电网企业数据认责管理模型管理技术标准（16页）

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T/ FORMTEXT CEC

中国电力企业联合会标准

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FORMTEXT 电网企业数据认责管理模型

FORMTEXT Data accountability management model standard for power enterprises

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FORMDROPDOWN

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FORMTEXT XXXX - FORMTEXT XX - FORMTEXT XX发布

FORMTEXT XXXX - FORMTEXT XX - FORMTEXT XX实施

中国电力企业联合会发布

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目次

TOC \h \z \t"前言、引言标题,1,参考文献、索引标题,1,章标题,1,参考文献,1,附录标识,1,一级条标题, 3" 前言 II

1　范围 1

2　规范性引用文件 1

3　术语和定义 1

4　综述 2

5　数据认责组织架构 3

5.1　数据认责组织架构 3

5.2　数据认责角色及职能 4

5.3　数据认责协同机制 5

6　数据认责方法 5

6.1　数据认责实施六步法 5

6.2　核心数据梳理方法 7

6.3　数据主责部门识别方法 7

6.4　数据责任关系梳理方法 7

7　数据认责监督评价 8

7.1　数据认责监督评价模型 8

附录A（资料性附录）　数据问题分类表 2

附录B（资料性附录）　数据问题影响评估分类表 3

附录C（资料性附录）　数据责任分类表 4

前言

本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》给出的规则起草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。

本文件由中国电力企业联合会提出。

本文件由电力行业信息标准化技术委员会（DL/TC27）归口。

本文件起草单位：xxx、xxx。

本文件主要起草人：xxx、xxx。

本文件首次发布。

本文件在执行过程中的意见或建议反馈至中国电力企业联合会标准化管理中心（北京市白广路二条一号，100761）。

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电网企业数据认责管理模型

范围

本文件标准界定了定义数据认责管理体系框架，包括定义数据认责组织、数据认责方法、数据认责监督评价三部分内容。

本文件标准适用于指导电网企业开展数据认责管理工作。

规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T 5271.1—-2000 信息技术 词汇

GB/T 25000.12—2017 系统与软件工程 系统与软件质量要求和评价

GB/T 35295—2017 信息技术 大数据

GB/T 36073—2018 数据管理能力成熟度评估模型

术语和定义

GB/T5271.1—2000、GB/T 25000.12—2017、GB/T 35295—2017和GB/T 36073—2018界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

数据　数据 data

信息的可再解释的形式化表示，以适用于通信、解释或处理。

可以通过人工或自动手段处理数据。

[ GB/T 5271.1－2000，定义01.01.02]

元数据　元数据 metadata

关于数据或数据元素的数据(可能包括其数据描述),以及关于数据拥有权、存取路径、访问权和数 据易变性的数据。

[GB/T35295—2017,定义2.2.7]

数据资产目录　数据资产目录 data assets catalog

数据资产目录是指定义开头不必再重复术语，定义的其他位置也不应包含术语，如“××为

定义开头不必再重复术语，定义的其他位置也不应包含术语，如“××为×【术语】”、“××【术语】××”。定义不用代词（它、这个、该）开头。定义中不使用“指”、“是指”、“表示”、“称为”等类似词语。

数据认责　数据认责 divide data accountability

组织明确数据、责任、岗位/人员之间关系的活动与过程。

数据资产管理员　数据资产管理员 data steward

数据资产管理员与数据的所有者相对应，指获得委任、代表所有数据干系人的最佳利益（包括但不限于所在部门和其他部门的利益）管理数据资产的岗位或角色。

业务数据管理员 business data steward

业务数据管理员是获得委任、代表数据所有者，行驶数据业务特性定义及管理的岗位或角色。

数据主责 data main accountability

数据主责是指对企业数据资产业务特性的定义、维护及落实的责任，通常由主管业务部门指定数据主责人承接责任。

数据操作责任 data operation accountability

数据操作责任是指对企业数据资产进行录入、修改、删除、审核活动中承担的账实一致、准确的责任。

数据安全 data security

数据的机密性、完整性和可用性。

[GB/T36073—2018,定 义 3.11]

数据质量 data quality

在指定条件下使用时,数据的特性满足明确的和隐含的要求的程度。

[GB/T25000.12—2017,定 义 4.3]

数据标准 data standard

数据的命名、定义、结构和取值的规则。

[GB/T36073—2018,定义3.7]

综述

数据认责管理模型以“责任明确、协同治理”的企业数据治理目标为原则，围绕数据全生命周期开展设计，包含三部分内容，数据认责组织、数据认责方法、数据认责监督评价。如图1。

数据认责体系参考框架

数据悬置段。为了不在引用时产生混淆，应避免出现悬置段。认责组织定义数据认责工作开展相关的数据认责组织架构、数据认责角色与职能、数据认责协同机制。

悬置段。为了不在引用时产生混淆，应避免出现悬置段。

数据认责组织架构

数据认责组织架构

电网企业数据认责管理工作隶属于数据管理领域。由数据治理委员会统管。电网企业数据认责组织架构分为4层，各级电网企业可以根据自身实际情况，设计数据认责管理组织架构。图2给出了一个电网企业数据认责管理组织架构的参考图2。悬置段。为了不在引用时产生混淆，应避免出现悬置段。

悬置段。为了不在引用时产生混淆，应避免出现悬置段。

电网企业数据认责管理组织架构

数据治理委员会

数据治理委员会，是企业数据资产管理的最高管理单位，负责企业重大数据资产管理决策及数据资产管理工作争议裁定（包括企业数据认责管理决策及争议裁定）。

数据管理部门，

数据管理部门是企业数据资产管理的专职组织，代表企业行使数据资产管理者的权力，依据相关规章制度组织、协同数据认责管理相关方开展各项工作，并对数据认责管理工作进行检查、评价和考核，组织开展数据认责方法改进。并向数据治理委员会汇报。

各业务领域主管部门，

业务领域主管部门是数据认责管理的业务认责方，作为企业数据资产的定义、产生、维护及使用者，依据企业数据资产管理相关制度组织开展所辖业务主题数据认责工作，落实企业数据认责管理各项任务。

技术支持部门，

技术支持部门是数据认责管理的技术认责方，作为企业数据资产管理和应用活动信息技术提供者，为企业数据认责管理提供必要的技术支持和保障。

部门/班/站/所，

部门/班/站/所是数据认责管理的业务认责方之一，作为企业数据资产管理的终端执行者，使用相关信息系统和技术工具执行数据的录入、维护、删除等，是数据认责管理中终端的责任方。

数据认责角色及职能

数据认责角色及职能定义见表1。

表1 数据认责角色与职能

角色名称

职能描述

数据认责主管领导

负责数据认责管理工作决策及争议裁定，对数据认责管理工作的最终结果负责。

数据认责管理员

负责数据认责管理工作的组织、协同、监督、检查、评价，并定期汇报。

业务数据管理员

负责数据认责管理工作的组织、执行，对本业务领域数据认责管理工作开展监督、检查、评价。明确业务领域数据主责人。

数据主责人

负责数据认责管理工作的的执行、常态化运营。明确数据操作责任人。

数据业务责任人

数据认责管理的终端业务责任方

数据技术责任人

数据认责管理的终端技术责任方

数据认责协同机制

数据认责管理工作包括数据认责任务规划、数据认责任务执行、数据认责监督评价、数据认责体系优化、数据认责技术支撑，电网企业数据认责管理工作组织间协同关系参见表2。

表2 数据认责协同矩阵表

组织名称

组织层级

网级

省级

地市级

区县级

数据治理委员会

数据认责任务规划

数据认责争议裁定

数据认责任务规划

数据认责争议裁定

-

-

数据管理部门

数据认责监督评价

数据认责体系优化

数据认责监督评价

数据认责体系优化

-

-

业务主管部门

数据认责任务规划

数据认责任务执行

数据认责监督评价

数据认责任务规划

数据认责任务执行

数据认责监督评价

数据认责任务规划

数据认责任务执行

数据认责监督评价

数据认责任务执行

技术支持部门

数据认责技术支撑

数据认责任务执行

数据认责技术支撑

数据认责任务执行

数据认责技术支撑

数据认责任务执行

-

部门/班/站/所

-

-

-

数据认责任务执行

数据认责方法

数据认责实施六步法

明确认责目标

明确认责目标是数据认责实施过程中必选步骤，明确认责目标参考过程如下：

参考企业业务战略、数据战略，识别数据认责愿景、目的（如：提升数据质量、确保数据安全等）；

分解数据认责愿景，具化为数据认责目标，数据认责目标包括但不限于：

数据认责工作的时间范围；

数据认责工作开展工作内容（如：机制建设、认责实施、机制优化完善等）；

数据认责工作的责任范围（如：数据操作责任、数据安全责任、数据技术责任等）；

数据认责工作的数据范围（如：年度重点工作、营销域“户-变”一致性主题等）；

数据认责工作的组织范围（如：“网、省、地、县”）。；

组织对认责目标的宣贯、培训。

建设认责管理组织

建设认责管理组织是数据认责实施过程中的可选步骤，当前认责目标中所需涉及的认责管理组织已存在时可不执行此步骤，建设认责管理组织参考过程如下：

明确数据认责工作的组织范围（如：“网、省、地、县”）；

依据数据认责目标，明确数据认责参与角色；

依据数据认责目标，建设组织范围中数据认责管理员岗位或角色；

依据数据认责目标，建设组织范围中业务数据管理员岗位或角色；

组织对数据认责管理组织的宣贯。

完善管理制度

完善管理制度是数据认责实施过程中的可选步骤，当前认责目标所需管理制度已存在时可不执行此步骤，完善管理制度参考过程如下：

制定数据认责管理办法、业务指导书、作业指导书框架及内容，明确具体组织层级、角色在开展数据认责管理工作时应遵守的原则、方法、工作方式等；

管理制度中需要明确的内容包括但不限于：

数据认责工作开展的目的、组织与范围；

数据认责工作开展应遵守的原则、基本方法、流程；

数据认责工作开展所使用的工具、模板及其他参考文件。；

通过内部文件、邮件等形式发布/更新管理制度；：

组织对管理制度的宣贯、培训。

制定认责方案

制定认责方案是数据认责实施过程中的必选步骤，制定认责方案的参考过程如下：

组建数据认责工作团队，明确各方责任人及沟通机制；

汇总数据认责管理需求，制定数据认责实施方案，数据认责实施方案包括但不限于以下内容：；

数据认责工作开展的目标、原则、方法、工作内容；

数据认责工作开展的组织清单、数据目录清单、责任类型清单；

数据认责工作开展的沟通机制、组织人员保障；

数据认责工作开展的任务分解明细。；

组织数据认责方案评审并发布；

组织对数据认责方案的宣贯、培训。

数据责任关系梳理

数据责任关系梳理是数据认责实施过程中的必选步骤，数据责任关系梳理的参考过程如下：

依据数据认责方案，制定数据认责工作开展相关工作模板；

明确被认责数据清单中各领域业务数据归属主责部门；

数据主责部门组织各层级单位依据工作模板组织数据责任关系梳理，形成数据责任矩阵，数据责任矩阵包含但不限于以下内容：；

数据目录信息（如：数据所属主题、数据所属实体、数据项名称、数据来源系统等）；

数据责任类型信息（如：数据主责、数据录入/改进责任、数据审核责任等，可参考附录C）；

数据责任人信息（如：姓名、岗位、所属部门、所属单位等）。；

数据主责人/数据操作责任人/数据技术责任人确认责任划分；

组织数据认责矩阵规范性审查并发布；

组织数据认责矩阵宣贯、培训、更新。

数据认责成果应用

数据认责成果应用是数据认责实施过程中的可选步骤，当数据认责成果应用方式已经存在时可不执行此步骤，数据认责成果应用的参考场景包括但不限于：

用于明确数据管理政策的责任人；

用于明确数据资产目录、元数据、数据标准梳理的责任人；

用于明确数据质量监控发现的问题数据整改的责任人；

用于明确数据安全管理的责任人；

用于明确数据技术故障的责任人。

核心数据梳理方法

核心数据梳理是数据认责管理工作中的重要工作，通过对数据问题收集、归纳、分析、归因，以问题为导向，梳理企业核心数据。核心数据梳理方法参考如下：

建立常态化数据问题收集机制，持续收集企业数据问题，识别数据问题对应的数据资产项；

识别并筛选有效数据问题,，对有效数据问题进行归纳分类（对数据问题的分类可参考附录A）；

分析数据问题，以数据项为单元对数据问题出现的频次、分布进行分析，并评估影响（对数据问题的影响可参考附录B），根据问题数据项的影响度和优先级排定解决次序；

识别数据问题产生的根本原因，并出具初步优化方案。；

数据主责部门识别方法

数据主责部门识别是数据认责管理工作中的重要工作内容，数据主责部门识别以最有能力管理指定数据的业务部门为目标。数据主责部门识别方法及原则参考如下：

数据主责部门识别原则如下：

数据主责部门有且唯一；

业务职责决定数据主责；

业务数据的定义方承担数据主责。；

数据主责部门识别方法：

数据管理部门根据企业EA架构或既有划分情况划定数据主责，并公示征求意见；

对数据主责划分有异议的数据资产，由数据治理委员会进行裁定；

公示裁定的数据资产主责部门划分；

组织对数据资产主责关系进行宣贯、培训。；

数据责任关系梳理方法

数据责任关系梳理是数据认责管理工作中的重要工作内容。数据责任关系梳理方法参考如下：

各级业务数据管理员承担本业务领域数据认责工作的规划及执行；：

各级数据资产管理员承担本单位数据认责工作的组织和监督评价；

业务数据管理员分配数据资产项主责人、业务责任人、技术责任人；

主责人、业务责任人、技术责任人确认所划分职责；

对数据责任划分有异议时，沟通机制依次上升为主责人、业务数据管理员。；

数据认责监督评价

数据认责监督评价模型

数据认责监督评价模型参见表3。

表3 数据认责监督评价模型表的注应置于表中

表的注应置于表中。

一级分类

二级分类

考核要点

考核方式

数据认责体系建设

建设数据认责管理组织

检查被考核单位数据认责管理组织建设、工作机制建设情况，进行综合评分。

资料审查

建设数据认责岗位

检查考核单位数据认责管理员，各业务领域业务数据管理员的指定配备情况。进行综合评分。

现场检查/资料审查

明确数据认责管理工作职责

检查被考核单位数据认责管理人员、各业务部门（业务域）业务数据管理员的岗位职责及考核要求。进行综合评分。

资料审查

数据认责机制运行

数据认责管理日常工作

检查被考核单位数据认责管理日常工作的相关资料是否与数据认责管理机制、工作计划中的相关要求保持一致。进行综合评分。

现场检查/资料审查

数据认责管理组织开展

检查被考核单位数据认责管理工作方案与计划，工作总体完成情况，进行综合评分。

资料审查

现场检查/资料审查

数据认责关系维护

检查被考核单位数据认责关系与实际岗位人员的对应情况和一致性。进行综合评分。

现场检查

数据认责管理实施

认责关系梳理

检查被考核单位数据认责矩阵梳理结果，进行综合评分。

资料审查

资料审查

资料审查

资料审查

数据责任落实

检查被考核单位岗位数据责任说明的制定、审核、签署情况，进行综合评分。

资料审查

资料审查

现场检查/资料审查

资料审查

注：企业在开展数据认责工作考核时，可灵活参照考核模型内容及设计考核方案。

注：企业在开展数据认责工作考核时，可灵活参照考核模型内容及设计考核方

（资料性附录）

数据问题分类表

数据问题分类表每张表均应在条文中明确提及并编号。缺少条文提及。

每张表均应在条文中明确提及并编号。缺少条文提及。

一级分类

二级分类

分类描述

数据问题

数据不规范

数据的定义和取值不满足相关规范要求，如格式、长度、取值范围等

数据不准确

数据未真实反映业务情况，或数据未被准确记录

数据不完整

数据的记录或属性由缺失，未被完整的采集

数据不一致

数据在不同位置存储内容不一致或关联数据之间的逻辑关系不一致

数据不及时

数据未能及时获取、录入、更新、加工、归档、销毁

非数据问题

数据定义不清

无法快速清晰识别数据内容及含义

数据获取不便

无法快速获取、使用数据

数据服务异常

无法正常完成数据的操作及维护

数据展现不全

无法全面的获取所需要的数据内容

（资料性附录）

数据问题影响评估分类表

数据问题影响从影响范围、影响层级、影响类型三个角度进行影响评估。具体内容详见表B.14。

数据问题影响评估分类表

影响维度

影响分类

影响分值

影响范围

个体

1

局部

2

整体

5

影响层级

操作

1

策略

2

战略

5

影响类型

经济效益

1

内部管理

2

法规监督

5

注：影响类型应结合企业的管理机制、文化以及相关领域的管控重点梳理确定；影响分值宜采用非线性递增数列，以此凸显出具有较大影响的数据问题。影响分值越高，问题解决越紧迫，数据越关键。

（资料性附录）

数据责任分类表

电网企业数据责任可划分为数据主责、数据录入、数据使用、数据维护、数据删除、数据技术责任，详情参见表65。

数据责任分类表

责任类型

责任类型简称

责任类型说明

数据主责

P

数据业务特性定义及维护

数据录入

C

数据产生、录入

数据使用

R

数据访问、使用

数据维护

U

数据修改、整治

数据删除

D

数据删除、清理

数据技术责任

I

数据技术支持，统计、挖掘、技术变更

_________________________________