概述
数据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。
1.2 过程描述
数据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) 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。
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。
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：量化管理级
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
2 数据职能框架
2.1 概述
数据职能框架定义数据管理和数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。
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，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。
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。
4.2.4 度量标准
度量标准应包括以下内容：
a) 级别 1：初始级。
数据职能的目标或描述在具体项目中体现。
b) 级别 2：受管理级
在单个部门内确立数据职能范围，有明确的数据职能框架或职责定义。并且在确定的数据 职能中定义了角色、职责，以及相关工作规范、流程。
c) 级别 3：已定义级
在组织层面建立数据职能框架，满足组织的业务、信息化建设需求，制定了各项管理制度和 流程，确定数据职能一体化协作关系，并有对应的实施案例；
d) 级别 4：量化管理级
能够对数据职能框架的管理过程进行量化分析，并进行改进
e) 级别 5：优化级
数据职能框架能够有效指引数据相关工作的开展，成为行业的最佳实践。
3 数据战略实施
3.1 概述
组织完成数据战略规划并制定数据职能框架，实施过程中评估组织数据管理和数据应用的现状，确 定与愿景、目标之间的差距；然后依据数据职能框架制定阶段性数据任务蓝图，并确定优先级实施步骤。
3.2 过程描述
数据战略实施过程域主要包含以下活动：
a) 评估差距。
现状调研分析确定与数据战略中内容的差距。
b) 评价准则。
有无系统、科学的评价准则是评价模型中“已定义”等级的分界点，要求范围完整 并逐步量化。
c) 实施路径。
干系人结合组织的共同目标和实际商业价值进行数据职能任务优先级排序。
d) 保障计划。
依据实施路径，制定开展各项活动所需的经费计划、人力计划等。
e) 过程监控。
依据实施路径，及时对演进过程进行监控，发现、纠正存在的问题。
3.3 建设目标
建设目标应包括以下内容：
a) 充分评估差距，并确定数据职能任务蓝图；
b) 相关干系人结合组织的共同目标和实际商业价值，进行数据职能任务优先级排序。
3.4 度量标准 度量标准应包含以下内容：
a) 级别 1：初始级
1) 在具体项目中反映数据管理的任务、优先级安排等内容。
b) 级别 2：受管理级
1) 在单个部门或数据职能领域内，结合实际情况评估关键数据职能与愿景、目标的差距；
2) 在单个部门或数据职能领域内，结合业务因素建立并遵循数据管理项目的优先级安排方 法；
3) 在单个部门或数据职能领域内，制定数据任务蓝图，并对所有任务进行全面分析确定实 施路径；
4) 在单个部门或数据职能领域内，针对具体管理任务建立目标完成情况的评估准则。
c) 级别 3：已定义级
5) 在组织范围内全面评估实际情况，确定各项数据职能与愿景、目标的差距；
6) 针对数据职能任务，建立系统完整的评估准则；
7) 结合组织业务战略，利用业务价值驱动方法评估数据管理和数据应用的目标；
8) 跟踪评估各项数据任务的实施情况，并结合工作进展调整更新实施计划。
d) 级别 4：量化管理级
9) 应用统计或其他量化方法来设计评估准则
e) 级别 5：优化级 成为行业标杆，分享最佳实践。
4 数据任务效益评价
4.1 概述
数据战略实施规划任务蓝图实施路径，数据任务效益评价提供任务相关实施活动的风险/价值评估 作为参考因素。数据任务效益评价过程中建立对应的业务案例和投资模型，并在整个任务实施过程中跟 踪进度，同时做好记录供审计和后评价使用。
4.2 过程描述
数据任务效益评价过程域主要包含以下活动：
a) 任务效益评价
从业务案例出发探讨数据职能任务的切入视角，为实际任务的选择和投资预算 等提供基础性参考。
b) 建立业务案例
建立了基本的用例模型、项目计划、初始风险评估和项目描述，能够确定数据 管理和数据应用相关任务（项目）的范围、活动、期望的价值、以及合理的成本收益分析。
c) 建立投资模型
作为数据职能项目投资分析的基础性理论，投资模型确保在充分考虑成本和收 益的前提下对所需资本进行合理化分配。投资模型要满足不同业务条线的信息科技需求，以及 对应的数据职能内容，同时要进行广泛沟通以保障对业务或技术的前瞻性支持，最后还要同时 符合相关的监管及合规性要求。
d) 阶段评价
在数据工作开展过程中，定期对已取得的成果进行效益评价，从业务价值、经济效 益等维度进行评价。
4.3 建设目标
业务案例和投资模型是确保干系人认可数据职能目标实现的关键步骤，包括以下内容：
a) 建立数据职能项目的业务案例，符合组织组织目标和业务驱动要求；帮助项目获取执行层面的 支持，同时为投资模型提供参考；
b) 建立一个或一组可持续的投资模型，满足组织文化和业务案例需求；
c) 遵循投资模型，进行合理的成本收益分析，同时项目资金支持反映业务目标和组织优先级考虑；
d) 对业务案例、资金支持方法及活动的记录、跟踪、审计、后评价。
4.4 度量标准
度量标准应包含以下内容：
a） 级别 1：初始级
1） 在项目范围内建立数据职能项目/活动的商业案例；
2） 通过基本的成本-收益分析方法对数据管理项目进行投资预算管理。
b） 级别 2：收管理级
1） 在单个部门或数据职能领域内，定义并遵循商业案例方法；
2） 在单个部门或数据职能领域内，建立数据职能业务案例的标准化决策过程，并参考相应的 投资模型准则，选择切入点；
3） 在单个部门或数据职能领域内，干系人参与并支持数据管理和数据应用项目的投资模型； 4） 在单个部门或数据职能领域内，将数据管理和数据应用的成本与业务领域、运营功能和信 息科技进行映射。
c） 级别 3：已定义级
1）在组织范围内，根据标准化工作流程方法建立数据管理和数据应用业务案例；
2) 业务案例需要包括数据职能项目总成本 TCO 的分析内容，同时通过财务会计方法将成本 单元在部门、项目间进行分配；
3) 在组织资金预算过程中对业务案例进行评估和排序，对应于预算投资角度对数据管理和 数据应用的重视；
4) 在组织范围内，建立投资预算方面的正式标准要求；
5) 在组织范围内，通过成本收益准则指导数据职能项目的实施优先级安排；
6) 在组织范围内，依据历史数据进行后评价工作，并纳入审计范围。
d） 级别 4：量化管理级
1) 构建专门的数据管理和数据应用 TCO 方法，衡量评价数据管理实施切入点和基础实施的 变化，并进行对应的资金预算调整；
2) 使用统计方法或者其他量化方法分析数据管理的成本评价标准；
3) 使用统计方法或者其他量化方法分析资金预算满足组织目标的有效性和准确性。
e) 级别 5：优化级
I) 成为行业标杆，分享最佳实践；
II) 建立并发布数据管理资金预算白皮书。
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