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GB/T 34960.5-2018 信息技术服务 治理 第5部分:数据治理规范

一、术语
1.数据治理:数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合。
2.数据管理:数据资源获取、控制、价值提升等活动的集合。
3.数据资产:组织拥有和控制的、能够产生效益的数据资源。
4.数据战略:组织开展数据工作的愿景和高阶指引。
5.数据架构:数据要素、结构和接口等抽象及其相互关系的框架。

二、总则
1.目标:运营合规、风险可控、价值实现。
2.任务:评估现状及需求、环节、资源管理和资产运营能力;指导体系构建、治理域的建立和实施落地;制定评价体系和审计规范,监督数据治理内控、合规和绩效。

三、框架
1.顶层设计
2.环境
3.治理域
4,治理过程

四、顶层设计
1.战略规划:与业务、信息技术规划协调一致;制定数据战略规划;指导方案建立;明确各项要求。
2.组织构建:建立组织机构和机制;明确决策和实施机构;建立授权、决策和沟通机制;实现各项功能。
3.架构设计:建立数据架构,明确技术方向、管理策略和支撑体系;评估。

五、数据治理环境
1.内外部环境:分析业务、市场和利益相关方需求,适应内外部环境变化。
2.促成因素:获得支持;提升人员能力;开展技术研发和创新;制定制度;营造文化;评估能力。

六、数据治理域
1.数据管理体系:围绕数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理和数据生存周期等,开展治理。评估、指导、监督。
2.数据价值体系:围绕数据流通、数据服务和数据洞察等,开展治理。评估、指导、监督。

七、数据治理过程
1.统筹和规划
2.构建和运行
3.监控和评价
4.改进和优化

八、数据管理体系的治理规范
1.数据标准:明确数据标准的内涵和范围,建立数据标准体系及其管理机制,以支撑数据的标准化建设,保障数据在应用过程中的一致性。
1)明确数据标准的内涵和范围,制定通用的数据规范,包括数据分类、数据类型、数据格式、编码规则等,保证数据应用过程的一致性。
2)方案计划
3)机构和机制
4)制定管理制度
5)评估更新
2.数据质量:指定数据质量管理目标,建立管理体系和实施机制,优化并持续改进。
1)分类管理,制定目标。
2)定义角色和职责,建立管理办法。
3)识别数据生存周期各个阶段的数据质量关键因素,构建数据质量评估框架,包括准确性、完整性、一致性、可访问性、及时性、相关性和可信度等。
4)采用定性评估、定量评估、综合评估等方法,评估和持续优化数据质量。
3.数据安全
1)目标、方针、策略
2)机构、角色、能力
3)规范、机制
4)视图、识别
5)审计、评估、监督、优化
4.元数据管理:明确范围和优先级、建立策略和流程,开展元数据创建、存储、整合和控制等。
1)明确元数据的管理范围,构建元数据库。
2)建立完整的数据字典、模型、架构及其管理体系。
3)建立管理机制
4)建立创建、维护、整合、存储、分发、查询、报告和分析机制。
5)建立质量标准和评估指标,开展绩效评估并持续改进。
5,数据生存周期
1)识别现状
2)识别各个阶段
3)确保各阶段数据保密性、完整性和可用性。
4)确保合法合规

九、数据价值体系的治理规范
1.数据流通
1)识别数据资产
2)明确可流通数据及方式
3)确保准确性、可用性、安全性和保密性
4)保证安全
5)保证可追溯
6)确保合法合规
2.数据服务
1)明确数据服务内涵、范围、类型、团队和服务方式
2)制定目录、协议、方法
3)建立管控流程,对实施过程进行审核和控制
4)建立支持流程
5)构建服务管理机制
6)开展服务能力评价
3.数据洞察
1)建模
2)开展规律性、交互性、关联性分析
3)挖掘规律
4)持续改进和优化流程、提高能力和价值
5)确保合法合规

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