it系统规划中的5个步骤是什么

经理人成熟度评鉴，其实是一套线上评鉴流程，由DDI所创，适合中层领导者，精确评估现任中基层强项与弱项，以加速其发展过程。评鉴诊断报告帮助受评者明确自身发展需求，并鼓励他们与其上级经理尽快采取发展行动。

it系统规划中的5个步骤如下：

在实施一个新的IT系统坚持“以流程为中心”的做法将会大大提高成功的可能性。换言之，不是简单地去解决一个不好用功能，也不是去解决在特定位 置或在特定功能存在的一个问题，退一步问一下这个问题是否出现在系统的流程中，系统是抑制还是支持过程的变化，实现起来是否轻松；

过程改进需要一个过程的业主或利益相关者组成的管理委员会，以定义业务执行工程改进的优先次序列表。而且，它必须贯穿整个制造企业。指望单独的部门和工厂确定和实施过程改进只能导致一个支离破碎的IT应用定制系统或者对于现有的只对少数人提供服务的应用程序的更改。

一个卓越核心团队（COE）去做的如上所述的过程改进的实际工作。这个团队应包括组织内来自不同背景的人，包括车间和供应链的运作和管理，IT和企业 管理。理想的情况下，成员需要在企业至少工作五年左右，这样不仅理解IT系统的工作，也知道决策是如何环绕的业务进行的和潜在的流程改进项。

与业务部门讨论、沟通、对计划达成一致同意。一旦治理委员会成立，COE的工作人员在进行的时候，会非常同意文件和有效的沟通程序的纲领和最初的目标和战略是非常重要的。将过程控制从过程信息中分离开以减少COE的团队和其他各部门之间的冲突。实施过程为中心的方法需要文件和额外的政策和具体程序。在改善商业模式和IT结构的过程成熟度和灵活性的过程中，分析和记录是非常必要的。

在IT构架中增加并且优化BPM(business process manage) 平台。在一个端到端的角度来看，跨功能领域和地理区域的情况下，利用BPM平台比没有该平台的经营者的成功率要高得多。这很容易从道理上解释…如果一个团 队有一个流程框架，将会更有效率，这反过来又提高了产量和业务敏捷性。此外，BPM框架使流程可以 很容易地复制和在多个地点重复使用，那么这样增强BPM功能的IT系统的优势会“改变游戏”。

总结：IT系统的实施会保持竞争的领先。实现预算、时限和过程改进的目标带来一个成功的投资回报率。

DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理能力成熟度评估模型）是我国首个数据管理领域国家标准，2018年3月15日正式发布，2018年10月1日正式实施，是我国数据管理领域最佳实践的总结和提升。

DCMM国家标准结合数据生命周期管理各个阶段的特征，按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大过程域，并对每项能力域进行了二级过程项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍。

图 DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）

十六年来，中翰软件一直专注于企业数据治理，于2020年推出一款最新理念的基于大数据场景的企业数据治理软件-中翰数据管控平台（DMCv80），本平台在解决数据质量、安全以及数据资产相关管理的同时，全面纳入了知识管理，解决了多年来IT行业知识采集、加工、转移的固有难题，从而助力企业成功达到数据管理能力成熟度的稳健等级。

图 DCMM稳健级证书

下面针对DCMM的各能力域和能力项进行详细对应说明，具体如下。

(一) 数据战略（能力域一）

数据战略规划（能力项1）

1) 目标（稳健级）： 制定规范的企业数据战略规划报告；制定数据战略的管理制度和流程；编制数据战略的优化路线图，指导数据工作的开展。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 知识管理-数据战略规划报告、数据战略的制度、流程，数据战略优化路线图，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据战略实施（能力项 2 ）

1) 目标（稳健级）： 建立完整的评估准则，评估关键数据职能与愿景、目标的差距；制定数据战略推进工作报告，定期发布；评估数据管理工作和数据应用工作的优先级，制定实施计划，并根据需要调整更新。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 数据管理体系评估；知识管理-数据战略推进工作报告制定、发布，实施计划制定、调整、更新，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据战略评估（能力项 3 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据管理和应用的相关业务案例；制定数据任务效益评估模型及相关管理办法，对数据战略实施任务进行评估和管理；通过成本收益准则指导数据职能项目的实施优先级安排。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 管理门户-评估得分；知识管理-数据任务效益评估模型及相关管理办法制定、发布，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

(二) 数据治理（能力域二）

数据治理组织（能力项 4 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据体系配套的权责明确且内部沟通顺畅的组织；进一步完善数据治理所需岗位设置、任职要求；进一步完善团队建设计划和绩效评价体系。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-数据管理组织；体系构建-数据运维管理（完整记录数据组织制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据制度建设（能力项 5 ）

1) 目标（稳健级）： 建立制度框架，制定数据政策；建立全面的数据管理和数据应用制度和覆盖各数据职能域的管理办法和细则；健全管理制度机制，指导制度合理修订。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-数据管理制度（完整记录数据管理制度制定以及未来修订的过程及结果信息）。

数据治理沟通（能力项 6 ）

1) 目标（稳健级）： 建立沟通机制，明确了沟通范围和路径；制定并执行相关沟通计划和培训计划；形成指导数据治理工作的知识体系。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建- 知识管理（自定义采集、存储、转移数据治理相关知识）。

(三) 数据架构（能力域三）

数据模型（能力项 7 ）

1) 目标（稳健级）： 建立全面、彻底的数据质量模型体系；建立数据资源目录，方便数据的查询和应用；建立覆盖组织业务经营管理和决策数据需求的数据模型。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-数据模型创建；数据维护-数据查询；大数据平台、数据湖平台、数据仓库构建数据分析模型。

数据分布（能力项 8 ）

1) 目标（稳健级）： 制定数据分布关系管理规范，统一分布关系的表现形式和管理流程，将数据分类管控；确定每个数据的权威数据源和合理的数据部署。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 数据资产-数据资产分析、目录；平台管理门户；数据生命周期、关联关系查询。

数据集成与共享（能力项 9 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据集成与共享规范，并提供统一的技术工具支持；建立数据集成与共享的管理方法和流程，明确各方职责；对内部数据集中管理，统一采集，集中共享。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 数据交换-交换维护；体系构建-数据交换标准创建；知识管理-数据集成与共享管理办法制定，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

元数据管理（能力项 10 ）

1) 目标（稳健级）： 制定元数据分类，设计元模型，建立元数据存储库，制定统一的元数据集成、变更流程。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 元数据管理-采集管理、标签管理、元数据模型、术语管理、采集路径管理、元数据查询等。

(四) 数据应用（能力域四）

数据分析（能力项 11 ）

1) 目标（稳健级）： 完善数据分析平台的建设；建立统一的、指导各部门的数据分析应用的管理办法；建立专门的数据分析团队。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 报表平台、BI、大数据平台等；知识管理-数据分析应用的管理办法制定，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据开放共享（能力项 12 ）

1) 目标（稳健级）： 制定开放共享数据目录、实体关系，方便用户浏览、查询；制定数据开放共享策略，包括安全、质量、组织和流程；对开放共享数据进行统一管理，规范数据口径，实现集中开放共享。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 数据资产-资产实体关系配置、生命周期配置、资产发布、API授权、API日志等；数据安全旁路审计，数据发布安全审计。

数据服务（能力项 13 ）

1) 目标（稳健级）： 制定数据服务目录，方便用户浏览、查询；规范数据服务状态监控、统计和管理功能；细化数据服务安全、质量、监控等方面的要求。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 数据资产-资产目录、实体关系；数据百科，数据质量、安全应用服务等的监控。

(五) 数据安全（能力域五）

数据安全策略（能力项 14 ）

1) 目标（稳健级）： 完善数据安全标准、策略和管理流程，明确相关人员的责任；定期开展数据安全标准和策略的相关培训和宣贯。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 知识管理-数据安全标准、策略和流程的完善，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据安全管理（能力项 15 ）

1) 目标（稳健级）： 对数据进行全面的安全等级划分，明确每级数据的安全需求，明确责任部门，对数据进行安全授权和安全保护；对数据生存周期进行安全监控，及时了解可能存在的安全隐患；定期开展数据安全风险分析，制定预防方案；定期汇总、分析数据安全问题，形成数据安全知识库。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 系统管理-角色、用户等权限管理；知识管理-预防方案的制定，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）；数据分类分级管理。

数据安全审计（能力项1 6 ）

1) 目标（稳健级）： 制定数据安全审计流程，制定审计计划，定期开展审计；评审数据安全管理岗位、职责、流程的设置和执行情况、数据安全等级划分情况等；定期发布数据安全审计报告。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 系统管理-日志查询；知识管理- 数据安全审计流程、审计计划、审计报告的制定、发布，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

(六) 数据质量（能力域六）

数据质量需求（能力项 17 ）

1) 目标（稳健级）： 明确数据质量目标，分析数据质量需求，建立管理机制；建立数据认责机制，明确各类数据管理人员和职责；建立数据质量评价体系以及相应的规则库。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 监测标准-检测指标、质检符管理、标准词校验、算法校验、单值校验、关联校验、相似度校验、SQL校验规则等。

数据质量检查（能力项 18 ）

1) 目标（稳健级）： 明确数据质量检查制度、流程和工具，定义相关人员的职责，制定数据质量检查计划；建立数据质量问题发现、告警机制；建立数据质量考核制度，在项目阶段设置检查点。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 质量监测-监测标准配置、监测任务管理。

数据质量分析（能力项 19 ）

1) 目标（稳健级）： 明确数据质量分析要求，制定评估分析方法；制定数据质量分析计划，分析根本原因及影响范围等；建立数据质量分析案例库和知识库；定期编制数据质量报告。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 质量监测-监测结果查看、监测结果对标、监测结果处理，监测过程及结果知识采集、监测报告生成；知识管理-评估分析办法、数据质量分析计划的制定，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

图 数据质量日常监测结果展示

数据质量提升（能力项 20 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据质量提升管理制度，制定数据质量提升方案；制定数据质量提升工作计划，定期开展数据质量提升工作，对重点问题进行分析，并制定解决方案。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-数据质量提升方案、制度、解决方案制定，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

(七) 数据标准（能力域七）

业务数据（能力项 21 ）

1) 目标（稳健级）： 创建业务数据标准，并设置索引；明确业务术语的发布渠道，定期更新推广；推行业务术语的全面应用，建立应用和变更的检查机制。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 元数据管理-术语管理。

参考数据和主数据（能力项 22 ）

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-模型管理、属性管理、视图管理、编码管理、流程管理；数据维护-数据新增、变更、查询；数据交换-交换配置、交换查询。

数据元（能力项 23 ）

1) 目标（稳健级）： 创建数据元标准，建立数据元目录；建立数据元管理规范和流程；建立数据元的应用机制，进行应用偏差分析，对出现的问题进行跟踪、处理。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-属性管理、属性列表、流程控制；元数据管理-元数据血缘分析、影响分析等。

指标数据（能力项 24 ）

1) 目标（稳健级）： 完善指标数据标准，对各部门的指标数据进行统一汇总，形成指标数据字典并发布；规范指标数据管理流程，对问题进行跟踪、处理。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 分析平台、指标数据管理、分析模型管理。

(八) 数据生存周期（能力域八）

数据需求（能力项 25 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据需求管理制度，制定收集、验证和汇总的标准流程；根据业务、管理等方面的要求制定数据需求的优先级；管理并维护业务流程和数据需求的匹配关系；集中处理各部门的数据需求，统一开展数据寻源。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 知识管理-数据需求管理制度、知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据设计和开放（能力项2 6 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据设计和开发规范和标准流程；建立数据解决方案的质量标准和安全标准；明确数据供需双方的职责，统一开展数据准备工作。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-数据质量标准、安全 标准管理；体系构建-数据流程标准管理（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据运维（能力项 27 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据提供方管理流程和标准；建立数据运维方案和流程；定期制定数据运维管理工作报告并发布。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 知识管理-数据提供方管理流程和标准，数据运维方案和流，数据运维管理工作报告制定、发布。知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据退役（能力项 28 ）

1) 目标（稳健级）： 建立符合企业实际的数据退役标准，定期检查退役数据的状态；对不同数据建立符合要求的数据保留和销毁策略；根据优先级确定不同的存储设备。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 数据停用、归档管理。（山东中翰软件有限公司）

“ 记得早些年，被公司安排去给某头部城商行做架构评估，当时接触架构不久，对架构评估的维度和方法理解都不太透彻，接到任务就比较头大，架构评估说架构好，那我们就没有再做规划的价值和必要了，说不好，跟我们对口的就是架构办，真的是左右为难……后来现在才知道，其实我们缺的是架构成熟度评估模型；现在各种成熟度模型满天飞，软件成熟度、集成成熟度、数据安全成熟度、软件保障成熟度，当然少不了最广为人知的CMMI（能力成熟度模型）。 各类成熟度评估的目的无非是两个，一个是评级认证，认证企业资质；二是现状评估，一般是咨询项目中使用； ”

今天查阅了三个企业架构的成熟度模型， NASCIO、 G A O 成熟度模型 EAMMF 和 E2AMM，分维度做了一下梳理，简单对比分析了一下，发现了一些共性和区别。

评估模型共性：

1、成熟度评估模型都是由评估维度和级别两个维度构成，组成了一个二维的评估模型，这大概是所有评估模型的共性，所以维度的选取是评估模型的重点；

2、评估级别绝大多数是5级（部分6个等级的评估模型因为设计了0级未启动级），包括常用的CMMI、COBIT，还有我对比分析的这几个架构成熟度模型；这大概跟人的认知模型有关，如果只有三个等级区分度不够，如果7个等级则级档太多难以识别，所以取个折中；就像调查问卷中对事项的接受程度的级别划分一样；在级别划分上虽然术语不同，大体上都分为EA 认知阶段 、开发阶段 、管理阶段和优化阶段；

3、以上几个评估模型，在维度的选择上主体类似，主要包括EA组织、EA治理、EA参与度、EA规划的开发、EA与企业战略的协同等方面；有出入的一些维度包括业务和技术融合度、合作伙伴参与度、企业预算和采购策略等维度；总体而言共性大于个性。

4、成熟度评估适合用雷达图作为展现形式，一圈表示标杆当前的成熟度层级，一圈表示当前评估企业所在的层级，直观而充满冲击力。

评估模型 区别：

1、GAO模型在评估维度之外，还包括EA 管理过程中的关键成功属性分类和每一阶段的核心要素。 EAMM F 分为 5 个成熟度阶段, 每一阶段都包含其前阶段的核心要素,如下图。在 EA 设计 、开发和实施过程中, 企业还可以借鉴 GA O 模型中的31个关键要素, 按照其提供的路线图, 结合本企业的具体情况对EA 解决方案进行调整和优。

2、不同模型各有侧重,如NASCIO强调组织对当前EA成熟度的评估,为组织达到下一个层次提供指导;GAO的EAMMF实际上是一个对EA开发和评估相结合的工具,通过框架各个阶段核心要素的实施逐步对EA进行设计、开发、管理和完善;E2AMM则重点针对扩展型企业,围绕企业的业务与IT融合活动进行EA的测度；

在评估模型中，最重要是还是评估维度；选取三个评估模型中最重要的一些维度进行综合说明，在正式执行评估时，可根据需要摘取需要的评估维度： 1、EA文化 ：公司高管和整体上对EA的接受度、认可度，是否认为EA管理能够促进公司发展和运营能力提升，是否认识到EA管理的重要性； 2、EA治理 ：是否建立起架构相关的组织机构、职责、制度与流程，是否有企业级的架构管理机构； 3、企业战略联动 ：是否将EA架构管理作为企业战略管理的工具和方法，战略落地与架构规划是否能形成联动效应；

4、企业参与度 ：各级组织与人员，包括企业高管、各业务部门、架构管理部门、IT部门对企业架构的参与程度，是否都参与到企业架构的规划与应用工作中；

5、业务与科技联动 ：是否应用企业架构作为业务与科技联动的纽带，是否将业务与科技联动作为企业架构成功的标准；

6、架构规划开发 ：是否进行了企业架构开发，架构开发的覆盖面、程度如何，架构规划的制品范围包括哪些；

7、架构沟通 ：架构规划开发的成果是否在企业范围内进行宣介，并达成一致认识；

8、架构规范与模板 ：架构规划与模板的标准化程度；

9、相关方参与度 ：是否将合作伙伴等相关方作为架构规划的参与方，企业处于相互竞争和协作的经济环境中,不仅包括传统意义上的企业成员(员工、经理、主管人员),还包括商业合作伙伴、供应商、和客户。

1、明确应用的目的和目标 企业应用EA成熟度模型是为了判断本企业的EA成熟程度,确认EA开发和实施过程中企业的现状,找出差距,通过改进方案的实施达到更高的EA成熟度,提高企业的持续竞争力。 2、构建评价标准和评价模型 任何一种EA成熟度模型都不是一成不变、适用于任何企业的,尤其对于我国企业,政治、经济、文化背景的不同以及企业所属行业和实际情况的不同,EA评价的标准和评价模型也会各有特点。在标准和模型的构建过程中,可以选定一种成熟的模型为基准,根据企业特点进行适当修改和补充。 3、评估现状 依据成熟度模型对企业架构现状或EA开发实施情况进行评估,确认企业所处的EA成熟度阶段。 4、确认差距、提出改进方案 通过评测,企业了解自己的EA现状以及自身的能力和缺陷,确认企业与下一阶段目标的差距,制定改进方案。 5、方案实施 按照改进方案,采取行动。在实施过程中注意实施监控和管理。 6、反馈评估 在改进方案实施后,对实施结果进行评测,再一次对EA成熟度现状进行评估,进入新的循环周期。

ITSM (IT Service Management，IT服务管理 )，它是一套帮助企业对IT系统的规划、研发、实施和运营进行有效管理的高质量方法。它结合了高质量服务不可缺少的流程、人员和技术三大要素 ---标准流程负责监控IT服务的运行状况，人员素质关系到服务质量的高低，技术则保证服务的质量和效率。这三大关键性要素的整合使ITSM 成为企业IT管理人员管理企业IT系统的法宝和利器。"IT服务管理"是一套面向过程、以客户为中心的规范的管理方法，它通过集成IT服务和业务，协助企业提高其IT服务提供和支持能力。

ITSM软件品牌比较多，国外有四大（IBM、HP、BMC、CA），但是随着SaaS软件的新起，现在国外Servicenow非常的火热，在国内有名的ITSM主要有ServiceHot的ITSOM，将ITSM的方法论、ITIL的最佳实践融入到企业IT运维之外的更广阔的服务运营管理场景中！提供基于 ITSM20(IT服务管理系统)、 ITSOM（IT 服务运营管理平台）产品级服务 和 SAAS 云服务。

ITSOM专注于 IT 服务运营管理，以“服务管理”为核心，应用场景横跨了 IT 服务运营管理成熟度从高到底的要求，为数据中心及运维部门、IT 部门实现服务的可视、可控、可管。有效的降低 IT 服务风险，提高 IT 服务效力；降低了 IT 服务成本，呈现 IT 服务价值。

为以“IT 服务”为业务的 IT 服务商（MSP）提供智能的业务管理，快速的连接客户，提升用户的服务满意度，实现服务的可视、可控、可管为所有企业的业务服务提供协同管理，助力企业快速“连接客户、服务用 户”彰显价值。

以上就是关于(转)IT：从运维到运营全部的内容，包括:(转)IT：从运维到运营、《DAMA-DMBOK2》读书笔记-第15章 数据管理成熟度评估、经理人成熟度评鉴是一个怎样的系统等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！