标准规范下载简介
Q／GDW 12117-2021 国家电网有限公司数据管理能力成熟度模型.pdf8. 1. 3过程目标
8. 1.4能力等级标准
Q/GDW 121172021
数据分布明确数据在组织、流程和系统方面的分布关系，定义数据类型GB／T 17742-2020 中国地震烈度表，明确权威数据源，为数据 工作提供参考和规范。通过数据资源盘点，建立数据资源目录，定义数据相关工作优先级与数据责任人， 进一步优化数据的集成关系
a） 制定管理制度，明确数据分布关系管理要求，指导开展数据分布关系梳理、应用、维护及工具 开发等工作； D 数据资源盘点，梳理数据资源，明确数据定义，分析存在的数据问题； 分布关系梳理，分析数据产生、存储和共享状况，明确数据与组织、流程和系统方面的分布关 系，建设数据资源目录； d) 分布关系应用，基于梳理成果开展数据认责、数据溯源、量化数据热度、优化数据存储和集成 关系等工作： 分布关系管理维护，根据业务流程和系统建设情况，及时更新、审批、发布数据分布关系。
8. 2. 3过程目标
过程目标如下： a）对数据资源建立分类管理机制，明确权威数据源； b) 梳理数据和组织、流程、系统之间的关系，建立数据资源目录； c）通过数据分布的管理，进一步规范数据相关工作的建设。
能力等级标准如下： a) 第1级：初始级： 项目中进行数据分布关系管理，分析数据和系统的关系、数据和流程的关系等， b 第2级：受管理级： 对应用系统数据现状进行全面梳理，明确数据需求和存在的问题； 2） 梳理部分数据和组织、流程和系统之间的关系； 3） 部门层面建设数据资源目录，确定关键数据的权威数据源。 c） 第3级：稳健级： 1） 制定数据分布关系管理规范，统一数据分布关系的表现形式； 2） 明确数据分布关系梳理目标，开展数据分布关系梳理： 3） 对数据进行分类管理，建设数据资源目录，明确数据和组织、流程、系统之间的关系 4） 确定关键数据的权威数据源和合理的数据部署： 5） 建设数据资源目录管理工具，开展数据分布应用和维护工作。 d) 第4级：量化管理级： 1） 通过数据分布关系的梳理，优化数据存储和集成关系： 2） 通过数据分布关系的应用，量化分析并快速展示数据相关工作的业务价值； 3） 制定量化评价指标，对数据资源目录及其工具进行量化考核。 e） 第5级：优化级： 1） 在业界分享数据分布最佳实践，成为行业标杆； 2）主导或参与数据分布相关国家、行业标准的制定，且有关实践成果被标准采纳
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数据集成是指数据的汇聚、整合。通过制定数据集成规范，建立数据互通机制，构建数据集成平台， 推动各应用系统数据汇聚，实现各部门、各层级之间数据互联互通
B. 3. 2过程描述
B8.3. 3 过程且标
过程目标如下： 建立高效、灵活、适应性好的应用系统数据集成规范和机制； b） 建立数据中心等数据集成共享环境，形成对复杂数据加工处理、便捷访问的环境； c 持续推进应用系统数据的汇聚，定期开展各类集成接口的检查与分析； d）基于数据集成共享环境实现数据的互联互通。
8.3.4能力等级标准
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6）基于数据中心等数据集成共享环境实现数据的互联互通。 第4级：量化管理级： 1） 建立数据汇聚整合的量化指标，定期开展数据汇聚整合的评估考核； 2）采用新技术，持续优化和提升数据集成能力。 e） 第5级：优化级： 1）在业界分享数据集成最佳实践，成为行业标杆； ②）主导数据集成相关国家、行业标准的制定，且有关实践成果被标准采纳
元数据是从业务、技术和 包括业务元数据、技术元委 理元数据。元数据管理是关 用等流程的集合。
8. 4. 2过程描述
过程描述如下： 1 元模型管理，是对数据对象进行分类并定义每类数据的元数据属性的过程，元模型采用或参考 相关国家标准； D 元数据采集和梳理，基于元模型采集元数据，集成不同类型、不同来源的元数据，形成对数据 描述的统一视图，并基于规范的流程及时更新管理； 元数据应用，基于数据管理和数据应用需求，开展元数据分析应用工作，包括但不限于数据查 询、血缘分析、影响分析、符合性分析、质量分析等； d 元数据维护，监测应用系统元数据变化，进行元数据新增和变更的审核，并及时发布； 建设元数据工具，建设元数据采集、检查、监控等功能，开发血缘分析、影响分析、数据地图 等应用工作。
8. 4. 3过程目标
建立元模型标准，对元数据进行分类，建设元数据地图； 6 有效集成各类元数据，建设数据资源全景图，从业务、技术、管理不同视角管理和使用数据资 源； C）丰富元数据应用和元数据服务，支撑数据管理和数据应用
8.4.4能力等级标准
3）部门层面制定元数据采集和变更流程，对元模型进行采集和变更： 4 按照元模型管理要求采集新建系统的元数据，更新元数据存储库： 部门层面收集元数据应用需求，实现部分元数据应用，如数据血缘分析、影响分析等。 第3级：稳健级： ? 制定元数据管理规范与管理流程； 2） 进行元数据分类并明确各元数据的范围，设计相应的元模型； 3） 建设元数据应用需求管理流程，实现统一管理和开发； 实现丰富的元数据应用，开展数据血缘分析、影响分析、指标数据溯源、元数据一致性 查等工作： 制定元数据变更管理流程，基于规范流程对元模型进行变更； 6） 建立元数据存储库，统一管理各业务域及其应用系统的元数据； 7） 建设并应用元数据管理工具。 第4级：量化管理级： 与外部合作开展元模型融合设计开发，实现与外部相关方的元数据共享、交换和应用： 定义并应用量化指标，量化评估元数据管理的有效性和元数据应用的业务价值。 第5级：优化级： 1 在业界分享元数据管理最佳实践，成为行业标杆； 2）主导或参与元数据管理相关国家、行业标准的制定，且有关实践成果被标准采纳。
数据共享与开放坚持“以共享为原则、不共享为例外”，建立基于数据共享负面清单的数据共享机 制，推动数据有序对外开放，开展业务所需外部数据的统一采购、整合和管理，
9. 1. 2过程描述
过程描述如下： 制定数据共享与开放管理规范，明确管理组织、流程以及数据安全和数据质量管理要求； 收集并审核数据共享需求，形成数据共享需求清单，明确需求实现方式； 建立数据共享与开放目录，制定数据共享负面清单，按照要求共享使用： 数据共享，基于数据中心等数据集成共享环境，实现数据横向不同部门及纵向不同单位间共享； 数据开放，基于法律法规相关要求有序推动对外数据开放，并保证开放数据的安全和质量； 外部数据纳管，统一收集业务所需外部数据需求，统一采购、整合并进行共享； 建设数据共享与开放平台，实现数据共享与开放
9. 1. 3过程目标
过程目标如下： a) 数据共享与开放满足法律法规、外部监管的要求； b) 数据共享与开放促进内外部数据互通，提升数据价值： c）统一开展外部数据纳管，降低外部数据采购成本。
9.1.4能力等级标准
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力等级标准如下： 第1级：初始级： 1）按照数据需求进行点对点数据共享与开放； 2）对外共享与开放的数据分散在各应用系统中，没有统一的管理。 第2级：受管理级： 1） 部门层面设置管理岗位，负责本部门数据共享与开放管理； 2） 部门层面制定数据共享与开放策略和流程，指导本部门数据共享与开放： 3 部门层面统一管理共享与开放数据需求，实现集中的共享与开放； 部门层面统一收集外部数据需求，统一采购并实现部门内共享； 建立适用于部门层面的数据共享与开放管理平台。 第3级：稳健级： 1） 制定统一的数据共享与开放策略，包括组织、流程、数据安全与质量保障措施，指导数据 共享与开放； 2 建立基于数据共享负面清单的数据共享与开放管理机制，负面清单经审批后统一发布、定 期更新； 3） 建立统一的数据提供方管理机制，定期对数据提供方进行评估，确保外部采购数据的安全 和质量； 4） 统一管理各部门的外部数据需求，实现外部数据的统一采购、整合和共享； 5） 统一管理数据共享与开放的需求，集中评审与分析，确保共享与开放数据的安全和质量； 制定数据共享与开放目录，方便内外部用户浏览、查询已共享和开放的数据； 7） 建立统一的数据共享与开放管理平台，对共享与开放的数据进行统一管理，实现数据横向 不同部门及纵向不同单位间共享。 第4级：量化管理级： 1） 定期评审共享与开放数据安全、质量，消除相关风险； 2） 跟踪了解共享与开放数据情况和内外部用户反馈的问题，并实施改进； 3）制定外部数据应用量化评估指标，评估外部数据业务价值。 第5级：优化级： 1 在业界分享数据共享与开放最佳实践，成为行业标杆； 2） 主导或参与数据共享与开放相关国家、行业标准的制定，且有关实践成果被标准采纳。
数据分析是为支撑经营管理活动决策 行的内外部数据分析挖掘、对应成果交付运营和评价 活动。数据分析能力是支撑决策、 创造 直的重要方式
9. 2. 2过程描述
过程描述如下： a）制定统一的数据分析管理制度； b）建立数据分析组织，明确相关职责； 收集数据分析需求，包括业务需求和数据需求：
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动态预警、趋势预报等方法，满足数据应用需求
过程目标如下： a）建设数据分析管理机制，统一管理并实现数据分析需求； b）数据分析能力适应业务、技术领域的发展变化，满足业务需求； c）数据分析支撑业务决策和业务价值实现，成为核心竞争力。
9.2.4能力等级标准
数据服务是为满足政府、行业、企业及公众的需要，通过内外部数据统一加工和分析，对外提 域、跨行业服务的过程。数据服务是数据资产价值变现的有效手段，也是数据资产价值衡量的重
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过程描述如下： a 数据服务需求分析，需求分析团队调研分析数据服务需求，形成数据服务需求分析文档和数据 服务目录，进行数据服务需求评审： 数据服务开发，数据开发团队根据数据服务需求，开发数据产品； 数据服务部署，部署数据产品，对外提供服务； 数据服务监控，全面监控和管理数据服务，实时分析数据服务状态、调用情况、安全情况等； e 数据服务授权，对数据服务用户进行授权，并对访问过程进行控制； 数据服务下线，建立数据服务下线机制，根据数据服务监控结果，中止不满足需求的数据服务： 名 数据服务效益评价，对数据服务产生的效益进行定期评估。
9. 3. 3过程目标
过程目标如下： a）通过数据服务探索对外提供服务或产品的模式，满足外部用户需求； b）通过数据服务实现数据资产价值变现。
9.3.4能力等级标准
a 第1级：初始级： 根据外部用户的需求进行数据服务定制开发； 数据服务分散在各部门自行开展。 b 第2级：受管理级： 对数据服务的表现形式进行统一要求； 明确数据服务安全、质量、监控等方面的要求： 3 定义数据服务管理相关的流程和策略，指导数据服务进行规范化管理。 ） 第3级：稳健级： 1 制定数据服务目录，方便外部用户浏览、查询数据服务； 建设数据服务统一平台，开展数据服务状态监控、统计和管理工作，实现数据服务在线申 请、访问及应用管理； 3 根据业务变化和用户需求，探索运用新的技术和服务模式，提供新型数据服务。 第4级：量化管理级： 1 建立满足政府、公众、行业、企业需求的数据服务目录； 与外部相关方合作，共同探索、开发和运营数据服务产品，形成数据服务生态圈； 3） 建立数据服务增值变现量化评价机制，定期进行投入产出量化分析。 e 第5级：优化级： 1） 在业界分享数据服务最佳实践，成为行业标杆： 2）主导或参与数据服务相关国家、行业标准的制定，且有关实践成果被标准采纳。
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10. 1. 2 过程描述
过程描述如下： a 了解国家、行业的监管需求，并根据数据安全的业务需要，进行数据安全策略规划，建立数据 安全策略； 制定适用的数据安全等级、数据安全覆盖范围、访问权限策略、不同等级数据管理要求等 C 定义数据安全管理目标、原则、制度、组织、流程等，为数据安全管理提供保障。
10. 1. 3过程目标
过程目标如下： a）制定适用的数据安全策略； b）建立统一的数据安全标准。
10.1.4能力等级标准
能力等级标准如下： a) 第1级：初始级： 项目中制定数据安全策略与标准。 b) 第2级：受管理级： 1) 部门层面建立数据安全策略与标准的管理流程； 部门层面识别数据安全利益相关者； 3） 部门层面遵循数据安全管理流程，建立数据安全策略与标准。 C 第3级：稳健级： 1) 制定数据安全策略与标准的管理流程，建立并发布数据安全策略与标准； 2) 数据安全策略与标准的制定满足法律法规、外部监管和内部管理要求； 3) 明确数据安全管理目标； 4) 定期组织开展数据安全相关培训及考试。 d) 第4级：量化管理级： 数据安全策略与标准的制定符合国家和行业标准相关规定： 2) 数据安全策略的管理过程可度量； 3) 数据安全策略的管理结果可预测。 e) 第5级：优化级： 在业界分享数据安全策略最佳实践，成为行业标杆： 2 主导或参与数据安全策略相关国家、行业标准的制定，且有关实践成果被标
10. 2. 1概速述
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数据安全管理是根据数据安全策略和标准，加强组织建设、制度流程、技术工具、人员能力等方面 的能力建设，通过数据访问授权、分类分级控制、监控数据访问、数据安全考核等数据安全管理工作， 满足数据安全的业务需求和监管需求，实现对数据生存周期的数据安全管理。
过程描述如下： a 数据安全等级划分，收集分析数据安全管理需求，根据数据安全等级标准，对数据进行等级划 分； 数据访问权限控制，识别数据安全管理利益相关者，根据利益相关者需求，对数据访问、控制 权限进行授权； 用户身份认证和访问行为监控，在数据访问过程中，对用户的身份进行认证识别，对其行为进 行记录和监控； 数据安全保护，制定并实施数据安全保护控制措施，保证数据的隐私性； e 数据安全风险管理，对已知或潜在的数据安全风险进行分析，制定防范措施并监督落实： 数据安全考核，定义数据安全管理考核指标，定期进行考核。
10. 2. 3过程目标
10.2.4能力等级标准
能力等级标准如下： a 第1级：初始级： 项目中进行数据访问授权和数据安全监控； 2） 对出现的数据安全问题进行分析和管理。 6 第2级：受管理级： 依据数据安全标准进行部门层面的数据安全等级划分； 2） 部门层面进行数据安全利益相关者需求识别，并进行数据访问授权以及数据安全保护； 3） 部门层面进行数据访问、使用等方面的监控： 4） 部门层面对潜在数据安全风险进行分析，制定预防措施； 5） 定期汇总分析数据安全问题，建立数据安全知识库。 第3级：稳健级： 1） 对数据进行全面的安全等级划分，统一数据安全等级标准，定义各级数据安全需求，明 相关责任部门； 2） 围绕数据生存周期，明确利益相关者数据安全需求，对数据进行安全授权、监控和保护 3） 新建项目按照数据安全要求进行数据安全等级划分、数据安全控制等； 4） 对数据流转各环节进行监控，保证数据安全； 5） 定期开展数据安全风险分析活动，明确分析要点，制定风险预防方案并监督实施： 6）制定数据安全管理考核指标，并定期开展考核：
7）定期开展数据安全培训和考试，提升数据安全意识。 d) 第4级：量化管理级： 1） 定期总结数据安全管理工作，发布数据安全管理工作报告； 2） 重点数据的安全控制应落实到字段级，明确核心字段的安全等级和管控措施； 3） 主动预防数据安全风险，并对潜在数据安全问题进行分析。 第5级：优化级： 1 在业界分享数据安全管理最佳实践，成为行业标杆； 2）主导或参与数据安全管理相关国家、行业标准的制定，且有关实践成果被标准采纳
数据安全审计是一项控制活动，应定期分 改进数据安全管理相关政策、标准。数据安全 审计工作应由具备专业资格的审计人员执行 审计所涉及的数据和流程。
过程描述如下： a）审计制度，建立覆盖数据生存周期的审计管理流程，明确责任主体、职责分工等； b）过程审计，分析数据安全管理制度落实情况，确保数据安全目标、策略、标准的落地实施； 规范审计，评估现有标准和规程是否适当，是否与业务要求和技术要求相一致； 1 合规审计，检索数据安全相关法律法规、电力行业相关标准制度，验证数据安全管理是否符合 监管法规要求； e 供应商审计，评审合同、数据共享协议等，确保供应商履行数据安全义务； 审计报告发布，向主管部门以及其他利益相关者报告数据安全状态； 数据安全建议，提供数据安全制度制定、安全操作和合规管理等方面的工作改进建议。
10. 3. 3过程目标
过程目标如下： a）对数据生存周期进行审计，确保利益相关者的安全需求得到满足； 及时发现数据安全隐患，改进数据安全措施； c）提出数据安全管理建议，促进数据安全的优化提升。
10.3.4能力等级标准
能力等级标准如下： a) 第1级：初始级： 1） 数据安全与信息化安全合并进行，没有独立的数据安全审计； 2） 根据外部或监管需求进行审计。 b） 第2级：受管理级： 部门层面建立数据安全审计管理规范，明确数据安全审计流程和模板； 部门层面检查数据安全管理策略与标准是否满足数据安全管理的需求； 3） 部门层面检查数据安全管理措施是否按照数据安全管理策略与标准的要求实施 c)第3级：稳健级：
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11. 1. 1 概述
数据质量需求即明确数据质量目标，根据业务需求及数据要求制定衡量数据质量的规则，包括 据质量的技术指标、业务指标及其校验规则
11. 1. 2过程描述
过程描述如下： a) 构建多层级的数据质量管理组织，设置数据质量管理角色，制定数据质量管理规范及流程； b 数据质量管理现状分析，基于调研结果明确当前数据质量需求； C 依据业务需求，参考外部监管要求，明确数据质量目标； d 依据数据质量目标，明确数据质量管理范围，梳理各类数据的优先级和质量需求； e 定义数据质量评价维度，指导数据质量评价工作的开展； 定义各类数据的质量评价指标、校验规则与方法，并对数据质量规则进行持续维护与更新。
11. 1. 3过程目标
过程目标如下： a）明确各类数据的质量管理需求，并对数据质量需求进行闭环管理； b）明确数据质量目标及优先级； c）建立并持续更新数据质量规则库。
11.1.4能力等级标准
能力等级标准如下： a 第1级：初始级： 通过调研明确项目范围内数据质量需求及重点问题 b 第2级：受管理级： 部门层面制定数据质量需求管理流程； 部门层面制定数据质量需求管理制度及模板： 3） 新建项目明确数据质量目标及数据质量规则； 部门层面识别关键数据质量需求，并明确数据质量重点问题； 5） 部门层面设计数据质量评价指标，并建立数据质量规则库。 C 第3级：稳健级： 1） 制定数据质量需求管理制度和管理流程，统一数据质量需求模板，实现数据质量需求统 管理； 2） 建立数据质量认责机制，明确各类数据管理人员及相关职责； 3) 明确各类数据的优先级和质量管理目标； 明确数据质量目标时考虑了合规监管的要求： 5） 设计数据质量评价指标体系及规则库，对数据的及时性、完整性、合规性、准确性、一致 性等维度进行评估，并持续更新。 d 第4级：量化管理级： 1） 建立数据质量管理目标的自动化评价方法： 2 数据质量需求满足业务管理及技术管理的需要，融入数据生存周期各阶段； 3） 数据质量评价指标体系的制定参考国家、行业相关标准； 4） 量化评估数据质量规则库运行的有效性，持续改善优化数据质量规则库。 e 第5级：优化级： 1） 在业界分享数据质量需求最佳实践，成为行业标杆； 2）主导或参与数据质量需求相关国家、行业标准的制定，且有关实践成果被标准采纳
11. 2. 2过程描述
过程描述如下： a 制定数据质量核查管理规范及工作流程； b 根据数据质量需求和目标制定数据质量核查计划： C 根据数据质量管理范围、优先级及工作计划对数据进行分析，掌握完整性、值域分布、规范性 等数据质量实际情况； d 依据数据质量核查计划以及数据质量规则，对数据进行规则校验，开展数据质量实时监控； e 对发现的数据质量问题进行闭环管理，包括问题清单、问题分发、问题跟踪等； 推动数据质量先进技术示范应用，探索开展数据质量问题精准识别和自动筛查等应用场景，全 面提升数据质量管理水平
过程目标如下： a）制定数据质量核查计划： b) ）全面监控数据质量情况； c）建立数据质量问题管理机制，对数据质量问题进行生存周期管理。
11.2.4能力等级标准
Q/GDW 12117202
能力等级标准如下： a）第1级：初始级： 基于项目需求或发现的数据质量问题开展数据质量核查活动。 b） 第2级：受管理级： 1） 部门层面明确数据质量核查点、核查模板，强化数据质量核查管理； 2 定义部门层面数据质量核查管理制度和流程，明确数据质量核查主要内容和方式： 3） 制定部门数据质量核查计划，按计划进行数据质量核查和数据质量监控，并建立数据质量 问题清单； 4 新建项目的设计和实施应符合数据质量规则的要求。 C 第3级：稳健级： 1） 制定数据质量核查制度、流程，明确数据质量责任人员及职责； 2） 根据内外部需求，制定公司级的数据质量核查计划： 3） 持续开展数据质量核查，及时发现数据质量问题 在公司层面制定统一的数据质量问题清单，开展数据生存周期的质量监控和问题预警； 5） 在公司层面建立数据质量考核制度，明确数据质量责任人员考核范围和目标； 建设数据质量核查工具，研究新技术在数据质量核查中的应用，定期进行数据质量核查。 d) 第4级：量化管理级： 1） 常态开展数据质量核查，融入业务人员日常管理工作，主动发现并解决相关问题； 定义并应用量化评估指标，对数据质量核查和问题处理过程进行量化分析。 e) 第5级：优化级： 1） 在业界分享数据质量核查最佳实践，成为行业标杆； 2）主导或参与数据质量核查相关国家、行业标准的制定，且有关实践成果被标准采纳。
数据质量分析是对数据质 题进行分析，分析数据质量回题的 开的参考依据
过程描述如下： a）制定数据质量分析规范及管理流程； b）明确数据质量分析常用方法和要求； c）深入分析数据质量问题根本原因及责任单位，为数据质量提升提供依据； d）评估数据质量对业务开展、应用系统运行等方面的影响，制定数据质量问题分析报告 e）建立包含数据质量需求、数据质量问题及处理方法的数据质量知识库。
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过程目标如下： 明确数据质量问题分析方法； b 及时发现并分析数据质量问题，明确质量问题的原因、责任单位及影响； c 定期发布数据质量分析报告，指导规范数据质量问题整改； d）建立持续更新的数据质量知识库
11.3.4能力等级标准
11. 4. 1 概速述
数据质量提升是针对数据质量分析的结果，制定、实施数据质量改进方案，包括错误数据更正、应 用系统问题修复、业务流程优化等，确保数据质量改进的成果得到有效保持，并制定数据质量问题预防 方案，改进数据质量问题
11. 4. 2过程描述
过程描述如下： a) 制定数据质量提升规范与工作流程； b) 根据数据质量分析的结果，制定数据质量提升方案： c）校正数据质量问题：
过程描述如下： 制定数据质量提升规范与工作流程； b) 根据数据质量分析的结果，制定数据质量提升方案； c）校正数据质量问题：
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d）记录数据质量问题的分析、更正和后续提升行动等信息，验证数据质量提升的有效性； 推进相关应用系统、业务流程和数据标准制度等改进提升，推动数据质量问题从源头解决； 制定数据质量考核制度，并进一步细化考核标准； 构建数据质量管理文化，建立数据质量提升专项工作机制，提升内部人员的数据质量意识，建 立良好的数据质量文化
11. 4. 3 过程目标
过程目标如下： a）制定数据质量持续改进的策略； b) 制定数据质量持续提升方案； c）构建数据质量文化。
11.4.4能力等级标准
业务术语是公司内部理解数据、应用数据的基础，通过对业务术语的管理可以保证公司内部对具体 技术名词理解的一致性。业务术语管理应制定统一的管理制度和流程，对业务术语的创建、维护和发布 进行统一管理，进而推动业务术语的共享和应用。
12. 1. 2过程描述
12. 1. 3过程目标
过程目标如下： 准确定义业务术语的组成部分和描述； b) 建立统一的业务术语字典； C 业务术语的定义应遵循相关规范； d) 统一管理业务术语的创建和变更； e）通过数据治理来提升业务术语的管理和应用。
12.1.4能力等级标准
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及日常数据管理过程中得到普遍应用。 第4级：量化管理级： 1）业务术语的定义引用国家标准、行业标准； 2） 建立量化评估指标体系，监控业务术语管理过程，并定期进行量化评估。 第5级：优化级： 1）在业界分享业务术语最佳实践，成为行业标杆； 2）主导或参与业务术语相关国家、行业标准的制定，且有关实践成果被标准采纳
12.2主数据和参考数据
12. 2. 1 概述
现数据跨系统的一致、共享使用 据目录整编
外墙涂料施工方案612. 2. 2过程描述
过程描述如下： a) 定义主数据和参考数据的编码规则： b) 定义主数据和参考数据的数据模型； C 识别主数据和参考数据的定义域与值域； d) 创建主数据和参考数据管理流程； e) 制定主数据和参考数据的质量规则； 工 开展主数据、参考数据和应用系统的集成工作
12. 2. 3过程目标
过程目标如下： a）识别主数据和参考数据的权威数据源； b 建立主数据和参考数据的准确记录； c）建立主数据和参考数据的管理规则。
Q320582 ZD028-2020预应力混凝土方桩（螺锁式连接、焊接连接）.pdf过程目标如下： a）识别主数据和参考数据的权威数据源； b 建立主数据和参考数据的准确记录； C) 建立主数据和参考数据的管理规则。
12.2.4能力等级标准
能力等级标准如下： a） 第1级：初始级： 1） 项目中明确主数据和参考数据： 主数据和参考数据与部分系统进行集成。 6) 第2级：受管理级： 建立部门层面主数据和参考数据管理规范： 2） 建立部门层面主数据和参考数据标准，明确主数据编码、名称、描述、责任主体等： 3） 识别部门层面主数据和参考数据的权威数据源； 4） 建立部门层面主数据和参考数据清单； 5） 新建项目根据部门层面主数据和参考数据清单，开展数据集成工作。 c) 第3级：稳健级： 1）建立统一的主数据和参考数据管理规范、流程，实现主数据和参考数据规范管理：