數據管理成熟度評估DCMM評估細則

　　數據管理成熟度評估模型DCMM針對8個能力域的28個能力項，每一個能力項又分為5個能力等級，針對每一個能力等級都設定了相應的評估細則，共445項評估細則。

　　A、數據戰略

　　AA、數據戰略規劃

　　AAa、初始級

　　AAa.1 在項目建設過程中反應了數據管理的目標和范圍。

　　AAb、受管理級

　　AAb.1 識別與數據戰略相關的利益相關者;

　　AAb.2 數據戰略的制定能遵循相關管理流程;

　　AAb.3 維護了數據戰略和業務戰略之間的關聯關系。

　　AAc、穩健級

　　AAc.1 制定能反應整個組織業務發展需求的數據戰略;

　　AAc.2 制定數據戰略的管理制度和流程，明確利益相關者的職責，規范數據戰略的管理過程;

　　AAc.3 根據組織制定的數據戰略提供資源保障;

　　AAc.4 將組織的數據管理戰略形成文件并按組織定義的標準過程進行維護、審查和公告;

　　AAc.5 編制數據戰略的優化路線圖，指導數據工作的開展;

　　AAc.6 定期修訂已發布的數據戰略。

　　AAd、量化管理級

　　AAd.1 對組織數據戰略的管理過程進行量化分析并及時優化;

　　AAd.2 能量化分析數據戰略路線圖的落實情況，并持續優化數據戰略。

　　AAe、優化級

　　AAe.1 數據戰略可有效提升企業競爭力;

　　AAe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　AB、數據戰略實施

　　ABa、初始級

　　ABa.1 在具體項目中反映數據管理的任務、優先級安排等內容。

　　ABb、受管理級

　　ABb.1 在部門或數據職能領域內，結合實際情況評估關鍵數據職能與愿景、目標的差距;

　　ABb.2 在部門或數據職能領域內，結合業務因素建立并遵循數據管理項目的優先級;

　　ABb.3 在部門或數據職能領域內，制定數據任務目標，并對所有任務全面分析，確定實施方向;

　　ABb.4 在部門或數據職能領域內，針對具體管理任務建立目標完成情況的評估準則。

　　ABc、穩健級

　　ABc.1 針對數據職能任務，建立系統完整的評估準則;

　　ABc.2 在組織范圍內全面評估實際情況，確定各項數據職能與愿景、目標的差距;

　　ABc.3 制定數據戰略推進工作報告模板，并定期發布，使利益相關者了解數據戰略實施的情況和存在的問題;

　　ABc.4 結合組織業務戰略，利用業務價值驅動方法評估數據管理和數據應用工作的優先級，制定實施計劃，并提供資源、資金等方面的保障;

　　ABc.5 跟蹤評估各項數據任務的實施情況，并結合工作進展調整更新實施計劃。

　　ABd、量化管理級

　　ABd.1 可應用量化分析的方式，對數據戰略進展情況進行分析;

　　ABd.2 積累大量的數據用以提升數據任務進度規劃的準確性;

　　ABd.3 數據管理工作任務的安排能及時滿足業務發展的需要，建立了規范的優先級排序方法。

　　ABe、優化級

　　ABe.1 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　AC、數據戰略評估

　　ACa、初始級

　　ACa.1 在項目范圍內建立數據職能項目和活動的業務案例;

　　ACa.2 通過基本的成本——收益分析方法對數據管理項目進行投資預算管理。

　　ACb、受管理級

　　ACb.1 在單個部門或數據職能領域內，根據業務需求建立了業務案例和任務效益評估模型;

　　ACb.2 在單個部門或數據職能領域內，建立業務案例的標準決策過程，并明確了利益相關者在其中的職責;

　　ACb.3 在單個部門或數據職能領域內，利益相關者參與制定數據管理和數據應用項目的投資模型;

　　ACb.4 在單個部門或數據職能領域內，根據任務效益評估模型對相關的數據任務進行了評評估。

　　ACc、穩健級

　　ACc.1 在組織范圍內，根據標準工作流程和方法建立數據管理和應用的相關業務案例;

　　ACc.2 在組織范圍內，制定了數據任務效益評估模型以及相關的管理辦法;

　　ACc.3 在組織范圍內，業務案例的制定能獲得高層管理者、業務部門的支持和參與;

　　ACc.4 在組織范圍內，通過成本收益準則指導數據職能項目的實施優先級安排;

　　ACc.5 在組織范圍內，通過任務效益評估模型對數據戰略實施任務進行評估和管理，并納入審計范圍。

　　ACd、量化管理級

　　ACd.1 構建專門的數據管理和數據應用TCO方法，衡量評估數據管理實施切入點和基礎實施的變化，并調整資金預算;

　　ACd.2 使用統計方法或其他量化方法分析數據管理的成本評估標準;

　　ACd.3 使用統計方法或其他量化方法分析資金預算滿足組織目標的有效性和準確性。

　　ACe、優化級

　　ACe.1 建立并發布數據管理資金預算藍皮書;

　　ACe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　B、數據治理

　　BA、數據治理組織

　　BAa、初始級

　　BAa.1 在具體項目中體現數據管理和數據應用的崗位、角色及職責;

　　BAa.2 依靠個人能力解決數據問題，未建立專業組織。

　　BAb、受管理級

　　BAb.1 制定了數據相關的培訓計劃，但沒有制度化;

　　BAb.2 在單個數據職能域或業務部門，設置數據治理兼職或專職崗位，崗位職責明確;

　　BAb.3 數據治理工作的重要性得到管理層的認可;

　　BAb.4 明確數據治理崗位在新建項目中的管理職責。

　　BAc、穩健級

　　BAc.1 管理層負責數據治理工作相關的決策，參與數據管理相關工作;

　　BAc.2 在組織范圍內明確統一的數據治理歸口部門，負責組織協調各項數據職能工作;

　　BAc.3 數據治理人員的崗位職責明確，可體現在崗位描述中;

　　BAc.4 建立了數據管理工作的評價標準，建立了對相關人員的獎懲制度;

　　BAc.5 在組織范圍內建立、健全數據責任體系，覆蓋管理、業務和技術等方面的人員，明確各方在數據管理過程中的職責;

　　BAc.6 在組織范圍內推動數據歸口管理，確保各類數據都有明確的管理者;

　　BAc.7 定期進行培訓和經驗分享，不斷提高員工能力。

　　BAd、量化管理級

　　BAd.1 建立數據人員的職業晉升路線圖，可幫助數據團隊人員明確發展目標;

　　BAd.2 建立復合型的數據團隊，能覆蓋管理、技術和運營等;

　　BAd.3 建立適用于數據工作相關崗位人員的量化績效評估指標，并發布考核結果，評估相關人員的崗位績效;

　　BAd.4 業務人員能落實、執行各自相關的數據管理職責。

　　BAe、優化級

　　BAe.1 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　BB、數據制度建設

　　BBa、初始級

　　BBa.1 各個項目分別建立數據相關規范或細則;

　　BBa.2 數據管理制度的落實和執行由各項目人員自行決定。

　　BBb、受管理級

　　BBb.1 在部分數據職能框架領域建立跨部門的制度管理辦法和細則;

　　BBb.2 識別了數據制度相關的利益相關者，了解了相關訴求;

　　BBb.3 明確了數據制度的相關管理角色，推動數據制度的實施;

　　BBb.4 跟蹤制度實施情況，定期修訂管理辦法，維護版本更新;

　　BBb.5 初步建立了防范法律和規章風險的相關制度。

　　BBc、穩健級

　　BBc.1 在組織范圍內建立制度框架，并制定數據政策;

　　BBc.2 建立全面的數據管理和數據應用制度，覆蓋各數據職能域的管理辦法和細則，并以文件形式發布，以保證數據職能工作的規范性和嚴肅性;

　　BBc.3 建立有效的數據制度管理機制，統一了管理流程，用以指導數據制度的修訂;

　　BBc.4 能根據實施情況持續修訂數據制度，保障數據制度的有效性;

　　BBc.5 定期開展數據制度相關的培訓和宣貫;

　　BBc.6 業務人員積極參與數據制度的制定，并有效推動業務工作的開展;

　　BBc.7 數據制度的制定參考了外部合規、監管方面的要求。

　　BBd、量化管理級

　　BBd.1 數據制度的制定參考了行業最佳實踐，體現了業務發展的需要，推動了數據戰略的實施;

　　BBd.2 量化評估數據制度的執行情況，優化數據制度管理過程。

　　BBe、優化級

　　BBe.1 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　BC、數據治理溝通

　　BCa、初始級

　　BCa.1 在項目內溝通活動的實施和管理;

　　BCa.2 存在部分數據管理和數據應用的溝通計劃，但未統一。

　　BCb、受管理級

　　BCb.1 在單個數據職能域，定義跨部門的數據管理相關的溝通計劃，并在利益相關者間達成一致，按計劃推動活動開展;

　　BCb.2 數據管理的相關政策、標準納入溝通范圍，并根據反饋進行更新;

　　BCb.3 根據需要在組織內部開展了相關培訓;

　　BCb.4 根據需要整理數據工作綜合報告，匯總組織內部階段發展情況。

　　BCc、穩健級

　　BCc.1 建立組織級的溝通機制，明確不同數據管理活動的溝通路徑，滿足溝通升級或變更管理要求，在組織范圍內發布并監督執行;

　　BCc.2 識別了數據工作的利益相關者，明確了各自訴求，制定并審批了相關溝通計劃和培訓計劃;

　　BCc.3 明確了組織內部溝通宣貫方式，定期發布組織內外部的發展情況;

　　BCc.4 定期開展數據相關的培訓工作，提升人員的能力;

　　BCc.5 數據管理的相關政策、方法、規范在組織范圍內進行溝通，覆蓋大多數數據管理和數據應用相關部門，并根據反饋更新;

　　BCc.6 明確數據工作綜合報告的內容組成，定期發布組織的數據工作綜合報告。

　　BCd、量化管理級

　　BCd.1 建立與外部組織的溝通機制，擴大溝通范圍;

　　BCd.2 收集并整理了行業內外部數據管理相關案例，包括最佳實踐、經驗總結，并定期發布;

　　BCd.3 組織人員了解數據管理與應用的業務價值，全員認同數據是組織的重要資產。

　　BCe、優化級

　　BCe.1 通過數據治理溝通，建立了良好的企業數據文化，促進了數據在內外部的應用;

　　BCe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　C、數據架構

　　CA、數據模型

　　CAa、初始級

　　CAa.1 在應用系統層面編制了數據模型開發和管理的規范;

　　CAa.2 根據相關規范指導應用系統數據結構設計。

　　CAb、受管理級

　　CAb.1 結合組織管理需求，制定了數據模型管理規范;

　　CAb.2 對組織中部分應用系統的數據現狀進行梳理，了解當前存在的問題;

　　CAb.3 根據數據現狀的梳理，結合組織業務發展的需要，建立了組織級數據模型;

　　CAb.4 應用系統的建設參考了組織級數據模型。

　　CAc、穩健級

　　CAc.1 對組織中應用系統的數據現狀進行全面梳理，了解當前存在的問題并提出解決辦法;

　　CAc.2 分析業界已有的數據模型參考架構，學習相關方法和經驗;

　　CAc.3 編制組織級數據模型開發規范，指導組織級數據模型的開發和管理;

　　CAc.4 了解組織戰略和業務發展方向，分析利益相關者的訴求，掌握組織的數據需求;

　　CAc.5 建立覆蓋組織業務經營管理和決策數據需求的組織級數據模型;

　　CAc.6 使用組織級數據模型指導系統應用級數據模型的設計，并設置相應的角色進行管理;

　　CAc.7 建立了組織級數據模型和系統級數據模型的映射關系，并根據系統的建設定期更新組織級的數據模型;

　　CAc.8 建立了統一的數據資源目錄，方便數據的查詢和應用。

　　CAd、量化管理級

　　CAd.1 使用組織級數據模型，指導和規劃整個組織應用系統的投資、建設和維護;

　　CAd.2 建立了組織級數據模型和系統應用級數據模型的同步更新機制，確保一致性;

　　CAd.3 及時跟蹤、預測組織未來和外部監管的需求變化，持續優化組織級數據模型。

　　CAe、優化級

　　CAe.1 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　CB、數據分布

　　CBa、初始級

　　CBa.1 在項目中進行了部分數據分布關系管理，例如數據和功能的關系、數據和流程的關系等。

　　CBb、受管理級

　　CBb.1 對應用系統數據現狀進行了部分梳理，明確了需求和存在的問題;

　　CBb.2 建立了數據分布關系的管理規范;

　　CBb.3 梳理了部分業務數據和流程、組織、系統之間的關系;

　　CBb.4 業務部門內部已對關鍵數據確定權威數據源。

　　CBc、穩健級

　　CBc.1 在組織層面制定了統一的數據分布關系管理規范，統一了數據分布關系的表現形式和管理流程;

　　CBc.2 全面梳理對應用系統數據現狀，明確需求和存在的問題，提出了解決辦法;

　　CBc.3 明確數據分布關系梳理的目標，梳理數據分布關系，形成數據分布關系成果庫，包含了業務數據和流程、組織、系統之間的關系;

　　CBc.4 組織內的所有數據按數據分類進行管理，確定每個數據的權威數據源和合理的數據部署;

　　CBc.5 建立了數據分布關系應用和維護機制，明確了管理職責。

　　CBd、量化管理級

　　CBd.1 通過數據分布關系的梳理，可量化分析數據相關工作的業務價值;

　　CBd.2 通過數據分布關系的梳理，優化了數據的存儲和集成關系。

　　CBe、優化級

　　CBe.1 數據分布關系的管理流程可自動優化，提升管理效率;

　　Cbe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　CC、數據集成與共享

　　CCa、初始級

　　CCa.1 應用系統間通過離線方式進行數據交換;

　　CCa.2 各部門間數據孤島現象明顯，擁有的數據相互獨立。

　　CCb、受管理級

　　CCb.1 建立了業務部門內部應用系統間公用數據交換服務規范，促進數據間的互聯互通;

　　CCb.2 對內部的數據集成接口進行管理，建立了復用機制;

　　CCb.3 建立了適用于部門級的結構化、非結構化數據集成平臺;

　　CCb.4 部門之間點對點數據集成的現象普遍存在。

　　CCc、穩健級

　　CCc.1 建立組織級的數據集成共享規范，明確了全部數據歸屬于組織的原則，并統一提供了技術工具的支持;

　　CCc.2 建立了組織級數據集成和共享平臺的管理機制，實現組織內多種類型數據的整合;

　　CCc.3 建立了數據集成與共享管理的管理方法和流程，明確了各方的職責;

　　CCc.4 通過數據集成和共享平臺對組織內部數據進行了集中管理，實現了統一采集，集中共享。

　　CCd、量化管理級

　　CCd.1 采用行業或國家標準的交換規范，實現組織內外應用系統間的數據交換;

　　CCd.2 能預見性采用新技術，持續優化和提升數據交換和集成、數據處理能力。

　　CCe、優化級

　　CCe.1 參與行業、國家相關標準的制定;

　　CCe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　CD、元數據管理

　　CDa、初始級

　　CDa.1 元模型的定義遵循應用系統項目建設需要和工具已有定義;

　　CDa.2 在項目層面生成和維護各類元數據，如業務術語、數據模型、接口定義、數據庫結構等;

　　CDa.3 在項目層面收集和實現元數據應用需求，如數據字典查詢、業務術語查詢等。

　　CDb、受管理級

　　CDb.1 在某個業務領域，對元數據分類并設計每一類元數據的元模型;

　　CDb.2 元模型設計參考國際、國內和行業元模型規范;

　　CDb.3 在某個業務領域建立了集中的元數據存儲庫，統一采集不同來源的元數據;

　　CDb.4 在某個業務領域制定了元數據采集和變更流程;

　　CDb.5 在某個業務領域，初步制定了元數據應用需求管理的流程，統籌收集、設計和實現，元數據應用需求;

　　CDb.6 實現了部分元數據應用，如：血緣分析、影響分析等，初步實現本領域內的元數據共享。

　　CDc、穩健級

　　CDc.1 制定了組織級的元數據分類及每一類元數據的范圍，設計相應的元模型;

　　CDc.2 規范和執行組織級元模型變更管理流程，基于規范流程對元模型進行變更;

　　CDc.3 建立了組織級集中的元數據存儲庫，統一管理多個業務領域及其應用系統的元數據，并制定和執行統一的元數據集成和變更流程;

　　CDc.4 元數據采集和變更流程與數據生存周期有效融合，在各階段實現元數據采集和變更管理，元數據能及時、準確反映組織真實的數據環境現狀;

　　CDc.5 制定和執行統一的元數據應用需求管理流程，實現元數據應用需求統一管理和開發;

　　CDc.6 實現了豐富的元數據應用，如：基于元數據的開發管理、元數據與應用系統的一致性校驗、指標庫管理等;

　　CDc.7 各類元數據內容以服務的方式在應用系統之間共享使用。

　　CDd、量化管理級

　　CDd.1 定義并應用量化指標，衡量元數據管理工作的有效性;

　　CDd.2 與外部組織合作開展元模型融合設計、開發;

　　CDd.3 組織與少量外部機構實現元數據采集、共享、交換和應用。

　　CDe、優化級

　　CDe.1 參與國際、國家或行業相關元數據管理相關標準制定;

　　CDe.2 參與國際、國家、行業的元數據采集、共享、交換和應用;

　　CDe.3 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　D、數據應用

　　DA、數據分析

　　DAa、初始級

　　DAa.1 在項目層面開展常規報表分析，數據接口開發;

　　CAa.2 在系統層面提供數據查詢，滿足特定范圍的數據使用需求。

　　DAb、受管理級

　　DAb.1 各業務部門根據自身需求制定了數據分析應用的管理辦法;

　　DAb.2 各業務部門獨立開展各自數據分析應用的建設;

　　DAb.3 采用點對點的方式處理數據分析中跨部門的數據需求;

　　DAb.4 數據分析結果的應用局限于部門內部，跨部門的共享大部分是以線下的方式進行。

　　DAc、穩健級

　　DAc.1 在組織級層面建設統一報表平臺，整合報表資源，支持跨部門及部門內部的常規報表分析和數據接口開發;

　　DAc.2 在組織內部建立了統一的數據分析應用的管理辦法，指導各部門數據分析應用的建設;

　　DAc.3 建立了專門的數據分析團隊，快速支撐各部門的數據分析需求;

　　DAc.4 能遵循統一的數據溯源方式來進行數據資源的協調;

　　DAc.5 數據分析結果能在各個部門之間進行復用，數據分析口徑定義明確。

　　DAd、量化管理級

　　DAd.1 建立了常用數據分析模型庫，支持業務人員快速進行數據探索和分析;

　　DAd.2 能量化評價數據分析效果，實現數據應用量化分析;

　　DAd.3 數據分析能有力支持業務應用和運營管理。

　　DAe、優化級

　　DAe.1 能推動自身技術創新;

　　Dae.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　DB、數據開放共享

　　DBa、初始級

　　DBa.1 按照數據需求進行了點對點的數據開放共享;

　　DBa.2 對外共享的數據分散在各個應用系統中，沒有統一的組織和管理。

　　DBb、受管理級

　　DBb.1 在部門層面制定了數據開放共享策略，用以指導本部門數據的開放和共享;

　　DBb.2 建立了部門級的數據開放共享流程，審核數據開放共享需求的合理性，并確保對外數據質量;

　　DBb.3 對部門內部的數據進行統一整理，實現集中的對外共享。

　　DBc、穩健級

　　DBc.1 在組織層面制定了開放共享數據目錄，方便外部用戶瀏覽、查詢已開放和共享的數據;

　　DBc.2 在組織層面制定了統一的數據開放共享策略，包括安全、質量、組織和流程，用以指導組織的數據開放和共享;

　　DBc.3 有計劃的根據需要修改開放共享數據目錄，開放和共享相關數據;

　　DBc.4 對開放共享數據實現了統一管理，規范了數據口徑，實現了集中開放共享。

　　DBd、量化管理級

　　DBd.1 定期評審開放數據的安全、質量，消除相關風險;

　　DBd.2 及時了解開放共享數據的利用情況，并根據開放共享過程中外部用戶反饋的問題，提出改進措施。

　　DBe、優化級

　　DBe.1 通過數據開放共享創造更大的社會價值，同時促進組織競爭力的提升;

　　Dbe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　DC、數據服務

　　DCa、初始級

　　DCa.1 根據外部用戶的請求進行了針對性的數據服務定制開發;

　　DCa.2 數據服務分散在組織內的各個部門。

　　DCb、受管理級

　　DCb.1 對數據服務的表現形式進行了統一的要求;

　　DCb.2 組織層面明確了數據服務安全、質量、監控等要求;

　　DCb.3 組織層面定義了數據服務管理相關的流程和策略，指導各部門規范化管理。

　　DCc、穩健級

　　DCc.1 在組織層面制定了數據服務目錄，方便外部用戶瀏覽、查詢已具備的數據服務;

　　DCc.2 統一了數據服務對外提供的方式，規范了數據服務狀態監控、統計和管理功能，并由統一的平臺提供;

　　DCc.3 進一步細化了數據服務安全、質量、監控等方面的要求，建立了企業級的數據服務管理制度;

　　DCc.4 有意識的響應外部的市場需求，積極探索對外數據服務的模式，主動提供數據服務。

　　DCd、量化管理級

　　DCd.1 與外部相關方合作，共同探索、開發數據產品，形成數據服務產業鏈;

　　DCd.2 通過數據服務提升組織的競爭力，并實現了數據價值;

　　DCd.3 對數據服務的效益進行量化評估，量化投入產出比。

　　DCe、優化級

　　DCe.1 業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　E、數據安全

　　EA、數據安全策略

　　EAa、初始級

　　EAa.1 在項目中設置了數據安全標準與策略，并在文檔中進行了描述。

　　EAb、受管理級

　　EAb.1 業務部門內部建立了數據安全標準、管理策略和管理流程;

　　EAb.2 業務部門內部識別數據安全利益相關者;

　　EAb.3 業務部門內部數據安全標準與策略的建立能遵循合理的管理流程。

　　EAc、穩健級

　　EAc.1 建立組織統一的數據安全標準以及策略并正式發布;

　　EAc.2 規范了組織數據安全標準與策略相關的管理流程，并以此指導數據安全標準和策略的制定;

　　EAc.3 數據安全標準與策略制定過程中能識別組織內外部的數據安全需求，包括外部監管和法律的需求;

　　EAc.4 規范了數據安全利益相關者在數據安全管理過程中的職責;

　　EAc.5 定期開展數據安全標準和策略相關的培訓和宣貫。

　　EAd、量化管理級

　　EAd.1 數據安全標準和策略的制定能符合國家或行業標準的內相關規定;

　　EAd.2 梳理和明確了組織相關的外部法律、監管等方面關于安全方面的需求列表，并和組織的數據安全標準和策略進行了關聯;

　　EAd.3 能根據內外部環境的變化定期優化提升數據安全標準與策略。

　　EAe、優化級

　　EAe.1 參與數據安全相關國家標準的制定;

　　EAe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　EB、數據安全管理

　　EBa、初始級

　　EBa.1 在項目中進行了數據訪問授權和數據安全監控;

　　EBa.2 對出現的數據安全問題進行分析和管理。

　　EBb、受管理級

　　EBb.1 依據數據安全標準在業務部門內部對數據進行安全等級的劃分;

　　EBb.2 業務部門內部進行了數據利益相關者需求的識別，并進行數據訪問授權以及數據安全保護;

　　EBb.3 業務部門內部進行了數據訪問、使用等方面的監控;

　　EBb.4 業務部門內部對潛在數據安全風險進行了分析，制定了預防措施。

　　EBc、穩健級

　　EBc.1 組織對數據進行了全面的安全等級劃分，每級數據的安全需求能清晰定義，安全需求的責任部門明確;

　　EBc.2 根據外部監管定義數據范圍，能清楚的定義外部監管對數據的安全需求;

　　EBc.3 圍繞數據生存周期，了解組織內利益相關者的數據安全需求，并對數據進行了安全授權和安全保護;

　　EBc.4 能對數據生存周期進行安全監控，及時了解可能存在的安全隱患;

　　EBc.5 對于不同的數據使用對象，通過數據脫敏、加密、過濾等技術保證數據的隱私性;

　　EBc.6 定期開展數據安全風險分析活動，明確分析要點，制定風險預防方案并監督實施;

　　EBc.7 定期匯總、分析組織內部的數據安全問題，并形成數據安全知識庫;

　　EBc.8 新的項目建設中能按照數據安全要求進行數據安全等級劃分、數據安全控制等;

　　EBc.9 定期開展數據安全相關培訓和宣貫，提升組織人員數據安全意識。

　　EBd、量化管理級

　　Ebd.1 定義了數據安全管理的考核指標和考核辦法，并定期進行相關的考核;

　　Ebd.2 定期總結數據安全管理工作，在組織層面發布數據安全管理工作報告;

　　Ebd.3 重點數據的安全控制可落實到字段級，明確核心字段的安全等級和管控措施。

　　EBe、優化級

　　EBe.1 能主動預防數據安全風險，并對已發生的數據安全問題進行溯源和分析;

　　EBe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　EC、數據安全審計

　　ECa、初始級

　　ECa.1 與組織信息化安全審計合并進行，沒有獨立的數據安全設計;

　　ECa.2 根據外部或監管的需要進行審計。

　　ECb、受管理級

　　ECb.1 檢查數據安全管理標準與策略是否能滿足各業務部門數據安全管理的需要;

　　ECb.2 評估數據安全管理的措施是否能按照數據安全管理標準與策略的要求進行;

　　ECb.3 規范數據安全審計的流程和相關文檔模板。

　　ECc、穩健級

　　ECc.1 在組織層面統一了數據安全審計的流程、相關文檔模板和規范，并征求了利益相關者的意見;

　　ECc.2 制定了數據安全審計計劃，可定期開展數據安全審計工作;

　　ECc.3 評審數據安全標準與策略對業務、外部監管的需求;

　　ECc.4 評審數據安全管理崗位、職責、流程的設置和執行情況;

　　ECc.5 評審組織數據安全等級的劃分情況;

　　ECc.6 評審新項目開展過程中的數據安全管理工作情況;

　　ECc.7 定期發布數據安全審計報告。

　　ECd、量化管理級

　　ECd.1 內部審計和外部審計相結合，協同推動數據安全工作的開展;

　　ECd.2 數據安全審計報告包括數據安全對業務、經濟的影響并分析影響數據安全的根本原因，提出數據安全管理工作的改進建議;

　　ECd.3 數據安全的管理流程、制度能根據數據安全審計來進行優化提升，實現數據安全管理的閉環。

　　ECe、優化級

　　ECe.1 數據安全審計是組織審計工作的重要組成，數據安全審計能推動數據安全標準和策略的優化及實施;

　　ECe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　F、數據質量

　　FA、數據質量需求

　　FAa、初始級

　　FAa.1 在項目中分析了數據質量的管理需求，并進行了相關的管理。

　　FAb、受管理級

　　FAb.1 制定數據質量需求相關模板，明確相關管理規范;

　　FAb.2 在組織或業務部門識別了關鍵數據的質量需求;

　　FAb.3 設計滿足本業務部門需求的數據質量評價指標，并建立了數據質量規則庫。

　　FAc、穩健級

　　FAc.1 明確組織層面的數據質量目標，統一數據質量需求相關模板、管理機制;

　　FAc.2 建立數據認責機制，明確各類數據管理人員以及相關職責，制定各類數據的優先級和質量管理需求;

　　FAc.3 數據質量目標的制定考慮了外部監管、合規方面的要求;

　　FAc.4 設計組織統一的數據質量評價體系以及相應的規則庫;

　　FAc.5 明確新建項目中數據質量需求的管理制度，統一管理權限。

　　FAd、量化管理級

　　FAd.1 數據質量需求能滿足業務管理的需要，融入數據生存周期管理的各個階段;

　　FAd.2 數據質量評價指標體系的制定參考了國家、行業相關標準;

　　FAd.3 量化衡量數據質量規則庫運行的有效性，持續改善優化數據質量規則庫。

　　FAe、優化級

　　FAe.1 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　FB、數據質量檢查

　　FBa、初始級

　　FBa.1 基于出現的數據問題，開展數據質量檢查工作。

　　FBb、受管理級

　　FBb.1 定義了數據質量檢查方面的管理制度和流程，明確數據質量檢查的主要內容和方式;

　　FBb.2 業務部門根據需要進行數據質量剖析和校驗;

　　FBb.3 在各新建項目的設計和實施過程中參考了數據質量規則的要求。

　　FBc、穩健級

　　FBc.1 明確組織級統一的數據質量檢查制度、流程和工具，定義了相關人員的職責;

　　FBc.2 根據組織內外部的需要，制定了組織級的數據質量檢查計劃;

　　FBc.3 在組織層面統一開展數據質量的校驗，幫助數據管理人員及時發現各自的數據質量問題;

　　FBc.4 在組織層面建立數據質量問題發現、告警機制，明確數據質量責任人員;

　　FBc.5 建立了數據質量相關考核制度，明確了數據質量責任人員考核的范圍和目標;

　　FBc.6 明確新建項目各個階段數據質量的檢查點、檢查模板，強化新建項目數據質量檢查的管理。

　　FBd、量化管理級

　　Fbd.1 定義并應用量化指標，對數據質量檢查和問題處理過程進行有效分析，可及時對相關制度和流程進行優化;

　　Fbd.2 數據質量管理納入業務人員日常管理工作中，可主動發現并解決相關問題。

　　FBe、優化級

　　FBe.1 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　FC、數據質量分析

　　FCa、初始級

　　FCa.1 基于出現的數據質量問題進行分析和評估。

　　FCb、受管理級

　　FCb.1 在某些業務部門建立數據質量問題評估分析方法，制定數據質量報告模板;

　　FCb.2 對數據質量問題進行分析，明確數據質量問題原因和影響;

　　FCb.3 在某些業務部門建立數據質量報告。

　　FCc、穩健級

　　FCc.1 制定組織層面的數據質量問題評估分析方法，制定統一的數據質量報告模板，明確了數據質量問題分析的要求;

　　FCc.2 制定數據質量問題分析計劃，定期進行數據質量問題分析;

　　FCc.3 對關鍵數據質量問題的根本原因、影響范圍進行分析;

　　FCc.4 組織定期編制數據質量報告，并發送至利益相關者進行審閱;

　　FCc.5 建立數據質量分析案例庫，提升組織人員對于數據質量的關注度;

　　FCc.6 對產生的信息進行知識總結，建立數據質量知識庫。

　　FCd、量化管理級

　　FCd.1 建立數據質量問題的經濟效益評估模型，分析數據質量問題的經濟影響;

　　FCd.2 通過數據質量分析報告及時發現潛在的數據質量風險，預防數據質量問題的發生;

　　FCd.3 持續改善優化數據質量知識庫。

　　FCe、優化級

　　FCF.1 通過數據質量分析提升員工數據質量的意識，建立良好的數據質量文化;

　　FCF.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　FD、數據質量提升

　　FDa、初始級

　　FDa.1 對業務部門或者應用系統中出現的數據問題進行數據質量校正。

　　FDb、受管理級

　　FDb.1 制定數據質量問題提升的管理制度，指導數據質量提升工作;

　　FDb.2 明確數據質量提升的利益相關者及其職責;

　　FDb.3 批量進行數據質量問題更正，建立數據質量跟蹤記錄;

　　FDb.4 根據數據質量問題的分析，制定并實施數據質量問題預防方案。

　　FDc、穩健級

　　FDc.1 建立組織層面的數據質量提升管理制度，明確數據質量提升方案的構成;

　　FDc.2 結合利益相關者的訴求制定數據質量提升工作計劃，并監督執行;

　　FDc.3 定期開展數據質量提升工作，對重點問題進行匯總分析，制定數據質量提升方案，從業務流程優化，系統改進，制度和標準完善等層面進行提升;

　　FDc.4 明確數據質量問題責任人，及時處理出現的問題，并提出相關建議;

　　FDc.5 持續開展培訓和宣貫，建立組織數據質量文化氛圍。

　　FDd、量化管理級

　　FDd.1 組織中的管理人員、技術人員、業務人員能協同推動數據質量提升工作;

　　FDd.2 能通過量化分析的方式對數據質量提升過程進行評估，并對管理過程和方法進行優化。

　　FDe、優化級

　　FDe.1 開展數據質量提升工作，避免相關問題的發生，形成良性循環;

　　FDe.2 業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　G、數據標準

　　GA、業務術語

　　GAa、初始級

　　GAa.1 項目級的業務術語已定義;

　　GAa.2 在項目級數據模型、數據需求的創建過程采用已定義的業務術語。

　　GAb、受管理級

　　GAb.1 建立了部分業務術語管理流程，并在業務術語定義、管理、使用和維護的過程中的得到應用;

　　GAb.2 建立了業務術語標準，保證了業務術語定義的一致性;

　　GAb.3 定期對業務術語標準進行復審和修訂;

　　GAb.4 建立了項目建設過程中業務術語應用的檢查機制。

　　GAc、穩健級

　　GAc.1 創建和應用組織級的業務術語標準;

　　GAc.2 建立組織級的業務術語索引;

　　GAc.3 在組織內明確了業務術語發布的渠道，并提供了瀏覽、查詢功能;

　　GAc.4 組織的業務術語在數據相關項目建設的過程中得到普遍應用;

　　GAc.5 通過數據治理建立了業務術語應用、變更的檢查機制;

　　GAc.6 定期進行業務術語的宣貫和推廣。

　　GAd、量化管理級

　　GAd.1 建立KPI分析指標監控業務術語管理過程的效率，并定期對于管理流程進行優化;

　　GAd.2 業務術語的定義引用了國家標準、行業標準。

　　GAe、優化級

　　GAe.1 參加行業、國家業務術語標準的制定;

　　GAe.2 業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　GB、參考數據和主數據

　　GBa、初始級

　　GBa.1 在項目級已確認參考數據和主數據的范圍;

　　GBa.2 參考數據和主數據與部分應用系統進行集成。

　　GBb、受管理級

　　GBb.1 識別參考數據和主數據的SOR;

　　GBb.2 建立參考數據和主數據的數據標準，整合并描述部分參考數據和主數據的屬性;

　　GBb.3 建立參考數據和主數據的管理規范。

　　GBc、穩健級

　　GBc.1 實現組織級的參考數據和主數據的統一管理;

　　GBc.2 定義組織內部各參考數據和主數據的數據標準，并在組織內部發布;

　　GBc.3 各應用系統中的參考數據和主數據與組織級的參考數據和主數據保持一致;

　　GBc.4 明確各類參考數據和主數據的管理部門，并制定各類數據的管理規則;

　　GBc.5 規范參考數據和主數據的管理流程，保證參考數據和主數據在各方面的應用;

　　GBc.6 新建項目的過程中，統一分析項目與組織內部已有的參考數據和主數據的數據集成問題;

　　GBc.7 分析、跟蹤各應用系統中參考數據和主數據的數據質量問題，推動數據質量問題的解決。

　　GBd、量化管理級

　　Gbd.1 制定各部門的參考數據和主數據管理的考核體系;

　　Gbd.2 定期生成、發布參考數據和主數據管理的考核報告;

　　Gbd.3 優化參考數據和主數據的管理規范和管理流程。

　　GBe、優化級

　　GBe.1 建立參考數據和主數據管理的最佳實踐資源庫;

　　GBe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　GC、數據元

　　GCa、初始級

　　GCa.1 在項目文檔中記錄數據元的描述信息;

　　GCa.2 數據元在項目數據模型建模的過程中得到應用。

　　GCb、受管理級

　　GCb.1 在業務部門內統一記錄公共數據元信息;

　　GCb.2 在業務部門內建立數據元識別方法，進行數據元的識別、創建;

　　GCb.3 在業務部門內建立數據元管理和應用的流程;

　　GCb.4 在新項目建設過程中，建立數據元應用情況的檢查機制。

　　GCc、穩健級

　　GCc.1 建立組織內部數據元管理規范，規范數據元的管理流程;

　　GCc.2 依據國家標準、行業標準對組織內部的數據元標準進行優化;

　　GCc.3 建立組織級的數據元目錄，提供統一的查詢方法;

　　GCc.4 保證數據元標準與相關業務術語、參考數據等標準保持一致;

　　GCc.5 定期組織和開展數據元應用的相關培訓;

　　GCc.6 建立數據元的應用機制，進行應用偏差分析;

　　GCc.7 對于數據元相關的問題進行處理和跟蹤。

　　GCd、量化管理級

　　GCd.1 發布數據元管理報告，匯總數據元管理工作的進展;

　　GCd.2 制定各部門數據元的考核體系，生成數據元管理考核報告;

　　GCd.3 根據數據元管理過程的監控和分析，優化數據元的管理規則、管理流程，定期更新數據元信息。

　　GCe、優化級

　　GCe.1 參與國家標準或行業標準的制定;

　　GCe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　GD、指標數據

　　GDa、初始級

　　GDa.1 在項目中定義了指標分析數據，并在文檔中進行了描述;

　　GDa.2 項目組人員直接管理指標數據的增減、變更等需求，維護文檔變更。

　　GDb、受管理級

　　GDb.1 在業務部門內部初步匯總了當前的指標數據，形成了指標數據手冊;

　　GDb.2 在業務部門內部統一了指標數據標準和管理規則;

　　GDb.3 在業務部門內部指定了指標數據管理人員，實現了指標的統一管理;

　　GDb.4 建立指標數據管理流程，管理指標數據的增減、變更等。

　　GDc、穩健級

　　GDc.1 根據組織的業務戰略、外部監管需求建立統一的指標框架;

　　GDc.2 在組織層面建立指標數據標準，包括指標維度、公式、口徑、描述等;

　　GDc.3 對于各部門的指標進行統一匯總，形成組織層面的指標數據字典并發布;

　　GDc.4 明確各類指標數據的歸口管理部門，進行本部門指標數據的管理;

　　GDc.5 規范了組織層面的指標數據管理流程，明確了指標數據的管理需求，包括質量、安全等需求;

　　GDc.6 對于指標數據相關的問題進行處理和跟蹤。

　　GDd、量化管理級

　　GDd.1 定期發布指標數據管理報告，階段匯總指標數據管理工作的進展;

　　GDd.2 制定各部門指標數據的考核體系, 定期生成指標數據管理考核報告;

　　GDd.3 應用量化分析的方式對指標數據的管理過程進行考核。

　　GDe、優化級

　　GDe.1 通過指標數據的定義促進數據應用和數據價值的體現;

　　GDe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　H、數據生存周期

　　HA、數據需求

　　HAa、初始級

　　HAa.1 在項目層面，相關方評審和審批數據需求;

　　HAa.2 在項目層面，建立了收集、記錄、評估、驗證數據需求并確定優先級的方法，將數據需求與業務目標、應用需求匹配一致。

　　HAb、受管理級

　　HAb.1 業務部門建立了數據需求管理制度，對數據需求進行了管理;

　　HAb.2 數據需求管理依托信息化項目管理流程運行;

　　HAb.3 數據需求與業務流程、數據模型之間的匹配關系得到管理和維護;

　　HAb.4 各業務部門自行開展數據溯源的工作。

　　HAc、穩健級

　　HAc.1 建立了組織級的數據需求收集、驗證和匯總的標準流程，并遵循和執行;

　　HAc.2 數據需求管理流程與信息化項目管理流程協調一致;

　　HAc.3 根據業務、管理等方面的要求制定了數據需求的優先級;

　　HAc.4 明確了數據需求管理的模板和數據需求描述的內容;

　　HAc.5 評審了數據需求、數據標準、數據架構之間的一致性，并對數據標準和數據架構等內容進行了完善;

　　HAc.6 記錄了產生數據的業務流程，并管理和維護業務流程與數據需求的匹配關系;

　　HAc.7 集中處理各部門的數據需求，統一開展數據尋源的工作。

　　HAd、量化管理級

　　HAd.1 定義并應用量化指標，衡量數據需求類型、需求數量以及需求管理流程的有效性;

　　HAd.2 組織對數據需求管理流程開展了持續改善措施;

　　HAd.3 覆蓋外部商業機構對本組織的數據需求，促進基于數據的商業模式創新。

　　HAe、優化級

　　HAe.1 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　HB、數據設計和開發

　　HBa、初始級

　　HBa.1 在項目層面設計、實施數據解決方案，并根據項目要求進行了管理。

　　HBb、受管理級

　　HBb.1 單個業務部門建立了數據設計和開發的流程并遵從;

　　HBb.2 單個業務部門建立了數據解決方案設計和開發規范，指導約束數據設計和開發;

　　HBb.3 建立了數據解決方案設計的質量標準并遵從;

　　HBb.4 數據解決方案設計和開發過程中加強了數據架構和標準方面的應用;

　　HBb.5 各業務部門根據需要開展數據準備工作。

　　HBc、穩健級

　　HBc.1 建立了組織級數據設計和開發標準流程并執行;

　　HBc.2 建立了組織級數據解決方案設計、開發規范，指導約束各類數據設計和開發;

　　HBc.3 建立了組織級數據解決方案的質量標準、安全標準并執行;

　　HBc.4 應用級數據解決方案與組織級數據架構、數據標準、數據質量等協調一致;

　　HBc.5 數據解決方案設計和開發過程中參考了權威數據源的設計，優化了數據集成關系并進行了評審;

　　HBc.6 明確數據供需雙方職責，統一開展數據準備工作。

　　HBd、量化管理級

　　HBd.1 參考、評估并采用數據設計與開發的行業最佳實踐;

　　HBd.2 定義并應用量化指標，衡量數據設計與開發流程的有效性;

　　HBd.3 組織對數據設計與開發流程開展了持續改善措施。

　　HBe、優化級

　　HBe.1 數據設計與開發能支撐數據戰略的落地，有效促進數據的應用;

　　HBe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　HC、數據運維

　　HCa、初始級

　　HCa.1 各項目分別開展數據運維工作，跟蹤數據的運行狀態，處理日常的問題。

　　HCb、受管理級

　　HCb.1 對某類或某些數據確定了多個備選提供方、建立了選擇數據提供方的依據和標準;

　　HCb.2 在某個業務領域建立了數據提供方管理流程，包括數據溯源、職責分工與協同工作機制等并得到遵循;

　　HCb.3 在某個業務領域建立了數據運維管理規范，并指導相關工作的開展;

　　HCb.4 在某個業務領域對數據需求變更進行了管理。

　　HCc、穩健級

　　HCc.1 建立了組織級數據提供方管理流程和標準并執行;

　　HCc.2 建立了組織級的數據運維方案和流程并執行;

　　HCc.3 數據運維解決方案能與組織級數據架構、數據標準、數據質量等工作協調一致;

　　HCc.4 建立了數據需求變更管理流程，并以此對組織中的需求變更進行管理;

　　HCc.5 定期制定數據運維管理工作報告，并在組織內進行發布。

　　HCd、量化管理級

　　HCd.1 參考、評估并采用數據運維的行業最佳實踐;

　　HCd.2 定義并應用量化指標，衡量數據提供方績效、衡量數據運維方案運行有效性;

　　HCd.3 組織對數據運維流程開展了持續改善措施。

　　HCe、優化級

　　HCe.1 參與制定國際、國家、行業數據運維相關標準;

　　HCe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。

　　HD、數據退役

　　HDa、初始級

　　HDa.1 在項目層面開展數據退役管理，包括收集數據保留和銷毀的內外部需求，設計并執行方案。

　　HDb、受管理級

　　HDb.1 建立了數據退役標準并執行;

　　HDb.2 對組織內部的數據進行統一歸檔和備份;

　　HDb.3 在需要歸檔數據查詢時進行數據的恢復;

　　HDb.4 對數據退役、清除請求進行了審批。

　　HDc、穩健級

　　HDc.1 全面收集了組織內部業務部門和外部監管部門數據退役需求;

　　HDc.2 結合組織利益相關者的需求，建立了組織層面統一的數據退役標準;

　　HDc.3 對不同數據建立了符合需求的數據保留和銷毀策略并執行;

　　HDc.4 制定了數據退役標準，定期檢查退役數據的狀態;

　　HDc.5 對數據恢復請求進行審批，相關人員同意之后進行數據的恢復和查詢;

　　HDc.6 根據數據優先級確定不同的存儲設備。

　　HDd、量化管理級

　　HDd.1 參考、評估并采用數據退役的行業最佳實踐;

　　HDd.2 定義并應用量化指標，衡量數據退役管理運行有效性和經濟性;

　　HDd.3 組織對數據退役流程開展持續改善措施。

　　HDe、優化級

　　HDe.1 數據退役提升了數據訪問性能、降低了數據存儲成本，并保證了數據的安全;

　　HDe.2 在業界分享最佳實踐，成為行業標桿。