01
标准原文
1 概述
组织完成数据战略规划并逐渐实现数据职能框架的过程。实施过程中评估组织数据管理和数据应用的现状,确定与愿景、目标之间的差距;依据数据职能框架制定阶段性数据任务目标,并确定实施步骤。
2 过程描述
过程描述如下:
a) 评估准则,建立数据战略规划实施评估标准,规范评估过程和方法;
b) 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;
c) 评估差距,根据现状评估结果与组织数据战略规划进行对比,分析存在的差异;
d) 实施路径,利益相关者结合组织的共同目标和实际商业价值进行数据职能任务优先级排序;
e) 保障计划,依据实施路径,制定开展各项活动所需的预算;
f) 任务实施,根据任务开展工作;
g) 过程监控,依据实施路径,及时对实施过程进行监控。
3 过程目标
过程目标如下:
a) 检查数据战略落实情况,定期对实施情况评估;
b) 对现状和发展目标进行对比,分析存在差距,明确发展方向;
c) 推动战略实施,根据存在的差距,结合组织的共同目标和实际商业价值,对数据职能任务优先级排序,提供资源和资金保障,推动战略实施。
4 能力等级标准
能力等级标准如下:
a) 第1级:初始级
在具体项目中反映数据管理的任务、优先级安排等内容。
b) 第2级:受管理级
1) 在部门或数据职能领域内,结合实际情况评估关键数据职能与愿景、目标的差距;
2) 在部门或数据职能领域内,结合业务因素建立并遵循数据管理项目的优先级;
3) 在部门或数据职能领域内,制定数据任务目标,并对所有任务全面分析,确定实施方向;
4) 在部门或数据职能领域内,针对具体管理任务建立目标完成情况的评估准则。
c) 第3级:稳健级
1) 针对数据职能任务,建立系统完整的评估准则;
2) 在组织范围内全面评估实际情况,确定各项数据职能与愿景、目标的差距;
3) 制定数据战略推进工作报告模板,并定期发布,使利益相关者了解数据战略实施的情况存在的问题;
4) 结合组织业务战略,利用业务价值驱动方法评估数据管理和数据应用工作的优先级,制定
实施计划,并提供资源、资金等方面的保障;
5) 跟踪评估各项数据任务的实施情况,并结合工作进展调整更新实施计划。
d) 第4级:量化管理级
1) 可应用量化分析的方式,对数据战略进展情况进行分析;
2) 积累大量的数据用以提升数据任务进度规划的准确性;
3) 数据管理工作任务的安排能及时满足业务发展的需要,建立了规范的优先级排序方法。
e) 第5级:优化级
在业界分享最佳实践,成为行业标杆。
02
标准解释
对现状和发展目标进行对比,分析存在差距,明确发展方向
收集数据管理信息：收集关于公司当前的数据管理情况的信息。这包括数据收集、存储、处理、分析和保护的流程和实践。
明确数据管理目标：确定公司的数据管理目标，这可能包括数据质量提升、数据安全加强、数据分析能力提高等。确保目标是具体、可衡量和与业务目标相一致的。
比较现状和目标：将收集到的数据管理信息与明确的数据管理目标进行比较。分析哪些方面已经在数据管理上取得了成功，哪些方面存在差距。可能的差距包括数据不完整、数据质量问题、数据安全漏洞等。
找出差距的原因：分析导致差距的根本原因。这可能涉及到技术层面（如系统不足、流程混乱）、组织层面（如缺乏专业人员、沟通不畅）、文化层面（如数据意识不强）等。
制定数据管理发展方向：基于差距原因，制定明确的数据管理发展方向。这可能包括建立数据质量控制流程、加强数据安全策略、提升员工数据素养等。
制定行动计划：将数据管理发展方向转化为具体的行动计划。明确每个方向的具体目标、时间表和责任人。确保计划可操作、可衡量和可追踪。
执行和监控：开始执行制定的数据管理行动计划，并监控实施进展。随时调整计划以适应新的挑战或需求。
评估成果：在一段时间后，评估实施的效果。比较数据管理现状与制定的目标，看看是否已经缩小了差距。可以通过数据质量指标、安全漏洞报告等来评估。
通过以上步骤，你可以更好地理解公司的数据管理现状和目标，找出问题所在并制定具体的发展方向。数据管理在现代业务中至关重要，优化数据管理将为公司带来更多的机会和竞争优势。
在部门或数据职能领域内，针对具体的管理任务建立目标完成情况的评估准则
是确保任务按计划执行并达到预期结果的关键。以下是一些建立评估准则的步骤和注意事项：
明确目标和预期结果：在每个管理任务开始时，确保明确目标和预期结果。这些目标应该是具体、可衡量和与业务目标一致的。
制定关键绩效指标（KPIs）：根据任务的性质，确定适合的关键绩效指标。这些指标将帮助你量化目标的完成情况，并提供客观的评估依据。
时间范围：确定评估的时间范围。这可以是每月、每季度或每年，具体取决于任务的性质和复杂程度。
量化标准：为每个关键绩效指标设定量化标准，以便可以清楚地判断目标是否已经达成。这可能是数字、百分比、质量等方面的标准。
分阶段目标：如果任务较大或复杂，考虑将目标分解为分阶段目标。每个阶段都有自己的KPIs，有助于跟踪进展并进行必要的调整。
权重分配：对于涉及多个KPI的任务，根据其重要性，给予不同的KPI不同的权重。这有助于更准确地评估任务的综合表现。
数据收集和监控：确保有系统地收集与KPI相关的数据，并进行实时监控。这将使你能够及时发现任何偏离并采取纠正措施。
自我评估和审查：在每个评估周期结束后，进行自我评估和审查。确保你对目标完成情况有准确的理解，并记录下成就和改进点。
持续改进：基于评估结果，识别可能的改进机会。如果某些目标没有达到，分析其原因，并采取措施来改进。
透明度和沟通：将目标和评估准则与团队共享，保持透明度并确保大家理解如何评估任务的完成情况。
综合考虑这些步骤和注意事项，你可以建立一个有效的目标完成情况评估准则，帮助确保任务在时间内按计划执行，并为部门或数据职能领域的持续改进提供方向。
03
政策文件
《XX企业数据战略》
《XX企业数字化差距分析报告》
《项目立项报告/项目实施方案》主要需要包含实施的进度
《数字化项目管理制度》包含项目绩效改进内容等