1.1 概述
数据需求是指组织对业务运营、经营分析和战略决策过程中产生和使用的数据的分类、含义、分布 和流转的描述。数据需求管理过程识别并定义所需的数据，确定数据需求优先级并以文档化的方式对数 据需求进行记录和管理。
1.2 过程描述
建立分阶段的数据需求管理过程，将来自不同业务、不同用户的数据需求进行汇总、分析，作为组 织数据管理工作、数据平台建设的输入，保证数据平台建设满足数据应用需求，保证数据应用需求得到 数据管理保障。同时，数据需求管理应对数据管理标准规范进行更新。
a) 收集数据需求
需求分析人员通过用户访谈、调研问卷等方式向数据使用者收集业务目标、业 务流程、业务分析主题等数据应用场景，并识别数据应用场景中的数据分类、数据名称、数据含义、数 据创建、数据使用、数据展示、
数据质量、数据安全、数据保留等需求，对数据需求进行分类、整理、 确定优先级，并编写数据需求文档。收集数据需求的过程应与信息系统开发生命周期的需求分析过程匹 配一致，数据需求文档可以与信息系统需求文档整合。
b) 评审数据需求
数据需求文档完成后，根据信息系统开发生命周期的需求评审要求进行数据需 求文档评审。评审关注各项数据需求是否与业务目标、业务需求保持一致，数据需求是否使用已定义的 业务术语、数据项、参考数据等
数据标准，相关方对数据需求是否达成共识。
c）更新数据管理标准规范
对于已有数据管理标准规范中尚未覆盖的数据需求以及经评审后达成 一致需要变更数据标准管理规范的，由数据管理人员根据相关流程更新数据管理的标准规范，保证数据 标准管理规范与实际数据需求的一致性。
d) 集中管理数据需求
各方数据用户的数据需求应集中由数据管理人员进行收集和统一管理，确 保需求的汇总分析和历史回顾。
1.3 建设目标
数据需求管理的建设目标如下：
a) 确保数据需求满足业务目标；
b) 确保数据相关方对数据需求有一致的理解；
c) 确保数据本身与产生和使用数据的业务流程保持一致；
d) 确保数据的命名、定义和表示遵循组织发布的相关标准规范。
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） 在项目层面，相关方评审和审批数据需求；
2） 在项目层面，建立了收集、记录、评估、验证数据需求并确定优先级的方法，并将数据需 求与业务目标、应用需求匹配一致。
b）级别2：受管理级
1） 建立了数据需求管理流程，并得到遵从；
2） 数据需求管理依托于信息化项目管理流程运行；
3) 数据需求与业务目标的匹配关系得到管理和维护；
4) 数据需求与数据模型的匹配关系得到管理和维护。
c) 级别3：已定义级
1） 建立了组织级的数据需求收集、验证和汇总的标准化流程，得到统一遵从和执行；
2） 数据需求管理流程与信息化项目管理流程协调一致；
3） 数据需求的优先级根据业务优先级排定；
4） 记录了产生数据的业务流程，并管理和维护业务流程与数据需求的匹配关系；
5） 数据需求反映了组织级的内部管理、外部监管合规需求。
d) 级别4：量化管理级
1） 定义并应用量化指标，衡量数据需求类型、需求数量以及需求管理流程的有效性；
2） 组织对数据需求管理流程开展了持续改善措施；
3） 覆盖外部商业机构对本组织的数据需求，促进基于数据的商业模式创新。
e) 级别 5：优化级
1） 组织对行业分享其数据需求管理实践；
2） 参与国际、国家、行业的数据需求发展规划。
2 数据设计和开发
2.1 概述
数据设计和开发是指设计、实施数据解决方案，提供数据应用，持续满足组织的数据需求的过程。 数据解决方案包括数据库结构、
数据采集、数据整合、数据交换、数据访问及数据产品（报表、用户视 图）等方案。
2.2 过程描述
数据设计和开发将数据需求转化为信息系统实现的数据应用，包括数据解决方案设计、数据解决方 案的设计质量管理，以及数据解决方案的实施。
a) 设计数据解决方案
设计数据解决方案包括概要设计和详细设计，其设计内容主要是面向具体 的应用系统设计逻辑数据模型、物理数据模型、物理数据库、数据产品、数据访问服务、数据整合服务 等，从而形成满足数据需求的解决方案。
b）数据解决方案设计质量管理
数据解决方案设计应满足数据用户的业务需求，应满足数据的可 用性、安全性、准确性、及时性等数据管理需求，还应满足系统开发团队的时间与预算需求，因此需要 进行数据模型和设计质量管理。其主要内容包括开发数据模型和设计标准、评审概念模型、逻辑模型和； 的设计，以及管理和整合数据模型版本变更。
c）实施数据解决方案
通过质量评审的数据解决方案进入实施阶段，主要内容包括开发和测试数 据库、建立和维护测试数据、数据迁移和转换、开发和测试数据产品、数据访问服务、数据整合服务、 验证数据需求等。
2.3 建设目标
建设目标应包括以下内容：
a) 设计满足数据需求的数据结构和解决方案；
b) 实施并维护满足数据需求的解决方案；
c) 确保解决方案与数据架构和数据标准的一致性；
d) 确保数据的完整性、安全性、可用性和可维护性。
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） 项目层面设计、实施数据解决方案；
b) 级别2：受管理级
1） 某个业务领域建立了数据设计和开发的流程，并得到遵从；
2） 某个业务领域建立了数据解决方案设计和开发规范，指导约束数据设计和开发；
3） 建立了数据解决方案设计的质量标准，并得到遵从；
c) 级别3：已定义级
1） 建立了组织级数据设计和开发标准化流程，得到统一遵从和执行；
2） 建立了组织级数据解决方案设计、开发规范，指导约束各类数据设计和开发；
3） 建立了组织级数据解决方案的质量标准，并得到遵从；
4） 应用级数据解决方案与组织级数据架构、数据标准、数据质量等协调一致。
d) 级别4：量化管理
1） 参考、评估并采用数据设计与开发的行业最佳实践；
2） 定义并应用量化指标，衡量数据设计与开发流程的有效性；
3） 组织对数据设计与开发流程开展了持续改善措施；
4） 与外部机构联合设计和开发数据产品、数据服务。
e） 级别5：优化级
1） 组织对行业分享其数据设计与开发实践；
2） 组织对行业分享其数据设计与开发实践。
3 数据运维
3.1 概述
数据运维是指数据平台及相关数据服务建设完成上线投入生产后，对数据采集、数据处理、数据存 储等过程的日常运行及其维护过程，保证数据平台及数据服务的正常运行，为数据应用提供持续可用的 数据内容。
3.2 过程描述
数据运维关注数据平台及数据服务上线投入生产后的日常运行管理，其关键功能包括数据提供方管 理和数据解决方案的运行维护。
a）数据提供方管理
根据数据需求确定数据提供方和数据获取方案后，在数据运维阶段需要持续 管理数据提供，包括确定候选数据提供方，明确数据提供方与数据使用方的职责，建立协同工作机制， 建立数据提供的监控规则、监控机制和数据合格标准等服务水平协议和检查手段，建立服务水平评审机 制，确保数据平台和数据服务有持续可用、高质量、安全可靠的数据提供。数据提供方管理包括对组织 的内部和外部数据提供方。
b）数据解决方案运行管理
数据解决方案运行管理包括对数据库、数据平台、数据建模工具、数 据分析工具、数据抽取-转换-加载（ETL）工具、数据质量工具、元数据工具、
主数据管理工具的选型、 部署、运行管理，确保各技术工具的选择符合数据架构整体规划，技术工具正常运行各项指标满足数据 需求。
c) 数据解决方案运行管理
数据解决方案运行管理包括对数据库、数据平台、数据建模工具、数 据分析工具、数据抽取-转换-加载（ETL）工具、数据质量工具、元数据工具、
主数据管理工具的选型、 部署、运行管理，确保各技术工具的选择符合数据架构整体规划，技术工具正常运行各项指标满足数据 需求。
3.3 建设目标
建设目标应包括以下内容：
a) 组织的内外部数据提供方可以按照约定的服务水平提供满足业务需求的数据；
b) 数据解决方案的技术组件满足数据架构及业务目标，持续运行良好。
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） 在项目层面开展数据提供方管理；
2） 在项目层面开展数据解决方案运行管理。
b）级别2：受管理级
1） 对某类或某些数据确定了多个候选提供方、建立了选择数据提供方的依据和标准；
2） 在某个业务领域建立了数据提供方管理流程，包括数据寻源、职责分工与协同工作机制等 并得到遵从；
3） 在某个业务领域建立了解决方案运行管理流程，包括技术选型标准和流程、运行管理规范 等，并得到遵从；
c）级别3：已定义级
1） 建立了组织级数据提供方管理流程和标准，得到统一遵从和执行；
2） 建立了组织级的数据解决方案技术选型标准和流程、运行管理流程，得到统一遵从和执行；
3） 应用级数据提供方管理和数据解决方案管理与组织级数据架构、数据标准、数据质量等工 作协调一致。
d）级别4：量化管理级
1） 参考、评估并采用数据运维的行业最佳实践；
2） 定义并应用量化指标，衡量数据提供方绩效、衡量数据解决方案运行有效性；
3） 组织对数据运维流程开展了持续改善措施。
e）级别5：优化级
1） 组织对行业分享其数据运维实践；
2）参与制定国际、国家、行业数据运维标准规范。
4 数据退役
4.1 概述
数据退役是对历史数据的管理，根据法律合规、业务、技术等各方面需求设计历史数据的保留和清 除策略，执行历史数据的归档、迁移和清除工作，确保组织对历史数据的管理符合外部监管机构和内部 业务用户的需求，而非仅满足信息技术需求。
4.2 过程描述
数据退役重点关注历史数据的保留和清除，其关键功能包括数据退役需求分析，数据退役设计，数 据退役执行。
a）数据退役需求分析
向公司管理层、各领域业务用户调研内部和外部对数据退役的需求，明确 外部监管要求的数据保留和清除要求，明确内部数据应用的数据保留和清除要求，同时兼顾信息技术对 存储容量、访问速度、存储成本等需求。
b）数据退役设计
综合考虑合规、业务和信息技术需求，设计数据退役标准和执行流程，明确不同类型的数据的保留策略，包括保留期限、保留方式等，建立数据归档、迁移、获取和清除的工作流程和操作规程，确保数据退役标准和流程规范。
c) 数据退役执行
根据数据退役设计方案执行数据退役操作，完成数据的归档、迁移和清除等工作，满足法规、业务和技术需要，同时根据需要更新数据退役设计。
4.3 建设目标
建设目标应包括以下内容：
a) 对历史数据的使用、保留和清除的方案符合组织的内外部业务需求和监管需求；
b) 建立流程和标准，规范开展数据退役需求收集、方案设计和执行。
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） 在项目层面开展数据退役管理，包括收集数据保留和清除的内外部需求、设计并执行方案；
b) 级别2：受管理级
1） 在某个业务领域，建立了数据退役标准并得到统一遵从执行；
2） 在某个业务领域，建立了数据退役流程和操作规程并得到统一遵从执行。
c) 级别3：已定义级
1） 全面收集了组织内部业务部门和外部监管部门全部数据退役需求；
2） 对不同数据建立了符合需求的数据保留和清除策略，得到统一遵从和执行；
3） 建立了组织级数据退役流程，在各项目得到统一遵从和执行。
d) 级别4：量化管理级
1） 参考、评估并采用数据退役的行业最佳实践；
2） 定义并应用量化指标，衡量数据退役管理运行有效性；
3） 组织对数据退役流程开展了持续改善措施。
e) 级别5：优化级
1）组织对行业分享其数据退役实践。
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