《数据质量 第62部分：数据质量管理：组织过程成熟度评估：过程评估相关标准的应用gbt 42381.62-2023》详细解读

《数据质量第62部分：数据质量管理：组织过程成熟度评估：过程评估相关标准的应用gb/t42381.62-2023》详细解读contents目录1范围2规范性引用文件3术语和定义4评估组织数据质量管理成熟度4.1确定组织过程成熟度等级的目的4.2过程能力等级和过程属性4.3过程属性和过程能力评级4.4组织数据质量管理成熟度量表contents目录4.4.1通则4.4.20级成熟度:不成熟4.4.31级成熟度:初始级4.4.42级成熟度:受管理级4.4.53级成熟度:已建立级4.4.64级成熟度:可预测级4.4.75级成熟度:创新级4.5从过程概述得出组织过程成熟度评级4.5.1得出组织过程成熟度评级的规则contents目录4.5.21级成熟度:初始级4.5.32级成熟度:受管理级4.5.43级成熟度:已建立级4.5.54级成熟度:可预测级4.5.65级成熟度:创新级4.6评估活动4.7角色、职责和能力4.8评估输入4.9评估输出contents目录附录A(资料性)文件标识附录B(资料性)过程参考模型中各过程的缩写标签附录C(资料性)组织数据质量管理成熟度等级的评估示例参考文献011范围本标准规定了数据质量管理中组织过程成熟度评估的过程评估相关标准的应用，包括评估原则、评估过程、评估方法和评估结果等。主体内容本标准适用于各类组织开展数据质量管理中的过程成熟度评估，为组织提升数据质量管理水平提供指导。适用对象本标准与数据质量系列标准中的其他部分共同构成数据质量管理体系，支持组织全面提升数据质量。关联标准1范围022规范性引用文件GB/T42381.1-2023数据质量第1部分术语定义：该标准定义了数据质量相关的基本术语和概念，为整个数据质量标准的理解和应用提供了基础。GB/T42381.2-2023数据质量第2部分数据质量维度：该部分详细阐述了数据质量的各个维度，包括准确性、完整性、一致性等，为评估数据质量提供了具体的指标。GB/T42381.XX-2023数据质量第XX部分相关数据质量管理与评估方法：虽然具体号码未给出，但这一部分将包含数据质量管理与评估的详细方法，对实施数据质量管理至关重要。2规范性引用文件033术语和定义准确性数据应准确反映其所代表的真实情况或事实，避免误差和虚假信息的出现。完整性数据应包含所有必要的信息，无遗漏或缺失，以确保数据的全面性和可用性。一致性在不同时间点或不同系统间，相同数据应保持一致性，避免产生歧义或误解。3术语和定义044评估组织数据质量管理成熟度明确评估目的确定评估的具体目标，如提升数据质量、优化数据管理流程等。确定评估范围界定评估涉及的组织部门、数据类别、业务流程等。制定评估计划根据目标和范围，制定详细的评估计划，包括时间表、资源需求等。4评估组织数据质量管理成熟度054.1确定组织过程成熟度等级的目的通过确定组织过程成熟度等级，可以全面了解组织在数据管理方面的能力水平，包括数据战略规划、数据治理、数据运营等各个环节的成熟度。评估组织数据管理能力针对不同成熟度等级，可以明确组织在数据管理方面的短板和不足之处，为组织制定针对性的改进计划提供有力依据。指导组织持续改进通过不断提高组织过程成熟度等级，可以推动组织在数据管理方面实现标准化、规范化，进而提升数据质量，为组织发展提供有力支撑。提升组织数据质量4.1确定组织过程成熟度等级的目的064.2过程能力等级和过程属性初始级过程未得到正式管理，执行过程中可能出现混乱。受管理级过程得到识别和管理，具备基本的执行规范和监控机制。已定义级过程得到明确定义，并建立了标准化的执行流程和质量控制点。4.2过程能力等级和过程属性074.3过程属性和过程能力评级123评估数据质量管理过程的全面程度，包括是否涵盖所有关键的数据质量维度和活动。完整性检查过程在不同时间、不同人员执行时是否保持一致，以确保结果的可比性和准确性。一致性要求能够追踪数据质量管理活动的历史记录，以便于问题定位、责任追究和持续改进。可追溯性4.3过程属性和过程能力评级084.4组织数据质量管理成熟度量表

4.4组织数据质量管理成熟度量表五个成熟度等级量表通常包含五个成熟度等级，从初始级到优化级，分别表示组织在数据质量管理方面的不同发展阶段。关键过程域每个成熟度等级下包含若干个关键过程域，这些域是组织在提升数据质量管理能力时需要重点关注和实施的方面。具体实践和目标每个关键过程域下会进一步细化出具体的实践和目标，为组织实施数据质量管理提供明确的指导和参考。094.4.1通则03评估范围过程评估应涵盖组织内部所有与数据质量相关的管理活动和流程，确保全面评估。01评估原则过程评估应遵循公正、客观、科学的原则，确保评估结果的准确性和可靠性。02评估目的过程评估旨在发现组织在数据质量管理过程中的优势与不足，为改进提供依据。4.4.1通则104.4.20级成熟度:不成熟缺乏数据质量管理意识01在0级成熟度阶段，组织尚未意识到数据质量管理的重要性，缺乏明确的数据质量管理目标和计划。无组织级数据质量管理制度02此阶段组织尚未建立数据质量管理制度，缺乏规范的数据质量管理流程和责任分配。数据质量问题频发03由于缺乏有效的数据质量管理措施，组织在数据处理、分析和应用过程中经常遭遇数据质量问题，如数据不准确、不一致、不完整等，严重影响业务决策和运营效果。4.4.20级成熟度:不成熟114.4.31级成熟度:初始级运作状态数据质量管理活动可能处于零散、无序的状态，缺乏统一的标准和流程。改进方向需要建立数据质量管理的基本框架，明确数据质量的目标、原则和管理流程，为后续的成熟度提升奠定基础。特点描述在初始级，组织开始认识到数据质量管理的重要性，但尚未建立明确的数据质量管理体系。4.4.31级成熟度:初始级124.4.42级成熟度:受管理级受管理级是指组织已经建立了基本的数据质量管理体系，能够对关键数据质量问题和过程进行一定程度的控制和管理。通过实施受管理级的数据质量管理，提高数据的准确性、可靠性和一致性，降低数据质量风险，为组织的决策提供有力支持。定义目标4.4.42级成熟度:受管理级134.4.53级成熟度:已建立级设立专门的数据质量管理部门，负责全面监控和提升数据质量。明确各级管理人员和操作人员的职责，形成有效的数据质量管理责任网。建立数据质量管理与其他业务流程的协同机制，确保数据质量的持续提升。4.4.53级成熟度:已建立级144.4.64级成熟度:可预测级组织能够准确地识别和定义数据质量需求，确保这些需求在整个数据生命周期中得到满足。需求管理数据质量监控数据质量改进组织建立了有效的数据质量监控机制，能够实时追踪数据质量状况，及时发现并处理数据质量问题。组织具备持续改进数据质量的能力，通过分析和总结数据质量问题，不断完善数据质量管理体系。0302014.4.64级成熟度:可预测级154.4.75级成熟度:创新级03组织的创新成果在行业内具有显著的影响力，成为引领数据质量管理发展的标杆。01组织具备强大的创新能力，能够主动探索数据质量管理的先进技术和方法。02鼓励员工提出创新性的数据质量管理思路，并为其提供相应的资源和支持。4.4.75级成熟度:创新级164.5从过程概述得出组织过程成熟度评级4.5从过程概述得出组织过程成熟度评级明确评估的目的和意图，包括识别改进机会、衡量过程性能等。界定评估涉及的过程范围，包括核心过程、支持过程等，以确保评估的全面性和针对性。174.5.1得出组织过程成熟度评级的规则根据评估过程中收集的数据和信息进行综合分析，确定组织在数据质量管理方面的整体表现。综合评估结果将组织的实际表现与预设的评级标准进行对标，找出组织在数据质量管理方面的优势和不足。评级标准对标结合综合评估结果和评级标准对标情况，最终确定组织的数据质量管理过程成熟度评级。评级结果确定4.5.1得出组织过程成熟度评级的规则184.5.21级成熟度:初始级在初始级，组织开始认识到数据质量管理的重要性，但尚未建立明确的数据质量管理流程和规范。特点描述组织可能开始关注数据质量问题，尝试进行初步的数据清洗和整理，但缺乏系统性和持续性的管理。典型行为在初始级，组织需要明确数据质量管理的目标和方向，建立基础的数据质量管理流程和规范，为后续的成熟度提升奠定基础。关键问题4.5.21级成熟度:初始级改进建议组织应加强数据质量管理的意识和培训，明确各级人员的职责和角色，制定初步的数据质量管理计划和方案，并推动相关工作的实施。评估方法评估组织是否开始关注数据质量问题，是否有初步的数据清洗和整理行为，以及是否具备基础的数据质量管理能力。通过这些评估，可以初步判断组织在数据质量管理方面的成熟度水平。注意事项在初始级，组织应避免盲目投入大量资源，而应结合实际需求和现状，分步骤、有计划地推进数据质量管理工作。同时，组织应保持开放和学习的态度，不断吸收和借鉴行业最佳实践和经验教训，以便更好地提升自身的数据质量管理成熟度。4.5.21级成熟度:初始级194.5.32级成熟度:受管理级定义受管理级是指在数据质量管理过程中，已建立基本的管理制度和流程，并能够实现一定程度的控制和监督的成熟度等级。概述在这一级别，组织已经意识到数据质量的重要性，并开始采取措施来管理和改进数据质量。然而，这一过程仍然是初步的，需要进一步完善和优化。4.5.32级成熟度:受管理级204.5.43级成熟度:已建立级已建立级是指组织已经建立了数据质量管理的标准过程，并能进行有效实施和监控的成熟度等级。定义在已建立级，组织旨在通过持续的过程改进，确保数据质量管理活动的稳定和高效。目标4.5.43级成熟度:已建立级214.5.54级成熟度:可预测级建立了完善的数据质量管理体系在可预测级，组织已经建立了完善的数据质量管理体系，包括数据质量规划、监控、评估和改进等关键过程域。具备量化管理和控制能力组织能够基于数据进行决策，实现数据质量的量化管理和控制，以及过程的可视化。持续改进和优化在达到可预测级后，组织会不断主动寻求改进机会，通过采用新技术和方法来持续提升数据质量。4.5.54级成熟度:可预测级224.5.65级成熟度:创新级持续改进机制建立数据质量管理的持续改进机制，不断优化管理流程和方法，实现数据质量的稳步提升。创新能力评价定期对企业的创新能力进行评估，包括技术创新、管理创新等方面，以确保企业始终保持在行业前沿。确立创新引领战略企业将数据质量管理作为创新发展的重要支撑，鼓励员工积极参与创新活动，营造浓厚的创新氛围。4.5.65级成熟度:创新级234.6评估活动确定评估目标和范围明确评估的具体目标，界定评估所涉及的数据范围及业务领域。组建评估团队选择具备相关专业知识和技能的评估人员，确保评估活动的专业性和有效性。制定评估计划根据评估目标和范围，制定详细的评估计划，包括评估方法、时间表和资源安排等。4.6评估活动244.7角色、职责和能力数据质量管理员负责数据质量管理的日常工作，包括数据质量检查、问题排查、整改跟进等。业务数据负责人各业务部门的数据接口人，负责本部门数据的准确性、完整性和及时性。数据质量评审员负责对数据质量进行定期评审，提出改进意见并跟进整改情况。4.7角色、职责和能力254.8评估输入4.8评估输入业务需求与目标分析明确评估的具体目标和期望成果，涉及业务范围、数据类型等。评估范围界定根据目标确定评估的具体范围，包括组织内部各部门、业务流程、数据资产等。264.9评估输出对评估过程进行简要总结，概述评估的主要发现和结论。评估结果概述针对每个评估指标提供详细的分析，包括达标情况、改进建议等。详细分析采用图表、数据可视化等方式，直观展示评估结果，便于理解和分析。可视化呈现4.9评估输出27附录A(资料性)文件标识每份文件应具有唯一的名称与编号，以便于准确识别和检索。文件名称与编号文件应标明版