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=== 概述 ===
保障数据管理和数据应用各项功能的规范化运行,建立对应的制度体系.数据制度体系通常分层 次设计,遵循严格的发布流程并定期检查和更新.数据制度建设是数据管理和数据应用各项工作有序 开展的基础,是数据治理沟通和实施的依据

=== 过程描述 ===
过程描述如下:

* 制定数据制度框架,根据数据职能的层次和授权决策次序,数据制度框架分为政策、办法、细则 三个层次.该框架规定了数据管理和数据应用的具体领域、各个数据职能领域内的目标、遵循的行动原则、完成的明确任务、实行的工作方式、采取的一般步骤和具体措施;
* 整理数据制度内容,数据管理政策与数据管理办法、数据管理细则共同构成组织数据制度体 系,其基本内容如下:
** 数据政策说明数据管理和数据应用的目的.明确其组织与范围;
** 数据管理办法是为数据管理和数据应用各领域内活动开展而规定的相关规则和流程;
* 数据管理细则是为确保各数据方法执行落实而制定的相关文件;
* 数据制度发布,组织内部通过文件、邮件等形式发布审批通过的数据制度;
* 数据制度宣贯,定期开展数据制度相关的培训、宣传工作;
* 数据制度实施,结合数据治理组织的设置.推动数据制度的落地实施.

=== 过程目标 ===
过程目标如下:

* 建立数据制度体系,并在组织范围内广泛征求意见后发布;
* 建立制度的管理流程,进行制度的检查、更新、发布、推广.

=== 能力等级标准 ===
能力等级标准如下:

==== 第 1级 :初始级 ====

# 各个项目分别建立数据相关规范或细则;
# 数据管理制度的落实和执行由各项目人员自行决定.

==== 第2级:受管理级 ====

# 在部分数据职能框架领域建立跨部门的制度管理办法和细则;
# 识别了数据制度相关的利益相关者.了解了相关诉求;
# 明确了数据制度的相关管理角色,推动数据制度的实施;
# 跟踪制度实施情况.定期修订管理办法,维护版本更新;
# 初步建立了防范法律和规章风险的相关制度.

==== 第 3 级:稳健级 ====

# 在组织范围内建立制度框架,并制定数据政策;
# 建立全面的数据管理和数据应用制度,覆盖各数据职能域的管理办法和细则,并以文件形式发布,以保证数据职能工作的规范性和严肃性;
# 建立有效的数据制度管理机制,统一了管理流程,用以指导数据制度的修订;
# 能根据实施情况持续修订数据制度,保障数据制度的有效性;
# 定期开展数据制度相关的培训和宣贯;
# 业务人员积极参与数据制度的制定,并有效推动业务工作的开展;
# 数据制度的制定参考了外部合规、监管方面的要求.

==== 第4级:量化管理级 ====

# 数据制度的制定参考了行业最佳实践,体现了业务发展的需要,推动了数据战略的实施;
# 量化评估数据制度的执行情况,优化数据制度管理过程.

==== 第5级:优化级 ====

# 在业界分享最佳实践,成为行业标杆