seo网站内部优化晚上必备免费软件大全苹果
导读：企业开展数据标准化工作，首先要进行现状分析和评估，摸清现实情况和需求，为下一步的工作提供依据。该环节形成《现状调研报告》和《数据需求分析报告》。
1、业务访谈、问卷调研、资料收集等方式：
- 了解企业发展战略
- 管控模式
- 业务价值链
- 业务流程 （业务：场景、核心角色、主次和业务痛点。流程：活动、流程、数据、角色、痛点）
- 数据化建设情况
- 企业对数据治理的期望
2、对标行业优秀实践：痛点与不足 + 分析数据需求
- 数据标准化组织
- 制度规范
- 主数据管理
- 数据指标
- 数据资产目录
- 元数据
- 数据质量管理
- 数据应用
3、现状问题调研清单
- 数据标准：标准制定、标准执行
- 数据质量：唯一性、准确性、合理性、完整性、及时性
- 元数据：现状问题、政策制定、执行、管控工具
- 主数据：同步机制、主数据策略与系统
- 数据集成共享：数据整合、历史存储
4、数据资源盘点
- 摸清家底、了解数据架构、关键数据分布、应用、流向等
- 形成全局数据资源地图、盘活数据资源、实现企业数据资源可识别、查找、理解。
- 识别数据资源孤岛问题，归纳梳理核心领域数据资源，支撑大数据平台
- 推动数据治理体系的重点任务，微数据分析实现数据变现奠定基础
| 难点类型 | 应对策略 |
|---|---|
| 数据孤岛 | 元数据自动发现 + 数据源注册制度 |
| 元数据质量 | 自动化解析 + 人工审核 |
| 动态数据 | CDC实时捕获 + 区分静态/动态数据 |
| 合规风险 | 敏感数据扫描 + 分类分级 |
| 协同障碍 | 治理委员会 + 数据字典 |
| 非结构化数据 | NLP/OCR解析 + 标签体系 |
| 成本限制 | 优先级聚焦 + 开源工具 |
| 血缘管理 | 血缘分析工具 + 开发规范 |
数据资源目录同数据资产目录区别：
| 对比维度 | 数据资源目录 | 数据资产目录 |
|---|---|---|
| 定义 | 组织内所有数据资源的清单，强调数据的存在性和可发现性。 | 将数据视为资产，记录其价值属性和管理属性，强调数据的可用性和可控性。 |
| 核心目的 | 回答“我们有哪些数据？在哪里？” | 回答“哪些数据有价值？如何安全合规使用？” |
| 包含内容 | - 数据源位置（系统/库/表） - 数据格式（结构化/非结构化） - 基础元数据（字段名、类型） | - 数据价值评估（成本/收益） - 数据分类分级（敏感级别） - 数据权属（责任人/部门） - 访问权限策略 |
| 管理重点 | 技术侧：数据存储、元数据完整性 | 业务侧：数据治理、合规性、价值变现 |
| 使用场景 | - 数据工程师查找原始数据源 - 开发人员对接API | - 数据资产交易（如数据API定价） - 合规审计（如GDPR数据使用记录） |
| 涉及角色 | IT部门主导（如DBA、数据架构师） | 业务部门与数据治理委员会共同管理（如CFO、法务、数据Owner） |
| 工具示例 | - Apache Atlas（元数据管理） - AWS Glue Data Catalog | - Collibra（数据治理平台） - Alation（资产目录） |
| 更新频率 | 实时/自动化（随数据源变化） | 周期性人工审核（如季度评估资产价值） |
| 输出形式 | 技术文档（如数据库Schema、接口文档） | 资产清单（如数据资产台账）、合规报告 |
5、DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）
| 等级 | 核心特征 | 关键过程域 | 管理重点 | 典型场景 |
|---|---|---|---|---|
| 1. 初始级 | 数据管理零散、无规范，依赖个人经验。 | - 无明确流程 - 临时性数据操作 | - 无统一管理要求 - 数据质量不可控 | 部门间数据格式混乱，如销售用Excel记录客户，财务用纸质表格。 |
| 2. 受管理级 | 建立基础制度，部分流程规范化。 | - 数据标准制定 - 元数据管理 - 数据质量基础控制 | - 局部流程制度化 - 初步数据质量监控 | 企业统一客户编码规则，但未覆盖供应商数据。 |
| 3. 稳健级 | 全生命周期管理，跨部门协作。 | - 数据架构设计 - 数据安全分级 - 数据治理组织建立 | - 端到端流程贯通 - 数据质量持续改进 | 建立企业级数据仓库，定义客户、订单等主数据标准，定期发布数据质量报告。 |
| 4. 量化管理级 | 数据价值量化，基于指标优化。 | - 数据价值评估 - 数据成本核算 - 数据资产运营 | - 数据KPI体系（如数据质量达标率） - ROI驱动决策 | 通过数据中台统计“数据服务调用次数”评估价值，优化高成本低效用数据存储。 |
| 5. 优化级 | 数据驱动创新，形成行业标杆。 | - 数据创新应用（AI/BI） - 行业标准参与 - 自动化智能决策 | - 数据与业务深度融合 - 动态优化与前瞻性治理 | 基于用户行为数据实时调整营销策略，参与制定国家/行业数据标准（如金融、医疗）。 |
DCMM（数据管理能力成熟度评估模型） 的 9个核心评估维度 的详细表格说明，基于国家标准《GB/T 36073-2018》整理：
| 评估维度 | 定义与关键内容 | 典型评估问题 | 关键活动示例 |
|---|---|---|---|
| 1. 数据战略 | 制定数据管理的顶层目标与规划，确保与企业战略对齐。 | - 是否明确数据管理的愿景与目标？ - 数据战略是否获得高层支持？ | - 制定数据战略规划文档 - 设立数据管理预算与KPI |
| 2. 数据治理 | 建立组织架构、制度与流程，保障数据管理有效执行。 | - 是否有数据治理委员会？ - 是否定义数据权责（如数据Owner）？ | - 成立数据治理组织 - 发布数据管理政策与流程手册 |
| 3. 数据架构 | 设计数据模型、存储与集成架构，支撑数据高效流转。 | - 是否建立企业级数据模型？ - 数据架构是否支持业务需求？ | - 设计逻辑与物理数据模型 - 规划数据湖/数据仓库架构 |
| 4. 数据应用 | 通过数据分析、服务化等手段释放数据价值。 | - 是否提供数据API服务？ - 是否基于数据优化业务决策？ | - 开发BI报表与可视化看板 - 构建数据服务（如推荐引擎） |
| 5. 数据安全 | 确保数据的机密性、完整性与可用性，满足合规要求。 | - 是否对敏感数据加密？ - 是否建立数据访问审批流程？ | - 部署数据脱敏工具 - 制定数据安全事件应急预案 |
| 6. 数据质量 | 定义数据质量标准，监控并提升数据可信度。 | - 是否制定数据质量规则？ - 是否定期生成质量报告？ | - 自动化数据质量检测（如空值率） - 数据质量根因分析与修复 |
| 7. 数据标准 | 统一数据定义、编码规则与口径，消除歧义。 | - 是否发布企业数据字典？ - 是否强制标准落地？ | - 制定核心字段标准（如客户ID格式） - 审核系统设计是否符合标准 |
图表说明：
-
顶层驱动：
- 数据战略（核心）驱动 数据治理（组织保障）和 数据应用（价值出口）。
- 数据技术能力（基础）支撑 数据架构（设计）和 数据生存周期（全流程管理）。
-
治理支撑体系：数据治理通过标准化（数据标准）、质量控制（数据质量）和安全保障（数据安全）形成管理闭环。
-
过程联动：
- 数据标准 → 数据质量 → 数据安全 → 数据生存周期，形成递进式过程管理链。
- 数据生存周期的优化反哺 数据质量提升（如清理过期数据减少干扰）。
-
价值实现：
- 数据架构为 数据应用提供技术底座（如数仓模型支持BI分析）。
- 数据应用最终实现 数据价值闭环（如通过用户画像提升GMV）。
关键关系解读：
- 战略 → 治理 → 标准/质量/安全：自上而下的管理要求传导。
- 技术 → 架构 → 应用：自底向上的技术能力支撑。
- 生存周期 ↔ 质量/安全：数据生命周期管理直接影响质量与安全（如归档策略减少冗余数据风险）。