如何建设数字化运维体系

数据标准体系建设的方法和流程构建数据标准体系的目标是通过统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业内部数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为数据治理工作打下坚实的基础、为数据资产管理活动提供规范有效依据。数据标准体系建设的实施过程主要包括：数据标准分类规划、数据标准设计制定、数据标准评审发布、数据标准落地执行以及数据标准运营维护五个阶段。1.数据标准分类规划从多个层面对企业数据现状进行调研，并借鉴国际上、行业内成熟的实践经验和相关标准，初步形成企业自身的数据标准体系框架和分类。最终，结合调研分析成果，制定出数据标准构建分阶段、分步骤的实施路线图。2.数据标准设计制定标准制定是指在完成标准分类规划的基础上，定义数据标准及相关规则。是对数据标准的主题、信息大类、信息小类、信息项、数据类型、数据长度、数据定义、数据规则等进行规划设计。数据标准的定义应遵循共享性、唯一性、稳定性、可扩展性、前瞻性、可行性六大原则。3.数据标准评审发布数据标准的评审发布工作是保证数据标准可用性、易用性的关键环节。在数据标准定义工作初步完成后，数据标准定义需要征询数据管理部门、数据标准部门以及相关业务部门的意见，在完成意见分析和标准修订后，进行标准发布。4.数据标准落地执行确定执行原则时，要充分考虑业务需求和实施难度，针对不同类型系统制定相应策略，并设定合理阶段性目标，数据标准落地执行过程中应加强对业务人员的数据标准培训、宣贯工作，帮助业务人员更好地理解系统中数据的业务含义，同时也涉及信息系统的建设和改造。5.数据标准运营维护应该结合数据管理需求和机制，设立相关的组织机构、策略流程和规章制度，实现相关工作人员配备，利用管理工具对数据标准进行维护和更新，并监控其执行情况。二、数据标准体系建设的具体内容1.构建数据模型体系数据模型体系是数据的核心部分，也是数据生命周期的起点。数据模型体系包括：编码体系（指编码规则）、分类体系（指分类结构）、信息模型体系。其中，信息模型体系包括：物资数据模型、客户数据模型和供应商数据模型等；每一类模型又可分为编码属性、其他公有属性（除编码属性外的公有基础属性和公有业务属性）和私有属性（分业务系统和组织机构两个角度）。2.构建数据质量标准体系数据质量标准体系是指对数据质量进行约束的技术和行为标准集合，技术标准包括诸如针对单属性字段的格式、符号、取值上下限等规范，针对多属性间的关联验证规范；行为标准包括根据业务场景进行人为的数据质量判断的标准及数据生成后数据质量的日常监测标准，如由专业的人维护并判断其专业领域数据的质量。3.构建数据安全标准体系数据安全标准体系是指数据在全生命周期过程中的安全管控的标准集合，包括数据生产安全、（指设计、录入、加工数据过程中的安全）、数据存储安全（指数据存储过程中的安全）、数据交换安全（指数据对外交换过程中的安全）、数据访问安全（指数据被访问过程中的安全）4部分。

4.构建数据交换标准体系数据交换是指数据在业务系统间进行采集、分发等的过程，数据交换标准是指数据在交换过程中需要遵循的规范、原则。数据交换标准体系主要包括系统连接、数据交互、数据信息的传输管理、信息传递的逻辑约束、信息传递的监控、数据交换的维护和异常处理等要遵循的一系列规范。数据交换标准体系与数据质量标准体系、数据安全标准体系、数据模型体系紧密相关。三、数据标准体系建设的保障措施开展数据标准体系的规划设计，相应的保障措施必不可少。组建数据管理组织、制定数据管理制度和流程都属于保障措施。它包括划分组织内的相关职责，制定数据管理制度的总则、细则、考核办法，明确各类数据的维护、审核流程等。1.数据标准管理组织架构以“先组建虚拟组织（但要常态化存在），然后根据企业实际情况逐步转为实体组织”为原则，建立数据管理的组织保障体系，并明确组织内相关人员的责任。数据在其整个生命周期内都应有对应的业务牵头部门负责。应充分调研企业现有数据管理制度，结合未来数据管理的要求和目标确立企业数据管理组织架构。

数据管理组织可根据需要命名，这里以“数据标准化委员会”举例，由数据标准化委员会领导小组、工作小组（申请、审核小组和内部专家团队）以及专家小组（外部专家）组成。2.数据标准管理制度体系数据管理制度应涵盖企业数据管理机构人员的构成及职责、数据管理标准、数据运维流程、监督及考核机制。要利用外部先进管理思想，结合企业数据管理现状及管控要求，实现“统一管理、多级维护、分级审核”的数据管控机制。同时，要结合企业不同业务域对数据的管理要求，制定数据管理权限体系，明确不同数据视图的管控机制，如共享（特征）数据管理权限、机制，财务数据管理权限、机制，仓库数据管理权限、机制等。要理清各类数据在相应单位的管理权限和应用权限明确责任。3.数据标准管理流程数据管理流程应涵盖数据的维护、审核、变更、停用等流程，是对企业数据整个生命周期的流程管控。要制定各数据的详细管理流程，明确流程中各环节对数据的操作权限、操作责任人、操作要求等内容。数据管理组织、制度和流程体系应形成文档并发布。