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。
1 数据模型
1.1 概述
数据模型是使用结构化的语言（譬如ERD、UML等）将收集到的组织业务经营、管理和决策中使用的 数据需求进行综合分析，按照模型设计规范将需求重新组织在一起。 从模型覆盖的内容粒度看，数据模型一般分为主题域模型、概念模型、逻辑模型和物理模型。主题 域模型是最高层级、以主题概念及其间关系为基本构成单元的模型，主题是对数据表达事物本质概念的 高度抽象；概念模型是以数据实体(类)及其间关系为基本构成单元的模型，实体名称一般采用标准的业 务术语命名；逻辑数据模型是在概念模型的基础上细化，以数据属性(元素)为基本构成单元；物理模型 是逻辑模型在计算机信息系统中依托于特定实现工具的数据结构，譬如数据库结构、文件结构等。 从模型覆盖的数据范围看，数据模型分为组织级数据模型和系统应用级数据模型。组织级数据模型 包括主题域模型、概念模型和逻辑数据三类，系统应用级数据模型包括逻辑数据模型和物理数据模型两 类。
1.2 过程描述
数据模型职能域是针对组织经营、管理、决策活动中的数据信息需求，建立结构化的主题域数据模 型、概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型，并且进行信息价值链分析。主要包括以下活动：
a) 收集和理解组织数据信息需求
包括收集和分析组织应用系统的数据信息需求和实现组织的战 略、满足内外部监管、与外部组织互联互通等的数据信息需求等。
b) 制定模型规范
包括数据模型的管理工具、命名规范，常用术语以及管理方法等。
c) 开发数据模型
包括开发设计系统应用级数据模型、组织级数据主题域模型、组织级数据概念 模型和组织级数据逻辑模型。
d) 分析信息价值链
将数据模型中的业务数据实体（类）与组织架构中流程架构、组织架构之间 进行对接，协调一致。
e) 一致性检查
检查组织级数据模型和系统级数据模型的一致性。
f) 模型变更管理
根据需求的变化实时的对数据模型进行维护。
1.3 建设目标
建设目标应包括以下内容：
a) 建立和维护组织级数据模型和系统应用级数据模型；
b) 维护组织级数据模型与流程架构、组织架构间协调一致；
c) 建立一套组织共同遵守、进行数据模型设计的开发规范；
d) 使用组织级数据模型来指导组织的信息系统建设。
1.4 度量标准
度量标准应包含以下内容：
a) 级别 1：初始级
1) 应用系统开发设计已经使用数据模型收集系统的数据需求，指导应用系统数据结构设计。
b) 级别 2：受管理级
1) 业务条线建立了覆盖整个条线业务经营管理决策数据需求的业务域数据模型，指导系统 应用的数据模型开发；
2) 业务条线建立了业务域数据模型与条线业务流程对接矩阵；
3) 业务条线建立了数据模型设计规范和维护机制。
c) 级别 3：已定义级
1) 整个组织建立了覆盖整个组织业务经营管理和决策数据需求的组织级数据模型；
2) 建立了组织级数据模型与组织组织业务流程间对接矩阵；
3) 已使用组织级数据模型指导系统应用级的模型设计；
4) 建立了组织级数据模型开发设计规范整个组织遵循一套统一的数据建模规范；
5) 建立了数据模型质量评审标准和流程。
d) 级别 4：量化管理级
1) 使用组织级数据模型，指导和规划整个组织信息应用系统的投资、建设和维护；
2) 建立了组织级数据模型和系统应用数据模型的同步更新机制，确保其一致性；
3) 及时跟踪、预测组织未来和外部监管的需求变化，持续优化组织级数据模型；
e) 级别 5：优化级
1) 在行业中共享数据模型的经验成果，成为业界共享的最佳实践。
2 数据分布
2.1 概述
数据分布职能域是针对组织内的每个业务数据，确定一个合理的最佳应用系统来负责存储，成为权 威数据源。必要时，为了系统性能的原因，可以在该系统以外的应用系统中存储数据副本，但同时必须 建立主副本间的同步机制。
2.2 过程描述
数据分布职能域是对组织内每个数据确定一个合理的采集存储系统作为权威数据源。其主要职能活 动包括识别数据类型，确定最佳
数据采集存储系统，制定历史数据的存储策略和数据主副本间同步机制。 主要包括以下活动：
a) 设别数据类型
将组织内的数据根据其本质特征进行分类管理，一般类型包括但不限于
主数据、 参考数据、交易数据、点击流数据、文档数据、元数据等几种类型。
b) 确定数据的权威数据源
最佳数据采集存储系统是对每类数据确定相对合理的唯一信息采集和 存储系统为权威数据源。
c) 数据集成关系检查
依据数据分布关系图来指导、检查新建系统的数据集成架构设计。
d) 制定历史数据备份策略和数据同步机制
确定将部分数据从权威数据源中移出存放在专门存储 或备份系统的历史数据备份策略，或者在其他应用系统存储副本数据时与权威数据源间的同步 变更机制。
e) 变更管理
定期检查权威数据源的变化并及时更行数据分布关系。
2.3 建设目标
建设目标应包括以下内容：
a) 对组织的数据资产建立起分类管理机制，确定组织数据的权威数据源；
b) 建立组织数据的主副本同步更新机制；
c) 建立数据存档、恢复策略和机制。
2.4 度量标准
度量标准应包含以下内容：
a) 级别 1：初始级
1) 组织已开始建立了业务处理信息系统，实施业务数据的数字化；
2) 建立了基于系统的数据备份管理机制。
b) 级别 2：受管理级
1) 业务条线内部对数据进行了分类，建立权威数据源标准和管理机制；
2) 业务条线内部已对每个数据都确定权威数据源；
3) 业务条线根据性能等要求, 合理部署数据在应用系统间的存储,建立了主副本同步变更 机制；
4) 业务条线建立了与数据生命周期配套的数据历史数据管理机制。
c) 级别 3：已定义级
1) 组织内的所有数据都按照数据分类进行了管理，确定了每个数据的权威数据源和合理的 数据部署；
2) 建立了组织级共享的数据主副本同步机制和数据备份机制。
d) 级别 4：量化管理级
1) 预测组织未来业务数据的部署策略，持续优化和指导组织内数据分布部署，提高数据管 理水平。
e) 级别 5：优化级
1) 在行业中共享组织在数据分布方面的实践经验。
3 数据集成与共享
3.1 概述
数据集成与共享职能域是建立起组织内各应用系统、各部门之间的集成共享机制，通过对于组织内 部数据集成共享相关制度、标准、技术等方面的管理，促进组织内部数据的互联互通。
3.2 过程描述
数据集成与共享包括主要包括以下活动：
a) 数据集成共享制度
指明数据集成共享的原则、方式和方法。
b) 数据集成共享标准
依据数据集成共享方式的不同，制定不同的数据交换标准。
c) 建立数据集成共享环境
将组织内多种类型的数据整合在一起，建立进行复杂数据加工处理、 便捷访问数据的环境。
d) 系统集成方式检查
对新建系统的数据集成方式进行符合性检查。
3.3 建设目标
建设目标应包括以下内容：
a) 建立高效、灵活、适应性好的组织级应用系统间规范数据报文交换规范和机制；
b) 建立整合各种结构化和非结构化数据、能够具备复杂数据加工、挖掘分析能力和便捷访问的数 据集成共享环境。
3.4 度量指标
a) 级别 1：初始级
1) 应用系统间通过离线文件或专用接口进行数据交换；
2) 建立了基于数据报表文件传输机制，手工对数据进行汇总、分析。
b) 级别 2：受管理级
1) 建立了业务条线内部应用系统数据间类似信息总线的公用数据交换服务规范和机制，实 现数据间的互联互通；
2) 建立了适用于部门级的结构化、非结构化数据整合数据平台，譬如
数据集市；
3) 使用 ETL 等数据整合工具实现数据迁移、变换和标准化；
c) 级别 3：已定义级
1) 建立组织级的数据报文交换规范和机制，实现组织内应用系统间数据交换，互联互通；
2) 建立了组织级数据集成和共享平台和管理机制，实现组织内外多种类型数据的整合；
3) 建立了便捷、易用、功能丰富的数据访问和使用环境。
d) 级别 4：量化管理级
1) 使用行业标准的报文交换规范，实现组织内外应用系统间的数据交换和互联互通；
2) 能够预见性采用新技术，持续优化和提升数据交换和集成、数据处理能力。
e) 级别 5：优化级
1) 参与行业、国家数据交换报文标准的制定；
2) 在行业中共享组织的数据继承和共享经验。
4 元数据管理
4.1 概述
元数据是“关于数据的数据”，即对数据的描述信息。对数据不同方面的描述形成不同类型的元数 据，一般而言，元数据一般分为业务元数据（如业务术语、业务规则等）、技术元数据（如数据库表结 构、文件结构等）、操作元数据（如数据的更新时间、更新频率等）和管理元数据（如数据的负责部门、 负责人等）。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的集合。
4.2 过程描述
元数据管理主要包括以下活动：
a) 元模型管理
对包含描述元数据属性定义的元模型进行分类并定义每一类元模型，元模型可采 用或参考元模型国际标准。
b) 元数据集成和变更
基于定义的元模型对元数据进行收集，对不同类型、不同来源的元数据进 行集成，形成对数据资产描述的统一视图，并且元数据随着数据资产的变化而更新，基于规范 的流程对元数据变更过程加以管理。
c) 元数据应用
基于数据管理和数据应用需求，对于组织管理的各类元数据进行分析应用，如查询、血缘（溯源）分析、影响分析、一致性分析、质量分析等。
4.3 建设目标
建设目标应包括以下内容：
a) 根据业务需求、数据管理和应用需求，对元数据进行分类，建立元模型标准，保障不同来源的 元数据集成和互操作；元模型变更实现规范管理；
b) 实现不同来源的元数据有效集成，形成组织的数据资产全景图，能够从业务、技术、操作、管 理不同视角管理和使用数据资产；元数据变更遵循规范化流程并与信息系统开发生命周期实现 良好融合；
c) 建立元数据应用和元数据服务，提升相关方对数据资产的理解，辅助数据管理和数据应用。
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) 元模型定义遵循信息系统项目建设需要和工具既有定义，未基于数据管理和数据应用需 求统筹考虑元模型定义；
2) 在项目层面生成和维护各类元数据，如业务术语、数据模型、接口定义、数据库结构等；
3) 在项目层面收集和实现元数据应用需求，如数据字典查询、业务术语查询等。
b) 级别 2：受管理级
1) 在某个业务领域，进行了元数据分类及每一类元数据的元模型设计；
2) 元模型设计参考元模型定义参考国际、国内和行业元模型规范，定义了元模型变更管理 流程；
3) 在某个业务领域建立了集中的元
数据存储库，统一采集不同来源的元数据；
4) 在某个业务领域制定了元数据采集和变更流程；
5) 在某个业务领域，初步制定了元数据应用需求管理的流程，统筹收集、设计和实现，元 数据应用需求；
6) 实现了部分基本元数据应用，如：血缘（溯源）分析、影响分析等，初步实现本领域内 的元数据共享。
c) 级别 3：已定义级
1) 制定了组织级的元数据分类及每一类元数据的范围，设计相应的元模型；
2) 定义了和执行组织级统一的元模型变更管理流程，基于规范流程对元模型进行变更、定 制化；
3) 建立了组织级集中的元数据存储库，统一管理多个业务领域及其信息系统的元数据，并 制定和执行统一的元数据集成和变更流程；
4) 元数据采集和变更流程与数据生命周期有效融合，在各阶段实现元数据采集和变更管理， 元数据能够及时、准确反映组织真实的数据环境现状；
5) 制定和执行统一的元数据应用需求管理流程，实现元数据应用需求统一管理和开发实现；
6) 实现了丰富的元数据应用，如：基于元数据的开发管理、元数据与信息系统的一致性校 验、指标库管理等；
7) 各类元数据内容以服务的方式在信息系统之间共享使用。
d) 级别 4：量化管理级
1) 定义并应用量化指标，衡量元数据管理工作的有效性；
2) 与外部组织合作开展元模型融合设计、开发；
3) 组织与少量外部机构实现元数据采集、共享、交换和应用。
e) 级别 5：优化级
1) 对行业分享其元数据管理实践；
2) 参与国际、国家或行业相关元数据管理相关标准规范的制定；
3) 参与国际、国家、行业的元数据采集、共享、交换和应用。
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