GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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中国标准化委员会 著

图书标签:

• 数据管理
• 能力成熟度模型
• GB/T 36073-2018
• 数据治理
• 数据质量
• 数据战略
• 数据架构
• 数据安全
• 数字化转型
• 评估模型

店铺： 广通建筑科技图书专营店

出版社： 中国标准出版社

ISBN：GBT360732018

商品编码：26876976117

包装：钉装

开本：16

出版时间：2018-03-01

页数：48

字数：79

GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型
	定价	42.00
	出版社	中国标准出版社
	版次	B1
	出版时间	2018年03月
	开本	16
	作者	中国标准化委员会
	装帧	钉装
	页数	48
	字数	79
	ISBN编码	GB/T360732018

数据管理能力成熟度评估模型
作 者：
出版社：中国质检出版社
译 者：
大16开 页数：48 字数：79
纸 质 版：42元

标准号： GB/T 36073-2018   中文标准名称： 数据管理能力成熟度评估模型 ICS： 35.240.70   英文标准名称： 中标分类：   发布日期： 2018-03-15 采标情况：   实施日期： 2018-10-01 标准个数：   作废日期： 发布单位：

内容简介

本标准给出了数据管理能力成熟度评估模型以及相应的成熟度等级，定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期等8个能力域。    本标准适用于组织和机构对数据管理能力成熟度进行评估。

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《数据管理能力成熟度评估模型》：一部指导企业构建卓越数据管理体系的权威指南 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业最宝贵的资产，其战略价值日益凸显。然而，仅仅拥有数据并不等同于能够驾驭数据。如何有效地管理、利用和保护这些数据，将其转化为驱动业务增长的强大引擎，成为了企业面临的关键挑战。正是基于这样的时代背景，《数据管理能力成熟度评估模型》应运而生，它不仅是一本介绍性著作，更是一套系统性的方法论，旨在帮助各类组织全面提升其数据管理能力，实现从“数据驱动”到“数据赋能”的战略跃升。 本书的核心价值在于其科学、全面、可操作的数据管理能力成熟度评估模型。该模型并非凭空臆想，而是基于行业最佳实践、国内外相关标准以及大量企业实践经验提炼而成。它系统地梳理了数据管理所涉及的各个关键领域，并将组织的数据管理能力划分为不同的成熟度等级，从初级到卓越，为企业提供了一个清晰的自我审视和改进的框架。 模型构建与核心要素深度解析： 本书深入浅出地阐述了数据管理能力成熟度模型的模型架构。该模型通常围绕几个核心维度展开，例如： 数据战略与治理： 强调数据在企业整体战略中的定位，以及建立健全的数据治理体系。这包括明确数据的所有权、责任、标准、策略和流程，确保数据的合规性、安全性、可用性和一致性。本书将详细讲解如何制定切实可行的企业数据战略，如何建立跨部门协作的数据治理委员会，如何定义清晰的数据角色与职责，以及如何落地执行数据治理的各项举措。 数据架构与设计： 关注如何构建支撑业务发展的数据基础设施。这涉及到企业级数据架构的设计原则，如数据的生命周期管理、数据模型的设计与优化、数据集成与共享的策略，以及如何选择和部署合适的数据技术平台。本书会深入探讨元数据管理、主数据管理、数据仓库、数据湖、数据中台等概念，并指导读者如何根据自身业务需求设计一套灵活、可扩展且高效的数据架构。 数据标准与质量： 突出建立统一的数据标准和保障数据质量的重要性。本书将详细阐述如何制定企业级数据标准，包括数据命名规范、数据格式、数据含义等，以及如何建立一套系统的数据质量管理体系，包括数据质量的度量、监控、分析和改进流程。高质量的数据是数据分析和应用的基础，本书将为读者提供实用的方法和工具来提升数据的可信度和准确性。 数据安全与隐私： 强调在数据管理过程中对安全和隐私的保护。本书将系统介绍数据安全的基本原则、风险评估方法，以及各类数据安全技术和管理措施，如数据加密、访问控制、脱敏处理、合规性审计等。特别是在当前日益严格的隐私法规（如GDPR、CCPA等）背景下，本书将提供详实的指导，帮助企业在合规的前提下进行数据应用。 数据应用与价值实现： 聚焦于如何通过数据分析、挖掘和应用，为企业创造实际价值。这包括数据分析能力的培养、BI工具的应用、数据挖掘技术的实践、以及如何将数据洞察转化为业务决策和行动。本书将分享不同行业的数据应用案例，指导读者如何从海量数据中发现有价值的信息，从而优化业务流程，提升客户体验，开发新产品和服务。 数据组织与人才： 强调构建与数据管理能力相匹配的组织结构和人才队伍。本书将探讨企业在数据管理方面所需的各类人才角色，如数据科学家、数据工程师、数据分析师、数据治理专员等，以及如何进行人才的引进、培养和激励。同时，也会讨论如何调整组织架构，打破部门壁垒，形成支持数据驱动文化的组织氛围。 成熟度等级的界定与评估方法： 本书的另一大亮点在于其对成熟度等级的清晰界定。模型通常会将数据管理能力划分为若干等级，例如： 初始级（Ad hoc）： 数据管理是零散的、非正式的，缺乏统一的标准和流程，数据质量难以保证，难以形成系统性的价值。 可重复级（Managed）： 开始建立起一些基本的、可重复的数据管理流程，但仍存在部门孤岛和效率不高的问题。 已定义级（Defined）： 建立起企业级统一的数据管理标准和流程，并在部分领域得到应用，数据治理初见成效。 量化管理级（Quantitatively Managed）： 数据管理过程被量化，能够通过数据指标进行监控和度量，并通过预测性分析来优化管理。 优化级（Optimizing）： 数据管理能力处于持续改进和优化的状态，能够主动适应业务变化，并利用数据创新驱动业务发展。 为了支撑这些等级的界定，本书将详细介绍数据管理能力成熟度评估方法。这可能包括： 评估维度与指标： 详细列举每个维度下的具体评估指标，并为每个指标在不同成熟度等级下的表现特征进行描述。 评估工具与技术： 介绍用于收集和分析评估数据的各种工具和技术，如问卷调查、访谈、数据分析工具、自动化评估系统等。 评估流程与实施： 指导读者如何规划和执行一次完整的成熟度评估，包括组建评估团队、制定评估计划、收集证据、分析结果、撰写评估报告等。 改进规划与路径： 基于评估结果，本书将指导读者如何制定切实可行的改进计划，明确提升目标、关键行动项、责任人、时间表和预期成效，从而引导组织逐步迈向更高的成熟度等级。 谁将从本书中受益？ 《数据管理能力成熟度评估模型》的读者群体非常广泛，几乎涵盖了所有希望提升数据管理水平的组织和个人： 企业高管与决策者： 能够从战略层面理解数据管理的重要性，了解如何通过提升数据管理能力驱动业务转型和创新。 IT部门负责人与数据架构师： 获得构建和优化企业数据基础设施的理论指导和实践方法。 数据治理与数据质量负责人： 学习如何建立和推行有效的企业级数据治理和数据质量管理体系。 数据分析师、数据科学家与业务部门人员： 了解数据管理的支撑作用，学习如何更有效地获取、理解和应用数据，从而提升工作效率和业务价值。 咨询顾问与研究人员： 作为行业研究和咨询服务的权威参考资料。 政府部门与非营利组织： 无论组织规模大小，任何希望提升数据利用效率和透明度的机构，都将从中获益。 本书的价值与意义： 本书不仅仅是理论的堆砌，更是一份实践的行动指南。它将帮助读者： 清晰定位： 了解自身在数据管理方面的现状和不足。 明确方向： 制定切实可行的数据管理改进计划，规划未来的发展路径。 规避风险： 提升数据安全和合规性管理水平，规避数据泄露和法律风险。 创造价值： 释放数据潜能，驱动业务增长，提升企业竞争力。 实现转型： 拥抱数字化时代，构建真正的数据驱动型企业。 总而言之，《数据管理能力成熟度评估模型》是一本集理论深度、实践指导和行业前瞻性于一体的权威著作。它为处于数字化转型浪潮中的企业提供了一套行之有效的“路线图”，帮助组织系统性地构建和提升数据管理能力，从而在日益激烈的市场竞争中立于不败之地，真正实现数据赋能的宏伟目标。通过深入学习和实践本书的模型和方法，企业将能够建立起面向未来的、高效、安全、可信赖的数据管理体系，为可持续发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到《GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》这本书，我首先联想到的是“标准化”的力量。在这个信息爆炸的时代，数据如同潮水般涌来，如何驾驭这股洪流，不被其淹没，反被其赋能，是每一个组织都必须面对的课题。而一本基于国家标准的评估模型，无疑为我们提供了一个权威、统一的参照系。我猜想，这本书的精髓在于其“评估模型”本身，它一定包含了一套逻辑严谨、层层递进的评估框架，能够帮助我们系统地审视自身的数据管理现状。比如，是否能够清晰地区分不同成熟度等级的特征？是否能够提供具体的评估指标和方法？我特别希望书中能详细阐述不同成熟度等级对企业业务带来的实际影响，这样才能让大家更深刻地理解提升数据管理能力的重要性。这本书的价值，不仅仅在于提供一个“评分”，更在于指引我们“如何提高”。我期待它能为企业管理者、数据专业人士提供一套可操作的指南，帮助他们在数据管理的道路上，少走弯路，更快地迈向更高的成熟度。这是一项非常有意义的工作，为中国企业的数据化发展奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到这本《GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》的书，第一感觉就是厚重！封面设计简洁大气，一看就知道是那种非常专业、干货十足的指南。虽然我还没完全深入研读，但光是翻阅目录和章节标题，就能感受到其中蕴含的系统性和深度。我尤其对其中关于“数据治理”、“数据质量”、“数据安全”等部分的阐述充满期待。现代企业面临着海量数据的挑战，如何有效地管理和利用这些数据，已经成为提升竞争力的关键。这本书给出的评估模型，在我看来，就像是给企业数据管理能力“把脉”的一套科学方法论。我设想，它能够帮助我们清晰地认识到自己在数据管理方面的优势与不足，然后有针对性地进行改进。比如，是不是我们的数据采集环节不够严谨？数据存储是否安全可靠？数据分析是否能真正服务于业务决策？这些都是我一直思考的问题，这本书或许能提供明确的答案和可行的解决方案。我迫不及待地想要深入学习其中的评估标准和实施步骤，希望能为我所在的公司在数据管理方面带来切实的提升，最终实现数据价值的最大化。这本书的问世，无疑为中国企业在数字化转型浪潮中，提供了一个坚实的理论基础和实践指导，让我看到了数据管理走向规范化、科学化、成熟化的光明前景。

评分☆☆☆☆☆

拿到《GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》这本书，我首先感受到的就是一种“指引”的力量。在这个信息技术日新月异的时代，数据已经成为企业的核心资产，如何有效管理和利用数据，是决定企业成败的关键。而一本由国家标准委员会发布的评估模型，无疑为我们在数据管理的迷宫中，指明了一盏明灯。我一直好奇，这本书是如何将抽象的数据管理能力，具象化为一套可评估的模型？它是否涵盖了数据采集、存储、处理、分析、应用、安全等全生命周期？我尤其期待书中关于“数据质量”、“数据共享”、“数据安全”等关键方面的评估内容。在我看来，一个完善的数据管理能力，能够极大地提升企业的决策效率和业务敏捷性，同时也能有效规避潜在的数据风险。这本书的价值，在于它提供了一个标准化的衡量尺，让企业能够清晰地认识到自己的数据管理水平，并据此制定提升计划。这对于推动我国整体数据管理能力的提升，具有深远的意义，也让我对未来企业如何更好地利用数据充满信心。

评分☆☆☆☆☆

这本《GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》可以说是信息时代的“路线图”，对于我们这种长期与数据打交道的人来说，简直是久旱逢甘霖。我一直觉得，数据管理不仅仅是技术问题，更是一门艺术，需要战略、流程、组织和文化的全面协同。这本书的标题就点明了核心——“成熟度评估模型”，这让我看到了它区别于一般技术手册的价值。它不是简单地告诉你“怎么做”，而是告诉你“做得怎么样”，并且提供了一套量化的标尺，让我们能够清晰地衡量自己所处的数据管理水平。我特别好奇，它在“组织与人员”、“流程与规范”、“技术与工具”、“数据应用”等维度是如何进行细致划分的。我想象中，它能够帮助我们识别出那些看似微小却影响深远的“短板”，比如，是不是我们缺乏专门的数据管理岗位？数据使用流程是否混乱不清？还是说，我们在数据安全方面存在某些隐患？通过这本书的评估，我们可以跳出“头痛医头，脚痛医脚”的模式，从战略层面去构建一个更加健壮、高效的数据管理体系。这对于提升企业决策的科学性、降低运营风险、释放数据潜力至关重要。这本书的出现，无疑是中国数据管理领域的一项重要里程碑，也让我对未来数据驱动的商业模式充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书，一本《GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》，对于我来说，简直像是一本“数据管理的武功秘籍”。我平时的工作离不开数据，但总感觉在数据管理方面，自己像是摸着石头过河，缺乏系统性的认知和方法。这本书的出现，恰恰弥补了这一空白。我非常看重它“评估模型”的特性，这意味着它提供了一个清晰的框架，让我们能够客观地衡量自己在一个过程中的所处阶段。我设想，书中会详细阐述不同层级的成熟度特征，从最初的“混沌”到最终的“优化”，每一步都可能伴随着具体的行为、流程和产出。我尤其想知道，它在“数据生命周期管理”、“元数据管理”、“数据标准管理”等关键环节是如何定义的。我想，通过这本书的学习，我不仅能更深入地理解数据管理的内涵，更能掌握一套科学的评估方法，从而为公司的数据管理体系建设提供有力的支撑。这本书的出版，是顺应时代潮流，推动我国数据管理能力提升的重要一步，我对此充满期待。