一、什么是数据战略
数据战略：组织开展数据工作的愿景、目的、目标和原则。包括数据战略规划、战略实施、战略评估。
数据战略能力域关注整个组织数据战略的规划、愿景和落地实施，为组织数据管理、数据应用工作的开展提供战
略保障，组织的数据战略需要和业务战略保持一致，并且要在利益相关者之间达成一致。
二、数据战略规划
数据战略规划是在所有利益相关者之间达成共识的结果。从宏观及微观两个层面确定开展数
据管理及应用的动因，并综合反映数据提供方和消费方的需求。
建设目标
a) 建立、维护数据管理战略；
b) 针对所有业务领域，在整个数据治理过程中维护数据管理战略(目标、目的、优先权和范围)；
c)基于数据的业务价值和数据管理目标，识别利益相关者，分析各项数据管理工作的优先权；
d) 制定、监控和评估后续计划，用于指导数据管理规划实施
建设内容
建设内容：
a) 识别利益相关者，明确利益相关者的需求；
b) 数据战略需求评估，组织对业务和信息化现状进行评估，了解业务和信息化对数据的需求；
c) 数据战略制定，包含但不限于:
（1) 愿景陈述，其中包含数据管理原则、目的和目标；
（2）规划范围，其中包含重要业务领域、数据范围和数据管理优先权；
（3) 所选择的数据管理模型和建设方法；
（4) 当前数据管理存在的主要差距；
（5) 管理层及其责任，以及利益相关者名单；
（6) 编制数据管理规划的管理方法； 7) 持续优化路线图
d) 数据战略发布，以文件、网站、邮件等方式正式发布审批后的数据战略；
e) 数据战略修订，根据业务战略、信息化发展等方面的要求，定期进行数据战略的修订。
三、数据战略实施
数据战略实施是组织完成数据战略规划并逐渐实现数据职能框架的过程。实施过程中评估组织数据管理和数据应用的现状，确定与愿景、目标之间的差距；依据数据职能框架制定阶段性数据任务目标，并确定实施步骤
建设目标
a) 检查数据战略落实情况，定期对实施情况评估；
b) 对现状和发展目标进行对比，分析存在差距，明确发展方向；
c)推动战略实施，根据存在的差距，结合组织的共同目标和实际商业价值，对数据职能任务优先级排序， 提供资源和资金保障，推动战略实施。
建设内容
a) 评估准则，建立数据战略规划实施评估标准，规范评估过程和方法；
b)现状评估，对组织当前数据战略落实情况进行分析，评估各项工作开展情况；
c) 评估差距，根据现状评估结果与组织数据战略规划进行对比，分析存在的差异；
d) 实施路径，利益相关者结合组织的共同目标和实际商业价值进行数据职能任务优先级排 序；
e) 保障计划，依据实施路径，制定开展各项活动所需的预算； f) 任务实施，根据任务开展工作；
g) 过程监控，依据实施路径，及时对实施过程进行监控。
等级要求
初始级
在具体项目中反映数据管理的任务、优先级安排等内容。
受管理级
- 在部门或数据职能领域内，结合实际情况评估关键数据职能与愿景、目标的差距；
- 在部门或数据职能领域内，结合业务因素建立并遵循数据管理项目的优先级；
- 在部门或数据职能领域内，制定数据任务目标，并对所有任务全面分析，确定实施方向；
- 在部门或数据职能领域内，针对具体管理任务建立目标完成情况的评估准则。
稳健级
- 针对数据职能任务，建立系统完整的评估准则；
- 在组织范围内全面评估实际情况，确定各项数据职能与愿景、目标的差距；
- 制定数据战略推进工作报告模板，并定期发布，使利益相关者了解数据战略实施的情况和存在的问题；
- 结合组织业务战略，利用业务价值驱动方法评估数据管理和数据应用工作的优先级，制定实施计划，
并提供资源、资金等方面的保障； - 跟踪评估各项数据任务的实施情况，并结合工作进展调整更新实施计划。
量化管理级
- 可应用量化分析的方式，对数据战略进展情况进行分析；
- 积累大量的数据用以提升数据任务进度规划的准确性；
- 数据管理工作任务的安排能及时满足业务发展的需要，建立了规范的优先级排序方法。
优化级
在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
四、数据战略评估
数据战略评估过程中应建立对应的业务案例和投资模型，并在整个数据战略实施过程中跟踪
进度，同时做好记录供审计和评估使用。
1.建设目标：
a) 建立数据职能项目的业务案例，符合组织目标和业务驱动要求，帮助项目获取执行层面的支持，同时为 投资模型提供参考；
b) 建立一个或一组可持续的投资模型，满足组织文化和业务案例需求；
c) 遵循投资模型，进行合理的成本收益分析，同时项目资金支持反映业务目标和组织优先级考虑；
d)对业务案例、资金支持方法及活动的记录、跟踪、审计、后评估。
2.建设内容
a) 建立任务效益评估模型，从时间、成本、效益等方面建立数据战略相关任务的效益评估模型；
b) 建立业务案例，建立了基本的用例模型、项目计划、初始风险评估和项目描述，能确定数据管理
和数据应用相关任务(项目)的范围、活动、期望的价值以及合理的成本收益分析；
c) 建立投资模型，作为数据职能项目投资分析的基础性理论，投资模型确保在充分考虑成本和收益
的前提下对所需资本合理分配，投资模型要满足不同业务的信息科技需求，以及对应的数据职能内
容，同时要广泛沟通以保障对业务或技术的前瞻性支持，并符合相关的监管及合规性要求；
d) 阶段评估，在数据工作开展过程中，定期从业务价值、经济效益等维度对已取得的成果进行效益
评估。
3.等级要求
初始级
- 在项目范围内建立数据职能项目和活动的业务案例；
- 通过基本的成本———收益分析方法对数据管理项目进行投资预算管理。
受管理级
- 在单个部门或数据职能领域内，根据业务需求建立了业务案例和任务效益评估模型；
- 在单个部门或数据职能领域内，建立业务案例的标准决策过程，并明确了利益相关者在其中的职责；
- 在单个部门或数据职能领域内，利益相关者参与制定数据管理和数据应用项目的投资模型；
- 在单个部门或数据职能领域内，根据任务效益评估模型对相关的数据任务进行了评估。
稳健级
- 在组织范围内，根据标准工作流程和方法建立数据管理和应用的相关业务案例；
- 在组织范围内制定了数据任务效益评估模型以及相关的管理办法；
- 在组织范围内，业务案例的制定能获得高层管理者、业务部门的支持和参与；
- 在组织范围内，通过成本收益准则指导数据职能项目的实施优先级安排；
- 在组织范围内，通过任务效益评估模型对数据战略实施任务进行评估和管理，并纳入审计范围。
量化管理级
- 构建专门的数据管理和数据应用TCO 方法，衡量评估数据管理实施切入点和基础实施的变化，并调整
资金预算； - 使用统计方法或其他量化方法分析数据管理的成本评估标准；
- 使用统计方法或其他量化方法分析资金预算满足组织目标的有效性和准确性。
优化级
- 建立并发布数据管理资金预算蓝皮书；
- 在业界分享最佳实践，成为行业标杆