本指南主要参考自全国信标委在2018年所提出的数据管理能力评估模型（GB/T36073—2018）
9 数据应用
9.1 数据分析
9.1.1 概述
数据分析是跟据数据资源的积累，对组织各项经营管理活动提供数据决策支持而进行的统计分析、归因分析、机器学习等。数据分析能力可以帮助组织制定决策、创造价值、向用户提供更好的服务之外，还可以为组织的成果交付、运营过程作出评估及预测。当数据分析能力嵌入到生产流程中或者成为产品的一部分时，更是实现业务自动化及智能化的关键，随着业务场景的响应需求在加快，实时数据分析的能力也变得殷切。在大数据的趋势下数据分析的更着重于非结构性数据，但同时也放大了数据质量控制的成本。
9.1.2 过程描述
过程描述如下:
a) 常规报表分析：按照规定的格式对数据进行统一的指标管理和展示;
b) 多维分析：多维度之间的数据度量关系,从而找出同类性质的统计联系;
c) 动态预警:基于一定的数学模型对异常的实时监测,并根据预设的阀值进行报道;
d) 趋势预报:根据客观对象已知的信息而对事物在将来的某些规律、发展路径的估计，运用各种定性和定量的分析理论与方法,对发展趋势进行预判；
e)综合分析，一般分析法是把整体分割成若干部分进行集中研究对象，而在这个的基础上综合分析法是把剖析过的研究部分，结合为一个整体作全局判断；
f)把数据分析能力配置到制作流程的过程中，减少人手操作，加快数据从收集、分析到行动的敏捷性能；
g) 运用非结构性及外部数据，改善数据分析的准确度；
h)关注数据质量对数据分析稳定性及准确性的影响；
9.1.3 过程目标
过程目标如下:
a) 数据分析能力满足组织在业务上的决策需求,並成为业务营运的一部分；
b) 数据分析能力从支持局部业务，达到赋能整个组织，成为核心竞争力;
c) 数据分析能力能适应业务的急速变化；
c) 把数据分析能力沉淀在系统中；
d) 发现共性分析需求，减少资源浪费及重复建设；
d）建立能主动从数据分析中发现业务改进及创新的机制。
9.1.4 能力等级标准
能力等级标准如下:
a) 第1级:起始级
1) 在项目层面开展常规报表分析；
2) 在系统层面提供数据查询,满足特定或局部范围的数据分析需求。
b) 第2级:受管理级
1) 各业务部门根据自身需求制定了数据分析需求及使用方式；
2) 各业务部门独立开展各自数据分析应用的建设;
3) 采用点对点的方式处理数据分析中跨部门的数据需求;
4) 数据分析结果的应用局限于部门内部,跨部门的共享大部分是以线下的方式进行。
c) 第3级:稳健管理级
1) 在组织级层面建设统一报表平台,整合报表资源,支持跨部门及部门内部的常规报表分析和数据接口开发;
2) 在组织内部建立了统一的数据分析应用的管理办法,协调各部门数据分析应用的建设;
3) 建立了专职的数据分析团队,快速支撑各部门的数据分析需求;
4) 能遵循统一的数据溯源方式来进行数据资源及质量的协调;
5) 数据分析结果能在各个部门之间进行复用,数据分析口径（指标）定义明确。
d) 第4级:优秀管理级
1) 建立了常用数据分析平台，支持业务人员自主进行数据探索和分析;
2) 能量化评价：数据分析效果、数据质量控制；
3) 数据分析能有力支持业务应用和运营管理，业务部门主动以数据作为优化决策的关键。l
4) 已经使用人工智能作为改进分析质量的能力；
5) 拥有非结构化数据的处理及分析能力；
9.2 数据共享
9.2.1 概述
数据共享是指按照统一的管理规范对组织内部的数据进行打通及分享的机制，共享的内容也可以包括按照业务应用需要或战略规划从外部引入数据资源。数据共享是实现数据跨组织、跨业务流转的重要方式，也是数据价值在企业内最大化的基础。当数据流转选择性对外开放之时，数据的边界及分享对象
9.2.2 过程描述
过程描述如下:
a) 梳理內部数据,组织对共享有需求的数据进行全面的梳理,建立清晰的共享数据目录;
b) 制定外部数据资源目录,对组织需要的外部数据进行统一梳理,建立数据目录,方便内部用户
的查询和应用;
c) 建立统一的数据开放共享策略,包括安全、质量等内容;
d) 数据提供方管理,建立对外数据使用政策、数据提供方服务规范等;
e) 数据开放,组织可通过各种方式对外开放数据,并保证开放数据的质量;
f) 数据获取,按照数据需求进行数据提供方的选择。
9.2.3 过程目标
过程目标如下:
a) 数据开放共享可满足安全、监管和法律法规的要求;
b) 数据开放共享可促进内外部数据的互通,促进数据价值的提升。
9.2.4 能力等级标准
能力等级标准如下:
a) 第1级:起始级
1) 按照数据需求进行了点对点的数据共享;
2) 对外共享的数据分散在各个应用系统中,没有统一的组织和管理。
b) 第2级:受管理级
1) 在部门层面制定了数据开放共享策略,用以指导本部门数据的开放和共享;
2) 建立了部门级的数据开放共享流程,审核数据开放共享需求的合理性,并确保对外数据
质量;
3) 对部门内部的数据进行统一整理,实现集中的对外共享。
c) 第3级:稳健管理级
1) 在组织层面制定了开放共享数据目录,方便外部用户浏览、查询已开放和共享的数据;
2) 在组织层面制定了统一的数据开放共享策略,包括安全、质量、组织和流程,用以指导组织
的数据开放和共享;
3) 有计划的根据需要修改开放共享数据目录,开放和共享相关数据;
4) 对开放共享数据实现了统一管理,规范了数据口径,实现了集中开放共享。
d) 第4级:优秀管理级
1) 定期评审开放数据的安全、质量,消除相关风险;
2) 及时了解开放共享数据的利用情况,并根据开放共享过程中外部用户反馈的问题,提出改
进措施。
4) 通过数据开放共享创造更大的社会价值,同时促进组织竞争力的提升;
5) 在业界分享最佳实践,成为行业标杆。
9.3 数据服务及产品
9.3.1 概述
数据服务是通过对组织内部及外部输入数据的统一加工和分析,让数据分析结果产品化。数据服务是数据资产价值体现最直接的手段,也是数据价值衡量的方式之一,通过良好的数据服务对内可以提升组织的效益,对外更可以促进数字生态成熟。提供数据服务有多种形式,包括数据分析结果,数据服务调用接口,数据产品或数据服务平台等,
具体服务的形式取决于组织数据的战略和发展方向。
9.3.2 过程描述
过程描述如下:
a) 数据服务需求分析,需要有数据分析团队来分析外部的数据需求,并结合外部的需求提出数据服务目标和展现形式,形成数据服务需求分析文档;
b) 数据服务开发,数据开发团队根据数据服务需求分析对数据进行汇总和加工,形成数据产品;
c) 数据服务部署,部署数据产品,对外提供服务;
d) 数据服务监控,能对数据服务有全面的监控和管理,实时分析数据服务的状态、调用情况、安全
情况等;
e) 数据服务授权,对数据服务的用户进行授权,并对访问过程进行控制。
9.3.3 过程目标
过程目标如下:
a) 通过数据服务探索组织对外提供服务或产品的数据应用模式,满足外部用户的需求;
b) 通过数据服务实现数据资产价值的变现。
9.3.4 能力等级标准
能力等级标准如下:
a) 第1级:起始级
1) 根据外部用户的请求进行了针对性的数据服务定制开发;
2) 数据服务分散在组织内的各个部门。
b) 第2级:受管理级
1) 对数据服务的表现形式进行了统一的要求;
2) 组织层面明确了数据服务安全、质量、监控等要求;
3) 组织层面定义了数据服务管理相关的流程和策略,指导各部门规范化管理。
c) 第3级:稳健管理级
1) 在组织层面制定了数据服务目录,方便外部用户浏览、查询已具备的数据服务;
2) 统一了数据服务对外提供的方式,规范了数据服务状态监控、统计和管理功能,并由统一
的平台提供;
3) 进一步细化了数据服务安全、质量、监控等方面的要求,建立了企业级的数据服务管理
制度;
4) 有意识地响应外部的市场需求,积极探索对外数据服务的模式,主动提供数据服务。
d) 第4级:优秀管理级
1) 与外部相关方合作,共同探索、开发数据产品,形成数据服务产业链;
2) 通过数据服务提升组织的竞争力,并实现了数据价值;
3) 对数据服务的效益进行量化评估,量化投入产出比;
4) 业界分享最佳实践,成为行业标杆。
| 参考资料 | 简介 |
|---|---|
| 数据驱动的5个阶段 | 我们首先希望将数据作为瞄准器，帮助企业了解现状，并为业务发展做出有利的决策，这些决策包括对项目的资源投放、产品开发、营销策划、风险管理、人才培养等。 |