数据管理能力成熟度评估模型-数据战略

成熟度评估等级（2025版）

数据战略规划

概述

数据战略规划是从宏观和微观层面分析数据管理的驱动力，明确数据战略需求，提出数据管理愿景、目标、能力体系框架、关键举措、路线规划和资源保障的过程。数据战略规划管理包括利益相关者分析、数据战略需求评估、数据战略制定、数据战略发布和宣贯等活动。

过程描述

a）利益相关者分析，识别利益相关者并明确其需求。
b）数据战略需求评估，对组织内外部环境和数字化现状进行评估，明确数据战略需求范围，在利益相关者之间对优先级达成共识。
c）数据战略制定，包括但不限于：
   1）差距分析，分析组织当前数据管理存在的差距；
   2）需求范围，分析外部环境、组织战略和业务发展等方面对数据的管理需求；
   3）愿景陈述，明确组织数据管理的原则、目的和目标；
   4）能力体系框架，基于数据管理模型和建设方法确定组织的数据能力框架；
   5）关键举措，明确数据战略的主要工作内容；
   6）路线规划，编制数据战略实施路线图，明确工作开展的计划和途径；
   7）资源保障，规划数据战略资源，为数据战略实施提供保障。
d）数据战略发布和宣贯，以文件、网站或邮件等方式正式发布审批后的数据战略，通过多种方式开展数据战略的宣贯，推动数据战略在组织内部达成共识。

过程目标

a）整合各业务部门数据需求，形成统一的数据战略；
b）数据战略与组织战略目标协同一致，支撑组织战略目标实现。

初始级

在项目建设过程中，识别数据管理的目标和范围。

受管理级

1）识别与数据任务的利益相关者；
2）在部门层面开展数据任务需求收集和分析，明确数据任务的重点范围；
3）在部门层面制定数据任务清单，明确数据任务实施计划。

稳健级

1）开展利益相关者分析并明确其需求；
2）开展数据战略需求评估，明确数据战略需求优先级；
3）制定反映组织发展需求、独立发布的数据战略，包括差距分析、愿景陈述、能力体系框架、关键举措、实施路线图和资源保障等内容；
4）数据战略的实施路线图应明确各阶段重点工作的目标、任务和衡量指标，指导数据工作的开展；
5）数据战略资源保障应包括人力、财务、制度和技术等内容；
6）按组织级战略规划管理制度，对数据战略进行审查、发布和宣贯。

量化管理级

1）设定量化指标，跟踪评价数据战略规划过程的工作成效并持续改进；
2）采用人工智能技术，自动化开展数据战略需求优先级评价，提升战略需求管理效率。

优化级

1）数据战略可有效提升企业竞争力；
2）在国际和国家层面分享最佳实践，成为行业标杆。

数据战略实施

概述

数据战略实施是基于差距分析结果开展数据战略目标拆解，逐步落实数据战略并实现战略目标的过程。数据战略实施管理包括现状评估、差距分析、任务分解、制定计划、任务实施和过程监控等活动。

过程描述

a）现状评估，对组织当前数据战略落实情况进行分析，评估各项工作开展情况；
b）差距分析，将现状评估结果与组织数据战略目标进行对比，分析存在的差距；
c）任务分解，结合数据战略目标及差距分析结果，明确年度重点工作目标，进行任务分解及优先级排序；
d）制定计划，制定任务执行计划，明确各项任务责任方，提供各项活动所需的资源；
e）任务实施，根据任务执行计划推动各项工作的有序开展；
f）过程监控，依据任务计划，及时对实施过程进行监控。

过程目标

a）制定实施计划，完成资源配置，有序开展各项任务；
b）定期对任务实施进行跟踪，以支撑战略评估及组织决策。

初始级

在具体项目中反映数据管理任务、优先级安排、计划和实施等内容。

受管理级

1）在部门层面，结合实际情况评估关键数据能力与愿景和目标的差距；
2）在部门层面，分解数据任务并制定实施计划，结合业务因素建立数据管理项目的优先级；
3）在部门层面，开展数据任务完成情况的跟踪。

稳健级

1）在组织层面对业务和数据现状进行全面评估，开展差距分析，确定现状评估结果与愿景和目标的差距；
2）对组织级数据战略进行任务分解，明确年度重点工作目标，基于数据任务优先级原则进行排序；
3）制定合理的数据任务实施计划并执行，配套资金和人员等方面的资源；
4）跟踪评价数据任务的实施情况，定期发布数据任务工作报告，使利益相关者了解数据战略实施情况及存在问题；
5）结合数据任务工作报告调整实施计划。

量化管理级

1）跟踪并量化分析数据任务实施情况，定期发布数据战略实施推进报告；
2）采用人工智能技术量化分析数据任务计划和执行情况的准确性；
3）数据任务的安排符合业务发展的需要，建立优先级排序模型。

优化级

在国际和国家层面分享最佳实践，成为行业标杆。

数据战略评估

概述

数据战略评估是基于内外部环境分析，对组织数据战略的愿景、目标和实施计划等内容进行评价和修订的过程。数据战略评估管理包括制定战略评估方案、建立评估对标体系、开展战略评估、差异原因分析、数据战略修订和修订成果发布等活动。

过程描述

a）制定战略评估方案，结合外部环境、组织战略和业务发展等方面的影响因素，分析数据战略修订的驱动因素，明确评估组织和战略修订目标，建立评估工作方法和评估工作计划；
b）建立评估对标体系，为提升战略修订的合理性和全面性，从行业对标、标杆对标等方面建立对标体系并收集对标数据；
c）开展战略评估，明确战略评估所需收集的资料清单，开展数据战略实施信息收集，从“战略一致性、战略目标达成性、战略可行性、对标分析”等维度开展数据战略评估，分析数据战略的工作成绩和存在的差异，形成战略评估报告；
d）差异原因分析，开展战略差异的优先级分析，对重要的战略差异进行根因分析，剖析差异产生的原因；
e）数据战略修订，根据数据战略评估报告，结合战略差异分析，开展数据战略规划内容的修订，调整数据战略的愿景、目标和能力体系框架；
f）修订成果发布，按组织战略规划管理机制，审核并发布修订后的数据战略规划，推动数据战略的实施。

过程目标

a）通过数据战略评估体现数据工作的价值，提升数据工作的认可度；
b）通过数据战略评估提升数据战略规划的合理性，推动数据战略的实施。

初始级

通过成本收益分析方法，对数据管理项目进行成果效益评估。

受管理级

1）在部门层面，建立战略评估方案，分析战略修订驱动因素，明确评估目标、方法和评估计划；
2）在部门层面，战略评估方案对数据任务的落实执行情况进行分析并调整整体实施计划。

稳健级

1）在组织层面结合外部环境、组织战略和业务发展等方面的影响因素，分析数据战略修订的驱动因素，建立数据战略评估方案，明确评估组织和战略修订目标，建立评估工作方法和评估工作计划；
2）在组织层面建立数据战略评估的对标体系，明确行业对标、标杆对标的目标，建立对标指标体系并开展对标数据收集、分析；
3）在组织层面明确战略评估所需收集的资料清单，开展数据战略实施信息收集，从战略一致性、战略目标达成性和战略可行性等维度开展数据战略评估，分析数据战略的工作成绩和存在的差异，形成战略评估报告；
4）对战略实施过程中的偏差率开展优先级分析，对重点任务的差异进行根因分析，形成战略差异分析报告；
5）结合战略差异分析，开展数据战略规划内容的修订，调整数据战略的愿景、目标和实施计划；
6）按组织战略规划管理机制，修订并发布数据战略规划。

量化管理级

1）设定量化评价指标，持续优化数据战略评估管理过程；
2）采用人工智能技术开展对标数据的收集和分析；
3）采用人工智能技术对战略一致性、战略目标达成性和战略可行性等进行自动分析。

优化级

在国际和国家层面分享最佳实践，成为行业标杆。