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=== 概述 ===
数据质量需求明确数据质量目标,根据业务需求及数据要求制定用来衡量数据质量的规则.包括衡 量数据质量的技术指标、业务指标以及相应的校验规则与方法。数据质量需求是度量和管理数据质量 的依据,需要依据组织的数据管理目标、业务管理的需求和行业的监管需求并参考相关标准来统一制 定、管理。

=== 过程描述 ===
过程描述如下:

* 定义数据质量管理日标,依据组织管理的需求,参考外部监管的要求,明确组织数据质量管理 目标;
* 定义数据质量评价维度,依据组织数据质量管理的目标,制定组织数据质量评估维度,指导数 据质量评价工作的开展;
* 明确数据质量管理范围,依据组织业务发展的需求以及常见数据问题的分析,明确组织数据质 量管理的范围,梳理各类数据的优先级以及质量需求;
* 设计数据质量规则,依据组织的数据质量管理需求及目标.识别数据质量特性,定义各类数据 的质量评价指标、校验规则与方法,并根据业务发展需求及数据质量检查分析结果对数据质量 规则进行持续维护与更新

=== 过程目标 ===
过程目标如下:

* 形成明确的数据质量管理目标;
* 明确各类数据质量管理需求;
* 建立持续更新的数据质量规则库.

=== 能力等级标准 ===
能力等级标准如下:

==== 第1级:初始级 ====

# 在项目中分析了数据质量的管理需求,并进行了相关的管理

==== 第2级:受管理级 ====

# 制定数据质量需求相关模板.明确相关管理规范;
# 在组织或业务部门识别了关键数据的质量需求;
# 设计满足本业务部门需求的数据质量评价指标,并建立了数据质量规则库.

==== 第3级:稳健级 ====

# 明确组织层面的数据质量目标,统一数据质量需求相关模板、管理机制;
# 建立数据认责机制,明确各类数据管理人员以及相关职责,制定各类数据的优先级和质量 管理需求;
# 数据质量目标的制定考虑了外部监管、合规方面的要求;
# 设计组织统一的数据质量评价体系以及相应的规则库;
# 明确新建项目中数据质量需求的管理制度,统一管理权限

==== 第4级: 量化管理级 ====

# 数据质量需求能满足业务管理的需要,融入数据生存周期管理的各个阶段;
# 数据质量评价指标体系的制定参考了国家、行业相关标准;
# 量化衡量数据质量规则库运行的有效性,持续改善优化数据质量规则库.

==== 第5级:优化级 ====

# 在业界分享最佳实践,成为行业标杆.