通用数据标准管理解决方案
2020-12-22 15:01:51 0 举报AI智能生成
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数据标准管理
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大纲/内容
一期建设内容（上报数据标准）
1.上报具体业务表
组织机构表
11大类案件业务
2.上报业务码值、法院、案由（2020版本）、案件类型
最高数据技术标准
1.信息分类与代码标准 16
2.业务实体关系标准 17
3.信息资源交换标准 4
4.数据治理技术要求 1
数据标准管理的保障措施
一) 数据标准管理组织架构
数据标准管理组织划分为1.数据标准决策层2.数据标准管理部门3.数据标准工作组
二) 数据标准管理制度体系
数据标准管理制度主要包括1.数据标准管理办法文件2.数据标准规范文件3.数据标准管理操作文件
通用数据标准梳理与制定计划
数据标准制定的五个规划
1.标准分类规划（构建数据标准分类框架）
1.数据标准调研
1.法院业务运行和管理层面
2.国家和行业相关数据标准规定层面
3.信息和业务系统数据现状
调研内容
现有的数据业务含义
数据标准分类
数据元定义
数据项属性规则以及相关国际标准、国家标准、地方标准和行业数据标准等
2.业务和数据分析
根据数据标准调研结果，根据数据标准体系建设原则，初步研究数据标准整体的分类框架和定义，以及对业务的支撑状况
3.研究和参照行业最佳实践
收集和学习数据标准体系建设案例，并研究和借鉴同行业企业单位在本行业数据标准体系规划上的实践经验
4.定义数据标准体系框架和分类
5.制定数据标准实施路线图
已定义的数据标准体系框架和分类，结合企业自身在业务系统、信息系统建设上的优先级，制定数据标准分阶段、分步骤的实施路线图
6.批准和发布数据标准框架和规划
由数据标准管理的决策层审核数据标准体系框架和规划实施路线图，并批准和发布
2.标准体系建设
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
1.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
1）分析数据标准现状
2）确定数据元及其属性
3.标准评审发布
1）数据标准意见征询
意见征询工作是指对拟定的数据标准初稿进行宣介和培训，同时广泛收集相关数据管理部门、业务部门、开发部门的意见，减小数据标准不可用、难落地的风险
2）数据标准审议
数据标准审议工作是指在数据标准意见征询的基础上，对数据标准进行修订和完善，同时提交数据标准管理部门审议的过程，以提升数据标准的专业性和可管理执行性；
3）数据标准发布
数据标准发布工作是指数据标准管理部门，组织各相关业务单位对数据标准进行会签，并报送数据标准决策组织，实现对数据标准进行全企业审批发布的过程
4.标准落地执行
1）评估确定落地范围
选择某一要点作为数据标准落地的目标，如业务的维护流程、客户信息采集规范、某个系统的建设等；
2）制定落地方案
深入分析数据标准要求与现状的实际差异，以及落标的潜在影响和收益，并确定执行方案和计划；
3）推动方案执行
推动数据标准执行方案的实施和标准管控流程的执行；
4）跟踪评估成效
综合评价数据标准落地的实施成效，跟踪监督标准落地流程执行情况，收集标准修订需求
落地路径
数据主题逐步推进 按业务目标逐步推进
落地原则
整体规划：数据标准体系建设工作是规划与计划、制定、执行、维护、监督检查一个持续深入的动态过程；
分布实施：综合考量战略价值、业务优先级、实施难易度、数据满足度和投资回报比，优先定义和执行战略价值高、优先级高、数据重组、易实施、投资回报比较高的数据标准，并找到合适的数据标准建设的切入点；
价值驱动：业务价值是数据标准工作的原始驱动力，需结合战略目标，与 IT 系统建设相结合，可以在数据标准工作初期以项目为载体，逐步推进；
确保执行：保证数据标准在业务领域和技术领域的执行是标准工作的宗旨；
管控保障：建立强有力的组织、制度和管理流程，以保证数据标准工作的顺利进行。
5.标准运营维护
数据标准并非一成不变，而是会随着业务的发展变化以及数据标准执行效果而不断更新和完善
数据标准的挑战和建议
数据标准管理的三大难题
一是业务部门参与度不高
二是技术实施不彻底
三是数据标准管理周期长、见效慢
数据标准管理的实践原则
⚫ 高层负责，机制先行
⚫ 明确定位，合理规划
⚫ 贴近业务，切合实际
⚫ 循序渐进，成效说话
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