DCMM数据设计和开发

概述

数据设计和开发是指设计、实施数据解决方案,提供数据应用.持续满足组织的数据需求的过程. 数据解决方案包括数据库结构、数据采集、数据整合、数据交换、数据访问及数据产品(报表、用户视 图)等.

过程描述

过程描述如下:

• 设计数据解决方案.设计数据解决方案包括概要设计和详细设计,其设计内容主要是面向具体 的应用系统设计逻辑数据模型、物理数据模型、物理数据库、数据产品、数据访问服务、数据整合服务等,从而形成满足数据需求的解决方案;
• 数据准备,梳理组织的各类数据.明确数据提供方,制定数据提供方案
• 数据解决方案的质量管理,数据解决方案设计应满足数据用户的业务需求,同时也应满足数据 的可用性、安全性、准确性、及时性等数据管理需求,因此需要进行数据模型和设计的质量管 理,主要内容包括开发数据模型和设计标准,评审概念模型、逻辑模型和物理模型的设计,以及 管理和整合数据模型版本变更;
• 实施数据解决方案,通过质量评审的数据解决方案进入实施阶段,主要内容包括开发和测试数 据库、建立和维护测试数据、数据迁移和转换、开发和测试数据产品、数据访问服务、数据整合 服务、验证数据需求等。

过程目标

过程目标如下:

• 设计满足数据需求的数据结构和解决方案;
• 实施并维护满足数据需求的解决方案;
• 确保解决方案与数据架构和数据标准的一致性;
• 确保数据的完整性、安全性、可用性和可维护性。

能力等级标准

能力等级标准如下:

第1级:初始级

1. 在项目层面设计、实施数据解决方案.并根据项目要求进行了管理.

第2级:受管理级

1. 单个业务部门建立了数据设计和开发的流程并遵从;
2. 单个业务部门建立了数据解决方案设计和开发规范,指导约束数据设计和开发;
3. 建立了数据解决方案设计的质量标准并遵从;
4. 数据解决方案设计和开发过程中加强了数据架构和标准方面的应用;
5. 各业务部门根据需要开展数据准备工作

第3级:稳健级

1. 建立了组织级数据设计和开发标准流程并执行;
2. 建立了组织级数据解决方案设计、开发规范,指导约束各类数据设计和开发;
3. 建立了组织级数据解决方案的质量标准、安全标准并执行;
4. 应用级数据解决方案与组织级数据架构、数据标准、数据质量等协调一致;
5. 数据解决方案设计和开发过程中参考了权威数据源的设计,优化了数据集成关系并进行 了评审;
6. 明确数据供需双方职责,统一开展数据准备工作.

第4级:量化管理

1. 参考、评估并采用数据设计与开发的行业最佳实践;
2. 定义并应用量化指标,衡量数据设计与开发流程的有效性;
3. 组织对数据设计与开发流程开展了持续改善措施.

第5级:优化级

1. 数据设计与开发能支撑数据战略的落地,有效促进数据的应用;
2. 在业界分享最佳实践.成为行业标杆.