T/CFEII 0006-2023 数据集成和服务 能力评估体系能力要求

ICS 35.020
L 00/09
团体标准
T/CFEII 0006—2023
数据集成和服务能力评估体系能力要求
Data integration and service—Capabilityassessment system—Capability requirements
2023-01-13 发布2023-01-13 实施
中国电子信息行业联合会 发布

目 次
前言............................................................................... II
引言.............................................................................. III
1 范围.............................................................................. 1
2 规范性引用文件.................................................................... 1
3 术语、定义和缩略语................................................................ 1
3.1 术语和定义.................................................................... 1
3.2 缩略语........................................................................ 2
4 能力体系.......................................................................... 2
4.1 能力组件...................................................................... 2
4.2 能力框架...................................................................... 3
4.3 能力等级...................................................................... 5
4.4 能力评估...................................................................... 6
5 能力要求.......................................................................... 6
5.1 数据战略...................................................................... 6
5.2 项目管理...................................................................... 7
5.3 基础保障..................................................................... 11
5.4 改进创新..................................................................... 13
附录A（资料性附录）过程评估要素过程评估要素........................................15
附录B（资料性附录）效果评估要素....................................................17
参考文献........................................................................... 18

T/CFEII 0006-2023
I
T/CFEII 00061-2023
II
前 言
《数据集成和服务能力评估体系》系列标准计划发布多个标准，各标准的划分是依据其主要功
能。目前计划发布以下标准：
——《数据集成和服务能力评估体系能力要求》
——《数据集成和服务能力评估体系评估方法》
——《数据集成和服务能力评估体系评估机构要求》
本文件按照GB/T 1.1-2020 给出的规则起草。
请注意本文件的其他内容可能涉及专利，本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。
本文件由中国电子信息行业联合会提出并归口。
本文件主要起草单位：广州赛宝认证中心服务有限公司、科大讯飞股份有限公司、东软集团股
份有限公司、万达信息股份有限公司、上海宝信软件股份有限公司、浪潮软件科技有限公司、广州
华资软件技术有限公司、武汉烽火信息技术有限公司、云南南天电子信息产业股份有限公司、新大
陆数字技术股份有限公司、福建新大陆软件工程有限公司、福建榕基软件股份有限公司、福建榕基
软件工程有限公司、浙江中控信息产业股份有限公司、浙江大华技术股份有限公司、浙江星汉信息
技术股份有限公司、创业慧康科技股份有限公司、浙江春风动力股份有限公司、深圳市金证科技股
份有限公司、北明软件有限公司、辽宁邮电规划设计院有限公司、云上贵州大数据产业发展有限公
司、江苏航天大为科技股份有限公司、中科软科技股份有限公司、中国软件与技术服务股份有限公
司、煤炭科学技术研究院有限公司。
本文件主要起草人：赵国祥、李尧、朱晓丽、杨柳、李家良、曾尚铭、高原、赵振文、丁敏、
肖筱华、张敬谊、陈美、林杰、李存冰、雷邦宁、杨帆、王康、熊威、贾克典、王朝霞、周毅、陈
明平、鲁维逸、李雅慧、郭日轩、陈良美、秦扬、李东鸽、舒望、王龙、王玲丽、刘维、金新蕾、
邵佰通、沈王冰、高青、何少华、费启辉、李双燕、姜丽君、赵雷、李丹、王仕品、刘军、孙曲平、
张迪、薛晓菊、孟庆勇、吴文臻。
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III
引 言
2021年，我国发布《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四五年规划和2035年远景目标纲
要》提出以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。大数据、5G、人工智能等新
技术为各个行业构建了新的发展蓝图，数字化转型成为企业实现可持续经营的必经之路。然而，国
内大部分企业的数字化之路仍处于初级阶段，数据集成及服务的发展尚未全面开启，在谋求数字化
转型的企业不断增多的情况下，标准的实施将给数据集成及服务行业提供有力帮助。
为科学有效地评价数据集成和服务提供者的能力水平，指导数据集成和服务提供者建设服务能
力、提升服务质量，数据集成和服务能力评估体系标准应运而生。本文件是数据集成和服务能力评
估体系系列标准的第一个，提出了对数据集成和服务提供者的综合能力要求。
本文件典型的应用场景包括：
1）数据集成和服务提供者利用本文件建设自身能力，并进行测量、评估和改进；
2）数据集成和服务需求者利用本文件对数据集成和服务提供者能力进行评估；
3）第三方机构依据本文件对数据集成和服务提供者的能力进行客观评估。

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1
数据集成和服务能力评估体系能力要求
1 范围
本文件给出了数据集成和服务能力评估体系总体框架，规定了数据集成和服务提供者应具备的
能力要求。
本文件适用于：
1）数据集成和服务提供者利用本文件建设自身能力，并进行测量、评估和改进；
2）数据集成和服务需求者利用本文件对数据集成和服务提供者能力进行评估；
3）第三方机构依据本文件对数据集成和服务提供者的能力进行客观评估。
2 规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于
本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 19000-2016 质量管理体系基础和术语
GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型
GB/T 35295-2017 信息技术大数据术语
T/CFEII 001-2019 信息系统建设和服务能力评估体系能力要求
3 术语、定义和缩略语
3.1 术语和定义
3.1.1
数据集成和服务data integration and service
运用信息技术手段，将若干个分散的数据源中的数据，逻辑地或物理地集成到一个统一的数据
集合中，为数据拥有者或使用者提供全方位的数据应用服务。
注：数据集成和服务过程包括设计和开发、数据集成、数据服务和数据运维等。
3.1.2
能力capability
组织或个人通过利用资源、知识和技能实现预期结果的本领。
3.1.3
能力项capability item
对组织完成某个特定功能可独立的、有意义的能力（3.1.2）。
注：能力项往往预示着一个过程的存在。
3.1.4
能力域capability area
一组相关能力子域（3.1.5）的集合。
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2
3.1.5
能力子域capability sub-area
一组相关能力项（3.1.3）的集合。
3.1.6
数据战略data strategy
组织开展数据集成和服务工作的愿景、目的、目标和原则。
3.1.7
基础保障foundations guarantee
为支撑数据集成和服务的交付和过程提供的一系列资源和活动，包括数据组织、客户关系、技
术等要素。
3.1.8
改进创新improvement & innovation
为提升数据集成和服务能力水平，改进服务内容与模式，对管理体系进行优化、识别改进机会
和实施改进措施等活动，以及创新机制和知识管理的制定、实施和评价等活动的集合。
3.1.9
过程要求process requirement
为具备能力项（3.1.3）的要求，组织应采取的系列活动。
3.1.10
度量项measurement item
能力子域（3.1.5）建设成效的度量。
3.1.11
能力等级capability level
组织符合能力要求的级别，从低到高分别用DIS1级、DIS2级、DIS3级和DIS4级表示。
3.2 缩略语
ETL：数据提取、转换和加载(Extraction-Transformation-Loading)
4 能力体系
4.1 能力组件
数据集成和服务能力评估体系能力组件由能力域、能力子域、能力项、过程要求和度量项组成，
如图1所示。数据集成和服务能力从四个能力域体现，每个能力域包含若干个能力子域，每个能力子
域包含若干个能力项，每个能力项对应若干条过程要求。过程要求是能力项建设的具体过程分解，
作为组织进行数据集成和服务过程的指导，也可作为对组织数据集成和服务提供过程进行评估的对
象。度量项是对能力子域建设成效进行评估的维度。
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3
图1 能力组件
4.2 能力框架
能力框架是数据集成和服务能力的逐层分解，由能力域、能力子域和能力项组成，共包括4个能
力域，15个能力子域，40个能力项，如表1所示。能力域由数据战略、项目管理、基础保障和改进创
新构成。数据战略能力域包括战略定位、战略制定、战略执行和战略回顾四个能力子域；项目管理
能力域包括设计和开发、数据集成、数据服务、数据运维、数据安全和质量五个能力子域；基础保
障能力域包括数据组织、客户关系和技术三个能力子域；改进创新能力域包括持续改进、创新和知
识管理三个能力子域。能力项是对能力子域的进一步分解，每个能力子域包括若干个能力项。
表1 能力框架
能力域能力子域能力项
数据战略
战略定位战略意图制定
战略制定
战略分析
目标制定
战略执行
目标分解
执行过程监控
战略回顾
绩效评价
绩效改进
项目管理
设计和开发
数据需求
数据标准化
方案设计
数据分布
数据建模与开发
数据集成
数据采集
数据清洗加工
数据整合
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数据服务
数据共享
数据分析
数据应用
数据运维
例行操作
服务响应
优化提升
数据安全和质量
安全管理
质量管理
基础保障
数据组织
组织架构
专业团队
财务状况
基础设施
客户关系
业务需求
投标管理
合同管理
客户满意
技术
处理框架
数据中台
数据工具
改进创新
持续改进
数据改进策划
数据改进实施
创新
创新机制
创新实施和评价
知识管理
知识管理机制
知识管理实施
数据战略、项目管理、基础保障和改进创新四个能力域分别从不同的维度支撑组织数据集成和
服务能力建设与提升，数据战略是顶层规划，项目管理是核心活动，基础保障是基本要素，改进创
新是重要驱动。在能力子域层面，战略定位、战略制定、战略执行和战略回顾从数据战略的流程角
度分解数据战略的顶层规划作用；设计和开发、数据集成、数据服务、数据运维是数据集成和服务
提供者项目管理的核心内容；数据安全和质量管理贯穿项目管理的整个生命周期；客户关系是数据
集成和服务提供者与用户的关系管理，数据组织和技术是影响数据集成和服务质量的两个最基本要
素，知识管理是持续改进和创新的重要支撑，持续改进是知识管理和创新的目标。图2展示了数据集
成和服务能力框架在能力域和能力子域层面的逻辑关系。
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5
图2 能力框架在能力域和能力子域层面的逻辑关系
4.3 能力等级
4.3.1 能力等级划分
数据集成和服务能力划分为四个等级，等级从低到高分别用DIS1级、DIS2级、DIS3级和DIS4
级表示，并依次定义为初始级、基本级、良好级、优秀级。
图3 数据集成和服务能力等级
4.3.2 能力等级特征
a）DIS1级（初始级）
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组织具备提供数据集成和服务活动及保障数据集成和服务活动开展的基础能力。
b）DIS2级（基本级）
组织实施了必要的数据集成和服务能力管理，日常的数据集成和服务能力活动有序开展。
c）DIS3级（良好级）
组织的战略、业务、团队、技术和管理等综合能力达到了良好的水平，主要业务领域具有较强
的技术水平，保障数据集成和服务活动顺利开展。
d）DIS4级（优秀级）
组织的战略、业务、团队、技术和管理等综合能力达到了优秀的水平，熟悉主要业务领域的业
务流程，主要业务领域中典型数据集成和服务项目具有较高技术水平。
4.4 能力评估
数据集成和服务能力评估针对建设过程和建设成效两个方面，建设过程以“过程要求”来表述，
建设成效以“度量项”来表述。
对过程要求和度量项的评估采用定性和定量方式来开展。过程要求的评估以数据集成和服务提
供者提供的过程证据的充分性和适宜性为评估指标，度量项的评估以数据集成和服务提供者取得的
成效为评估指标。由过程要求评估和度量项评估的结果综合评估数据集成和服务提供者的能力等级。
5 能力要求
5.1 数据战略
数据战略能力域的能力要求如表2所示。
表2 数据战略能力域的能力要求
能力子域目标能力项过程要求度量项
1.1战略定位
制定数据
集成和服
务业务领
域的战略
意图
1.1.1战略
意图制定
1.1.1.1组织最高领导层牵头，制定数据集成和服务领域的战
略意图
1.1.1.2适当时，宜与第三方咨询管理评估机构建立相应的协
作机制
业务经验
1.2战略制定
根据组织
所属行业
状况从市
场、客户、
竞争等方
面进行数
据战略分
析，从而确
定自身优
势、选择目
标客户群，
并制定合
理的数据
战略目标
1.2.1战略
分析
1.2.1.1分析组织数据集成和服务市场所处的宏观和微观环
境
1.2.1.2分析组织在数据集成和服务业务领域所处的行业地
位
1.2.1.3分析组织的潜在客户群或目标客户群现状，了解客户
数据集成和服务的需求和期望
1.2.1.4分析组织内部情况，并结合外部情况，确定自身数据
集成和服务的优势和劣势
战略实施
能力
1.2.2目标
制定
1.2.2.1根据组织战略意图及数据战略分析结果，选择合适的
数据集成和服务目标客户群，并定期开展数据集成和服务
目标客户群分析与调整
1.2.2.2对选择的数据集成和服务目标客户群，制定整体策
略，宜包括商业模式、产品与解决方案、服务、品牌等方
面
1.2.2.3制定数据集成和服务业务的中长期规划及愿景、使命
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和目标
1.2.2.4制定组织法律遵从、社会形象维护、市场环境建设、
数据合规等方面的数据集成和服务目标
1.2.2.5正式发布经审批的数据集成和服务战略
1.3战略执行
将制定的
整体数据
集成和服
务策略和
数据战略
目标，进一
步分解为
下层组织
可承接的
子目标和
可执行的
具体计划，
持续跟踪
监控
1.3.1目标
分解
1.3.1.1将数据集成和服务业务的中长期规划及目标分解为
年度业务计划和目标，并分解为可执行的关键任务和达成
时间，确保数据集成和服务相应的资源投入
1.3.1..2分析完成数据集成和服务业务的中长期规划及目标
所需要的组织架构优化、专业团队招聘与培养、数据技术
研发、数据提升等方面的重大需求
1.3.1. 3在数据集成和服务业务计划制定完成后，将组织数
据战略意图、目标与计划向相关员工进行广泛深入宣传
1.3.2执行
过程监控
1.3.2.1监控数据集成和服务业务计划的执行过程
1.3.2.2建立数据战略关键任务的指标度量评估体系，至少包
括度量项的评估方法、数据来源、度量方法、频次、负责
人员、度量实施等内容，对数据战略关键任务指标进行周
期性度量与评估
1.3.2.3在指标实际达成情况与目标偏差较大时，采取偏差纠
正措施
1.4战略回顾
对数据集
成和服务
的战略达
成情况进
行评价，为
下一周期
数据战略
规划提供
依据
1.4.1绩效
评价
1.4.1.1制定数据战略绩效评价的方法和工作机制
1.4.1.2根据数据集成和服务业务计划执行结果以及年度绩
效，评价数据战略实施效果
1.4.1.3重点评价组织数据集成和服务业务收入规模、业务增
长率、项目总额等业绩
1.4.1.4深入分析未能实现的数据战略目标，制定针对性的改
进措施或经综合评估调整目标
1.4.2绩效
改进
1.4.2.1根据差距分析的结果实施相应的改进措施，并应用到
下一周期的数据集成和服务战略规划中
1.4.2.2对未能实现的目标进行深入分析，制定针对性的改进
措施或经综合评估调整目标
5.2 项目管理
项目管理能力域的能力要求如表3所示。
表3 项目管理能力域的能力要求
能力子域目标能力项过程要求度量项
2.1设计和开
发
收集客户
数据需求，
协助客户
建立数据
标准， 制
2.1.1数据
需求
2.1.1.1识别客户数据现状，收集客户数据集成和服务需求，
分析客户数据应用场景，并识别数据应用场景中的数据分
类、数据名称、数据含义、数据创建、数据接口、数据使
用、数据展示、数据质量、数据安全、数据保留等需求，
编写数据需求
数据集成
和服务交
付能力
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定、实施数
据解决方
案，设计、
开发数据
模型，持续
满足客户
的业务目
标和业务
需求
2.1.1.2评审数据需求，数据需求应与客户业务目标和业务需
求保持一致，在数据需求中出现的业务术语、数据项、参
考数据等应与客户达成共识
2.1.1.3建立正式的需求变更管理流程，对于新的或变更的需
求导致需要更新数据标准的，应通过变更管理流程更新数
据标准，保证数据标准与客户实际数据需求的一致性
2.1.1.4集中管理客户数据需求，按约定的要求进行数据需求
汇总分析和历史回顾
2.1.2数据
标准化
2.1.2.1依据客户需求，协助客户建立数据标准管理机制，包
括管理机构、人员职责、应用原则等
2.1.2.2协助客户制定或修订组织级数据标准体系和管理规
范，包括业务术语、参考数据和主数据、数据元、指标数
据等
2.1.2.3指导客户应用适应其业务需求的数据标准，数据标准
应具备共享性、唯一性、可扩展性等特性
2.1.2.4在数据需求描述、数据方案设计、数据分布管理、数
据模型建设与开发等过程中指导数据标准落地
2.1.3方案
设计
2.1.3.1制定数据解决方案实施计划并进行评审，实施计划应
包括但不限于工作分解、生命周期、时间进度安排和资源
安排等
2.1.3.2设计数据解决方案，其设计内容包括但不限于数据团
队、数据技术、逻辑处理模型、数据服务等
2.1.3.3应对设计方案的输入输出进行评审，确保满足客户数
据需求，需求可来源于准确性、可用性、安全性、及时性
等管理需求
2.1.4数据
分布
2.1.4.1协助客户建立数据资产的分布管理机制，确定数据的
权威数据源，明确每类数据的信息采集和存储系统
2.1.4.2建立数据关系模型，梳理组织、业务、系统三个级别
的数据分布情况和相互关系，建立各数据间关系模型，确
定存在的问题和解决方案。
2.1.4.3识别数据类型，将数据根据其特征分类管理，一般类
型包括但不限于元数据、主数据、参考数据、交易数据、
统计分析数据、文档数据等类型
2.1.4.4指导客户应用数据分布关系，根据数据分布关系的梳
理，对客户数据相关工作进行规范，包括定义数据工作优
先级、优化数据集成等
2.1.4.5维护和管理数据关系模型，根据业务流程和系统建设
的情况，及时维护和更新数据关系逻辑
2.1.5数据
建模与开
发
2.1.5.1制定数据模型设计和开发规范，包括数据模型的管理
工具、命名规范、常用术语及管理方法等
2.1.5.2开发数据模型，包括设计和开发组织级数据模型、系
统应用级数据模型
2.1.5.3应用数据模型, 根据组织级数据模型的开发, 指导和
规范系统应用级数据模型的建设
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2.1.5.4建立数据模型质量管理流程，数据模型的设计输出应
得的评审，以确保满足设计的需求。通过变更管理流程进
行数据模型变更管理
2.1.5.5检查组织级数据模型和系统应用级数据模型的一致
性
2.1.5.6输出数据解决方案，内容包括开发和测试数据库、建
立和维护测试数据、数据迁移和转换、开发和测试数据产
品、验证数据需求等
2.2数据集成
采集与客
户业务目
标和业务
需求相匹
配的各类
数据，对数
据进行清
洗加工后，
建立高效、
灵活、适应
性好的组
织级应用
系统间数
据交换规
范和机制，
实现内部
数据聚合
2.2.1数据
采集
2.2.1.1梳理客户的各类数据，包括结构化、非结构化和半结
构化数据，建立与客户业务目标和业务需求相匹配的数据
采集策略
2.2.1.2确定数据采集的范围、渠道和周期
2.2.1.3明确数据采集的方式，包括手工录入、人工智能、视
频物联等
2.2.1.4定义数据采集的技术要求，包括数据对接、数据格式、
采集接口、数据传输、存储方式等
2.2.1.5采集满足客户业务目标和业务需求的数据，兼顾数据
采集时效优先、数据质量和安全
2.2.2数据
清洗加工
2.2.2.1针对不同类型和等级的数据，制定相应的数据清洗加
工策略，兼顾法规遵从、业务连续性、系统性能、安全保
护、建设成本等因素
2.2.2.2采用支撑数据验证、清洗、标准化、格式化、存储和
版本管理的方法或工具，开展数据预处理
2.2.2.3检查数据一致性，去除、补全或修改有缺失的、格式
和内容错误的、逻辑错误的和不需要的无效值、缺失值或
重复值
2.2.2.4生成数据预处理或数据清洗加工报告
2.2.3数据
整合
2.2.3.1根据客户需求，制定不同类型和等级的数据提取、转
换和加载（ETL）规范，指明数据集成交换的标准、规则和
方法
2.2.3.2建立数据集成环境，将多种数据源中的数据整合在一
起，可实现结构化、非结构化和半结构化数据处理，具备
复杂数据加工、挖掘分析和便捷访问等功能
2.2.3.3抽取数据整合过程中的元数据和记录溯源信息，进行
元数据管理和数据溯源管理
2.2.3.4检查数据集合的完整性和可用性，以实现客户低代
价、高效率使用异构数据的目标
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2.3数据服务
通过数据
集成和开
放共享，形
成数据分
析结果、数
据服务调
用接口、数
据服务平
台等形式
的数据产
品, 满足客
户内外部
用户的需
求，实现客
户数据资
产价值的
变现
2.3.1数据
共享
2.3.1.1根据客户需求，建立内部数据集成共享策略, 指明数
据集成共享的原则、方式和方法，通过内部数据集成共享
相关制度、标准、技术等方面的管理, 促进客户内部数据的
互联互通
2.3.1.2建立满足客户需求、统一的数据开放共享策略，包括
安全、质量、监管和法律法规等要求
2.3.1.3梳理开放共享的数据, 建立清晰的开放共享数据目
录，促进内外部数据的互通, 提升客户的数据价值
2.3.1.4形成共享服务的统一管控，对服务的调用方、流量、
调用时段实施控制和审计
2.3.2数据
分析
2.3.2.1根据客户需求，制定支持其业务应用、运营管理和创
新变革的数据分析应用管理规范和技术标准
2.3.2.2以客户需求为驱动，面向其不同类型的业务需求开展
以下类型的数据分析：
a）报表分析，按照规定的格式对数据进行统一的组织、加
工和展示
b）数据挖掘，使用统计学、机器学习等相关技术，挖掘各
数据分类、数据维度、数据度量之间的联系，以解决业务
实际需求。
c）动态预警，基于一定的算法、模型对数据进行实时监测,
并根据预设的阀值进行预警
d）趋势预报，根据客观对象已知的信息而对事物在将来的
某些特征、发展状况的一种估计、测算活动，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
2.3.3数据
应用
2.3.3.1分析客户数据应用需求，结合公众、行业和客户的需
要，提出数据服务目标和展现形式，形成数据应用需求分
析文档
2.3.3.2根据客户数据应用需求分析，对数据进行汇总和加
工，形成数据分析结果、数据服务调用接口、数据服务平
台等形式的数据产品
2.3.3.3协助客户部署数据产品，对内外部提供数据服务
2.3.3.4及时跟踪数据应用的运行情况, 监控数据应用和数
据需求的一致性, 同时对客户提出的需求变更进行管理,
确保设计和实施的一致性
2.4数据运维
制定数据
运维管理
规范和技
术标准，为
数据应用
提供持续
可用的数
据内容，以
保证数据
2.4.1例行
操作
2.4.1.1遵循或协助客户制定统一的数据运维管理规范和技
术标准，确保数据平台和数据服务有持续可用、高质量、
安全可靠的数据
2.4.1.2管理和维护数据平台和数据服务日常运行数据，包括
数据采集、数据处理、数据存储、数据迁移、数据备份等
2.4.1.3监控和管理数据产品，实时分析数据平台和数据服务
的状态、调用情况、安全情况等
2.4.1.4更新数据运维管理规范和技术标准，确保数据的完整
性
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平台和数
据服务的
正常运行
2.4.2服务
响应
2.4.2.1建立服务请求分级响应机制，根据所影响数据业务的
重要性和影响程度等，明确事件级别、典型问题、响应时
间、故障解决时间和服务报告提交要求等，宜通过服务台
接收并关闭正式的服务请求
2.4.2.2具备完备的数据故障应急预案和处理机制，有纠偏和
预防潜在问题的措施
2.4.2.3记录、调查、回应、报告并正式关闭服务请求
2.4.3优化
提升
2.4.3.1建立定期的数据业务影响分析和灾难恢复策划等机
制，保障数据平台和数据服务的业务连续性
2.4.3.2提前发现影响数据应用的问题并及时解决，发现可能
来自于趋势分析或风险评估等结果
2.4.3.3应用量化指标，衡量数据提供方绩效和数据产品运行
有效性，持续优化数据平台和数据服务
2.5数据安全
和质量
制定数据
安全和质
量管理规
范和技术
标准，釆取
必要措施，
对数据进
行有效保
护和质量
监控，持续
满足相关
方需求
2.5.1安全
管理
2.5.1.1了解国家、行业等监管需求，并根据客户对数据安全
的业务需求，制定数据安全管理规范和技术标准
2.5.1.2制定项目数据安全目标和实现计划，分析潜在的数据
安全风险
2.5.1.3分级控制项目访问权限，访问过程应进行用户身份认
证和访问行为监控
2.5.1.4按策划的时间间隔实施项目数据安全审计
2.5.2质量
管理
2.5.2.1根据客户管理需求，参考外部监管要求，制定数据质
量管理规范和技术标准
2.5.2.2识别项目数据质量需求，建立数据质量规则
2.5.2.3制定和实施数据质量检查计划，监控项目数据质量情
况，形成数据质量报告
2.5.2.4分析所发现的数据质量问题，制定和实施数据质量改
进计划
5.3 基础保障
基础保障能力域的能力要求如表4所示。
表4 基础保障能力域的能力要求
能力子域目标能力项过程要求度量项
3.1 数据组
织
建立适宜的
组织架构、
配备专业的
实施团队、
提供充足的
资金保障和
基础设施平
台，以保证
数据集成和
3.1.1 组织
架构
3.1.1.1建立与数据集成和服务管理配套的权责明确、内部沟
通顺畅的组织架构，确保数据战略的实施
3.1.1.2建立、健全数据集成和服务管理体系，覆盖管理、业
务和技术等岗位，明确各方在数据集成和服务过程中的职责
3.1.1.3建立适用于数据集成和服务工作相关岗位人员的绩
效评估指标，并发布考核结果，评估相关人员的岗位绩效
组织基础
管理能力
3.1.2 专业
团队
3.1.2.1根据组织战略规划和业务需求，确定专业技术人才及
专业团队的需求，充分考虑人员的专业技能、知识能力及人
数需求
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服务业务的
实施
3.1.2.2组建数据集成和服务专业团队，并制定储备专业人才
储备计划，进行适宜的人员储备
3.1.2.3根据组织业务发展，定期评价专业团队的能力、容量
是否满足需求，并进行绩效考核
3.1.2.4采用培训、招聘等方式，提高和改进专业团队的能力
和技能
3.1.3 财务
状况
3.1.3.1建立规范的财务管理制度
3.1.3.2制定年度数据集成和服务相关的资金预算，并监控使
用情况
3.1.3.3应有年度数据集成和服务相关的资金决算，并将决算
情况作为下年度资金预算输入
3.1.4 基础
设施
3.1.4.1为数据集成和服务提供必要的网络、计算、存储和环
境等物理资源，所提供的物理资源可控制支持相似的虚拟资
源
3.1.4.2为客户所需各类数据产品的环境、组件、服务、接入
等数据标准研究提供基础设施支持
3.1.4.3根据客户需求，推进基础设施的技术升级、功能迭代
和资源扩展
3.2 客户关
系
了解客户对
数据集成和
服务业务需
求，建立并
维护客户关
系，满足客
户要求，并
维护良好的
信誉
3.2.1 业务
需求
3.2.1.1识别数据集成和服务业务目标客户群体，并进行市场
分析
3.2.1.2通过各种需求调研渠道及方法，收集数据集成和服务
客户需求并分析
3.2.1.3确认数据集成和服务客户需求，跟踪并报相关方
3.2.1.4建立数据集成和服务客户档案，对客户信息进行管理
客户关系
管理能力
3.2.2 投标
管理
3.2.2.1.评估招标中数据集成和服务业务可行性，包括能力、
中标率、效益、风险等
3.2.2.2制定投标策略，包括合作伙伴选择、报价等
3.2.2.3监控投标执行过程，并对投标输出进行评审
3.2.2.4评估数据集成和服务业务投标工作及结果
3.2.3 合同
管理
3.2.3.1评审合同内容，确保商务风险可接受、组织有能力交
付
3.2.3.2管理合同信息，包括合同内容、执行情况等
3.2.3.3监控合同履行情况，确保合同按要求被执行
3.2.3.4管理合同变更，分析合同变更可能带来的风险
3.2.4 客户
满意
3.2.4.1建立数据集成和服务客户满意度评价机制
3.2.4.2制定数据集成和服务满意度调查计划，按计划开展调
查，分析调查结果，且调查结果分析可做为数据持续改进的
输入
3.2.4.3建立正式的投诉渠道，管理数据集成和服务投诉
3.2.4.4.在数据集成和服务客户的服务请求结束后，评价客户
满意度
3.3技术
研发自主知
识产权的处
3.3.1 处理
框架
3.3.1.1建立处理框架的评价和改进机制，支持资源管理、作
业调度和数据加载及各种分布式计算框架调度
技术能力
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理框架、数
据中台，使
用符合业务
需求和发展
的数据工
具，以满足
客户数据产
品的数量、
速度和多样
性等业务需
求
3.3.1.2提供批处理框架、流处理框架、批流混合处理框架等
结构化、非结构化及半结构化数据的处理框架，以满足客户
数据产品的数量、速度和多样性等业务需求
3.3.2 数据
中台
3.3.2.1识别业务中建立在数据仓库和数据平台之上，加速客
户从数据到业务价值过程中间层的需求
3.3.2.2根据业务需求和客户需求开发与业务相匹配的数据
中台
3.3.2.3定期评价数据中台的适宜性和有效性
3.3.2.4对使用中的数据中台进行合理改进
3.3.3 数据
工具
3.3.3.1根据战略目标和市场需求，识别数据工具需求，规划
数据工具的产品体系和发展路线
3.3.3.2根据市场需求和组织目标，对数据工具进行合理的组
合和配置，形成解决方案
3.3.3.3定期评价数据工具和解决方案的适宜性和有效性
3.3.3.4建立对数据工具的反馈和优化机制，持续改进数据工
具
5.4 改进创新
改进创新能力域的能力要求如表5所示。
表5 改进创新能力域的能力要求
能力子域目标能力项过程要求度量项
4.1 持续改
进
不断改进体
系的有效
性、适用性
和充分性。
处理新技术
和创新所带
来的风险和
机遇。建立
持续改进的
文化。
4.1.1 数据
改进策划
4.1.1.1建立数据改进管理规范和流程，识别来自不同渠道的
改进需求
4.1.1.2收集改进需求，需求可能来自于内部、外部、管理、
技术、法律法规等多种渠道
4.1.1.3对改进建议进行分析、判断和决策
改进创新
能力
4.1.2 数据
改进实施
4.1.2.1明确数据改进目标，制定改进计划
4.1.2.2改进计划应得到相关方确认并批准实施
4.1.2.3对改进计划实施效果进行评价
4.2创新
通过对创新
过程的实
施，提升组
织的技术实
力和数据集
4.2.1 创新
机制
4.2.1.1建立创新管理组织架构，管理创新活动
4.2.1.2建立创新活动管理机制，成果管理机制、创新激励机
制、成果转化机制、制定创新成果评价方法
4.2.1.3制定知识产权管理和保护制度
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成和服务水
平。4.2.2 创新
实施和评
价
4.2.2.1根据业务需求，建立创新目标，并评估目标的可行性
4.2.2.2开展创新活动，并实现创新目标
4.2.2.3促进创新成果的应用和转化，并作为评价和考核的指
标
4.2.2.4对创新实施过程进行评价和改进
4.3 知识管
理
通过对知识
进行有效管
理，实现组
织内部知识
的有效利
用，提高人
员的能力。
4.3.1 知识
管理机制
4.3.1.1建立知识管理的相关管理制度，明确知识管理的相关
职责和权限，明确知识共享奖励机制
4.3.1.2建立明确的知识管理架构，设置明确的知识管理岗
位，对组织的知识，尤其对数据集成和服务的相关知识进行
管理，实现知识的共享
4.3.2 知识
管理实施
4.3.2.1建立符合组织规模和定位的知识库，对知识的获取、
存储、共享、复用和更新进行有效管理
4.3.2.2对数据集成和服务优秀案例进行积累、学习和复用
4.3.2.3储备数据集成和服务相关行业先进知识，促进技术人
员提高专业技术水平
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附录A
（资料性附录）
过程评估要素过程评估要素
能力框架能力级别
能力域能力子域能力项DIS4 级DIS3 级DIS2 级DIS1 级
数据
战略
战略定位战略意图制定√ √
战略制定
战略分析√ √
目标制定√ √ √ √
战略执行
目标分解√ √ √
执行过程监控√ √ √
战略回顾
绩效评价√ √
绩效改进√ √
项目
管理
设计和开发
数据需求√ √ √ √
数据标准化√ √
数据分布√ √
数据建模与开发√ √
数据集成
数据采集
九选六九选三九选一
数据清洗加工
数据整合
数据服务
数据共享
数据分析
数据应用
数据运维
例行操作
服务响应
优化提升
数据安全和质
量
安全管理√ √
质量管理√ √ √ √
基础
保障
数据组织
组织架构√ √ √ √
专业团队√ √ √ √
财务状况√ √ √ √
基础设施√ √ √ √
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客户关系
业务需求√ √
投标管理√ √
合同管理√ √ √
客户满意√ √ √ √
技术
处理框架√ √
数据中台√ √
数据工具√ √ √ √
改进
创新
持续改进
数据改进策划√ √ √ √
数据改进实施√ √ √ √
创新
创新机制√ √
创新实施和评价√ √
知识管理
知识管理机制√ √
知识管理实施√ √
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附录B
（资料性附录）
效果评估要素
度量项度量子项解释性说明
数据战略能力域
业务经验
数据集成和服务业
务经营年限
从事数据集成和服务业务年限
战略实施能力
净利润战略绩效的综合反映，盈利的表现形式。
数据集成和服务业
绩
业绩中涉及数据集成和服务的部分，反映经营结果
项目管理能力域
数据集成和服务交
付能力
完成的合同数量反映组织在数据集成及服务业务上的项目交付能力
跨区域服务能力反映组织在数据集成及服务业务上的组织协调能力
典型项目技术水平反映组织在数据集成及服务业务上的技术研发应用能力
基础保障能力域
组织基础管理能力
专业团队从事数据集成和服务业务人员数量与组织业务规模相匹配程度
专业技术人员能力
数据集成和服务项目主要专业技术人员完成项目的能力，以及与组
织业务规模相匹配的数量
办公及研发场所规
模
用于支撑数据集成和服务业务开展所需的办公及研发场所面积
客户关系管理能力客户满意客户期望值与客户体验的匹配程度
技术能力
处理框架
反映组织在数据集成及服务业务上自主开发的基础性、核心性的技
术结合能力，以满足在大数据系统中收集、整理、处理数据或数据
集的需求
数据中台
反映组织在数据集成及服务业务上为实现数据汇聚整合、数据提纯
加工、数据服务可视化、数据价值变现需求而建立的中间平台成果
体现
数据工具反映组织在数据集成及服务业务上研发和使用工具的能力
持续改进能力域
改进创新能力研发费用
反映组织进行数据集成和服务业务研究与开发过程中发生的费用化
支出
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参 考 文 献
[1] GB/T 19000-2016 质量管理体系基础和术语
[2] GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型
[3] GB/T 35295-2017 信息技术大数据术语
[4] T/CFEII 001-2019 信息系统建设和服务能力评估体系能力要求