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前言 ITU-T F.743.21定义了一个数据资产管理框架及其相应的对象、活动和支持。数据资产管理的对象是数据资产，包括主数据、元数据和其他数据资产。活动包括数据标准管理、数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理、数据估值管理和数据共享管理。为保证管理水平，需要相应的负责人、规章制度和技术工具。 1范围 本建议定义了一个数据资产管理框架，并给出了相应的对象、活动和支持，可以作为政府和企业应用数据资产管理的参考，也可以作为数据管理平台和产品设计的参考框架。本建议的范围包括: —管理对象, —管理活动, —管理支持。 2引用 [ITU-T Y.3519(2018)，云计算-大数据作为服务的功能架构。 3定义 3.1其他定义的术语 3.1.1元数据:[ITU-T Y.3519]:关于数据或数据元素的数据，可能包括它们的数据描述，以及关于数据所有权、访问路径、访问权限和数据波动性的数据。 3.2本建议中定义的术语 本建议定义了以下术语: 3.2.1数据标准:保证数据使用和交换的一致性和准确性的规范约束。 3.2.2数据质量:数据的完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性和相关性，是数据挖掘的前提和保证。 3.2.3数据资产管理:一套规划、控制和提供数据和信息资产的业务功能，包括制定、执行和监控与数据相关的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，以控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要业务、技术和管理的完全集成，以确保数据资产的价值得到维护和增加。 3.2.4数据管理平台:提供数据管理功能的软件产品，包括数据源管理、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据流管理等。 4缩略语 本建议使用以下缩略语和首字母缩写: DBSM 数据库管理系统 5约定 在本建议中，使用了以下约定: -关键词“是必需的”表示必须严格遵守的要求，如果要求符合本建议，则不允许有任何偏差。 -关键字“是推荐的”表示一个被推荐但不是绝对必需的要求。因此，这个要求不需要出现来声明一致性。 -关键字“可选的”表示一个可选的要求，这是允许的，没有暗示任何被推荐的感觉。这个术语并不意味着供应商的实现必须提供该选项，并且该功能可以由网络运营商/服务提供商选择性地启用。相反，它意味着供应商可以选择性地提供特性，并且仍然声称符合规范。 6概述 数据资产管理的框架如图1所示，主要包括管理对象、管理活动和管理支持三个方面。 对象:数据资产管理的对象是数据资产，包括主数据、元数据和其他数据资产。元数据和主数据的管理是数据资产管理的关键活动。 活动:数据资产管理的活动包括数据标准管理、数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理、数据估值管理、数据共享管理。 支持:为了确保适当的管理水平，需要相应的负责人、规章制度和技术工具。 图1 -数据资产管理的框架 7管理对象 数据资产管理的对象是数据资产。主数据和元数据可以从数据资产中抽象出来。 主数据是表示企业核心业务对象和事务业务的数据。这些特定的数据将在不同的业务流程、部门和系统之间共享和应用。 元数据是关于数据的数据，它描述了数据本身(如数据库、数据模型)、数据所代表的概念(如应用系统、业务流程)以及它们之间的关系。 7.1元数据管理 元数据管理是对活动进行计划、实现和控制，以实现对高质量集成元数据的访问。元数据管理确保人们理解数据内容，并能够基于记录和管理数据相关术语的组织知识，以及收集和集成来自不同来源的元数据来一致地使用数据。 根据元数据的使用方式，元数据可以分为三种类型:业务元数据、技术元数据和操作元数据。 元数据管理的主要活动建议包括: -建立并维护元数据标准; -构建元数据管理工具；， -创建、收集和集成元数据； -管理元数据存储库； -分发和分发元数据； -元数据分析(例如，数据沿袭和影响分析，数据映射)。 7.1.1技术元数据 技术元数据描述了有关数据、数据存储系统以及在系统内部和系统之间移动数据的过程的技术细节的信息，包括数据库对象属性、访问权限、文件格式模式定义等。 7.1.2业务元数据 业务元数据描述数据治理的概念、关系、规则和其他细节，包括概念、主题领域、实体、属性和计算的非技术名称和定义。 7.1.3操作元数据 操作元数据描述了处理和访问数据的细节，包括数据提取的历史，调度异常，数据归档和保留等。 7.2主数据管理 主数据管理是一组规则、应用程序和技术，用于确保企业的官方共享主数据资产的一致性、准确性、语义、一致性和可靠性。 主数据管理的主要工作建议包括: -理解和定义主数据管理的要求; -识别和评估主数据源; -维护数据集成架构； -定义和维护数据匹配规则; -建立主数据收集和创建的审批机制; -易于修改，监控和更新集成系统的主要数据。 8管理活动 8.1数据标准管理 数据标准是指保证数据使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。数据标准管理就是规划和发布一套关于数据项、数据集和数据模型的标准，以确保数据的完整性、有效性、一致性、标准以及易于共享和管理。 数据标准通常可以分为基本数据标准和指标数据标准。基本数据标准通常包括元数据标准、主数据标准、数据维度(度量)标准、逻辑数据模型标准、物理数据模型标准和公共代码标准。指标数据标准一般涉及基本指标和计算指标。计算指标是两个或两个以上基本指标的组合。 数据标准管理的主要活动建议包括: -了解数据标准化要求; -建立数据标准体系和规范; -规划数据标准化实施路线图和方案; -建立数据标准管理方法和流程要求； -建立数据标准管理工具； -评估数据标准化的发展。 8.2数据模型管理 数据模型管理是发现、分析和确定数据需求范围，然后以称为数据模型的精确形式表示和交流这些数据需求的过程。这个过程是迭代的，可能包括概念、逻辑和物理模型。 数据模型管理的主要活动建议包括: 识别信息和业务需求; -建立数据模型管理流程标准; -选择或创建数据模型管理工具； -定义实体、属性和面向业务的关键关系； -构建图表来表示定义； -建立一套概念、逻辑和物理模型； -检查和改进数据模型(范围，内容和结构)； -维护数据模型。 8.2.1概念模型 概念模型以客观世界为导向，主要描述各个实体及其之间的关系，获取高层数据，独立于数据库管理系统(DBMS)。 8.2.2逻辑模型 逻辑模型是基于业务流程和业务场景的面向业务的模型，可用于指导不同DBMS系统中的实现。逻辑模型包括网络数据模型、层次数据模型等。 8.2.3物理模型 物理模型描述存储介质中数据的组织结构。物理模型的设计以逻辑模型为基础，并考虑到一组特定的DBMS、操作系统和硬件的功能。设计时应符合系统性能的相关能力和要求。 8.3数据质量管理 高数据质量保证了数据应用过程的正确执行。数据质量管理是指对数据应用质量管理技术的活动进行计划、实施和控制，以挖掘数据价值，满足数据消费者的需求。产生高质量的数据是开发数据产品和服务的必要前提，这一过程需要跨职能的承诺和协调，包括建立质量评估体系、通过制定标准来管理整个数据生命周期等。 数据质量维是数据特征的可度量特征，可以作为初始数据质量评估的基础。数据质量的维度包括: -准确性:数据正确描述正在被描述的真实对象的程度。 -完整性:存储的数据占潜在100%的比例。 -唯一性:一个实体实例的特征，根据它被识别的方式，它不会被记录超过一次。 -及时性:数据在所需时间点代表现实的程度。 -规范性:数据符合其定义的语法(格式、类型、范围)时有效。 一致性:当一个事物的两种或多种表现形式与一个定义进行比较时，没有差异。 建议数据质量管理的主要活动包括: -认识到提高数据质量的重要性， -定义数据质量要求; -分析和评估数据质量; -根据数据质量维度定义度量； -测试和验证数据质量需求，评估数据质量服务水平； -持续测量和监控数据质量； -分析数据质量差的根本原因; -定义数据质量改进策略； -清理和纠正数据质量缺陷; -设计和运行数据质量管理工具。 8.4数据安全管理 数据安全包括数据资产的私密性、保密规定、合同协议和业务需求。它不仅包括防止不适当的访问，还包括允许对数据的适当访问。 数据安全管理是指规划、开发和执行安全策略和过程，为数据资产提供适当的身份验证、授权、访问和审计。 建议数据安全管理的主要工作包括: -识别数据安全和法规要求; -定义数据保密级别， -定义数据安全策略和标准; -定义安全角色和相应的分配层次， -定义数据安全控制范围和程序; -监控用户身份认证和访问行为; -部署数据安全控制系统或工具; -管理安全策略遵从性， -审计数据安全和合规活动。 8.5数据估值管理 数据估值管理是对数据内在价值的衡量，包括数据的成本和应用价值。数据的成本包括收集和存储成本(人工成本、IT设备等直接和间接成本)和运行和维护成本(业务运营费用、技术运营费用等)。数据估价主要涉及数据资产的分类、使用频率的评估、对象的识别和使用效果的评估。 建议数据估值管理的主要活动包括: -确定企业数据集成水平 -描述数据的应用场景， -计算企业数据资产成本; -计算不同应用场景下的数据收益， -计算企业数据资产总价值。 8.6数据共享管理 数据共享管理是指为了实现数据的外部价值而进行的一系列数据共享和交换活动。在此过程中，数据所有者通过构建数据模型挖掘隐藏的信息，将这些海量信息以合规安全的形式组合起来共享或发布应用产品。 数据共享管理的主要活动建议包括: -定义数据资产运行和监测指标流转; -设计数据资产运营和流通管理计划; -制定数据资源运行和流通管理方法及实施流程要求; -监控数据资产运行指标; -监督数据流转等合规管理要求的实施; -分析经营循环指标，评价经营绩效，并加以改进。 9管理支持 人员、规章制度和技术工具是确保数据以正确的顺序启动管理过程的三个主要因素。 9.1人 人是数据管理过程的核心。与人有关的主要活动是: -建立和维护企业数据管理战略和表单数据管理文化; -建立组织架构，权利、职责明确，沟通顺畅; -建立数据管理人员的定期培训机制。 9.2规章制度 规章制度是数据管理过程中需要保证的要求。主要活动包括: -建立适当的规章制度，如管理方法、管理流程、技术规范、 -建立审计机制，并将其应用于数据管理的整个生命周期。 9.3技术工具 技术工具是数据管理过程的基础。主要活动包括: -选择和构建技术工具和平台，以满足企业的需求; -组建技术和运营团队维护数据管理平台。 |
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