共享與開放數據安全、質量，消除相關風險； 2） 跟蹤了解共享與開放數據情況和內外部用戶反饋的問題，并實施改進； 3）制定外部數據應用量化評估指標，評估外部數據業(yè)務價值。 第5級：優(yōu)化級： 1 在業(yè)界分享數據共享與開放最佳實踐，成為行業(yè)標桿； 2） 主導或參與數據共享與開放相關國家、行業(yè)標準的制定，且有關實踐成果被標準采納。

數據分析是為支撐經營管理活動決策 行的內外部數據分析挖掘、對應成果交付運營和評價 活動。數據分析能力是支撐決策、 創(chuàng)造 直的重要方式

bs標準9. 2. 2過程描述

過程描述如下： a）制定統(tǒng)一的數據分析管理制度； b）建立數據分析組織，明確相關職責； 收集數據分析需求，包括業(yè)務需求和數據需求：

Q/GDW 121172021

動態(tài)預警、趨勢預報等方法建筑軟件、計算，滿足數據應用需求

過程目標如下： a）建設數據分析管理機制，統(tǒng)一管理并實現數據分析需求； b）數據分析能力適應業(yè)務、技術領域的發(fā)展變化，滿足業(yè)務需求； c）數據分析支撐業(yè)務決策和業(yè)務價值實現，成為核心競爭力。

9.2.4能力等級標準