T/CRSUD 001-2022
数字化能力服务城市评价指标

Digital capability service city evaluation index

被代替

标准号

T/CRSUD 001-2022

发布

2022年

发布单位

中国团体标准

替代标准

T/CRSUD 001-2023

当前最新

T/CRSUD 001-2023

 

 

适用范围

数字化能力服务城市评价指标 1　范围 本标准给出了数字化能力服务城市评价指标的基本原则和指标类别和指标应用说明，规定了数字化能力服务城市应具备的要求。 本标准适用于： 1）数字化服务城市业务的提供者利用本标准建设自身工作能力，并进行测量、评价和改进； 2）被数字化服务的城市（即使用者）利用本标准对数字化服务提供者能力进行评价； 3）第三方机构依据本标准对数字化服务城市业务提供者的综合能力进行客观评价。 2　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/T1.1-2009  标准化工作导则 第1部分：标准的结构和编写 GB/T 25486-2010  网络化制造技术术语 GB/T 34960.5-2018  信息技术服务  治理  第5部分： 数据治理规范 ISO/IEC 15459-3:2014  信息技术  自动识别和信息采集技术  唯一标识  第3部分： 通用规则 （Information technology — Automatic identification and data capture techniques — Unique identification —  Part 3: Common rules） 3　术语和定义 GB/T 25486-2010、GB/T 34960.5-2018界定的以及下列术语和定义适用于本文件。  3.1 数字化  D igit izat ion 以数字形式表示（或表现） 本来不是离散数据的数据。具体的说，也就是将图像或声音转化为数字码，以便这些信息能由计算机系统处理与保存。 [来源： GB/T 25486-2010，2.54，有修改] 3.2 能力域  capabi l ity area 组织在数字化领域中的相关活动、过程等的集合。 注： 战略管理、技术能力、数据底座、数据安全、保障能力、创新能力。 3.3 能力项  capabi l ity item 对组织完成某个特定功能可独立的、有意义的能力。 注： 能力项往往预示着一个过程的存在。 3.4 能力  capabi l ity 组织或个人通过利用资源、知识和技能实现预期结果的本领。 注： 组织可以是项目、部门或整个组织。 3.5 数据治理  data governance 数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合。 [来源： GB/T 34960.5-2018，3.1] 3.6 数据资产  data asset 组织拥有和控制的、能够产生效益的数据资源。 [来源： GB/T 34960.5-2018，3.3]　  3.7 城市 city 具有特定行政管理边界的区域。 注1：有时，城市指地方政府或区域管理机构。 注2：城市能通过制定全面的、综合的政策，帮助缓解由于全球城市化造成的与日俱增的环境和自然资源方面的压力。 [来源： GB/T 40758—2021/ISO 37100:2016，3.2.1]　 3.8 购买者buyer 通过向商品、服务或利益提供者提供可接受的等量价值（通常是以货币形式）从而获取一定的商品、 服务或利益的人。 「来源：ISO/1EC 15944-1:2011,3.8，有修改］ 3.9 供应方 provider 参与或与交付产品或服务有关的个人或组织。 ［来源：ISO/TR 12773-1:2009,2.40，有修改］ 4　缩略语 下列缩略语适用于本文件。 GDCE: 数字化能力评价通用指标（General Index of Digitization Capability Evaluation）  IT: 信息技术（ Information Technology） TCO: 总拥有成本（Total Cost of Ownership） 5　基本原则 5.1　客观性 数字化能力评价指标应客观如实地反映数字化能力的状况，保证评价的结果公平、公正。 5.2　典型性 数字化能力评价指标应能反映影响评价对象数字化状况的典型要素。 5.3　系统性 数字化能力评价指标各要素应相对独立，又互为补充，形成一个完整的体系，以多方位、多角度反映数字化能力评价状况。 5.4　可操作性 数字化能力评价指标应具有实用性和可行性，相关要素可采集，便于操作。 5.5　可扩充性 数字化能力评价指标应具有发展性，可根据具体的行业或地区特点进行适当扩充和调整，从而灵活应用。 6　数字化能力评价指标类别 6.1  战略管理 T/CIIA 001-2022 战略管理包括但不限于战略规划、战略分解、战略监控、战略实施和战略总结。 6.2  技术能力 技术能力包括但不限于数据、资源、流程、技术。 6.3  数据底座 数据底座提供“标－采－存－算－管－用”全生命周期的支撑能力，通过数据结构、接口、标识解析的 标准化提高数据检索、扩展性和TCO； 对海量、多样性数据带来复杂的数据生命周期管理的集合。 6.4  数据安全 数据安全包括但不限于数据安全管理机制、数据安全管理能力。 6.5  人才发展能力 人才发展能力包括但不限于业务部门和项目专业领域数字化人才管理的规划、管理流程、资源平台、 能力发展、产业人才生态影响等能力。 6.6  保障能力 保障能力包括但不限于组织文化、管理制度、人员管理。 6.7  创新能力 创新能力包括但不限于价值效益、持续改进。 6.8  数字化能力评价通用指标项名称及说明 数字化能力评价通用指标项名称及说明见附录A。 7　指标应用说明 本文件提出了通用指标，可根据行业领域的特色需求制定细分指标。 附　录　A数字化能力评价指标项名称及说明 A.1　数字化能力评价指标项名称及说明 数字化能力服务城市评价指标 能力域　能力项　度量项　说明 战略管理　战略制定　战略使命　制定战略的意义及流程 　　战略规划　包括战略分析及选择 　战略执行　战略分解　包括短、中、长期目标分解 　　战略监控　包括监控机制及周期性评估体系 　战略回顾　战略总结　包括战略实现的效果 　　绩效评价　包括评价及改进措施和记录 业务能力　用户体验　客户满意　包括客户满意度评价策略、计划、分析、投诉渠道 　　合同管理　包括对合同内容的评审，确保有交付能力，对合同信息及变更进行管理、监控 　　需求开发　包括建立客户档案，有相关市场分析，有需求调研渠道及方法 　　招标投标　包括可行性评估、策略、计划、监控、结果评估 　效能提升　管理指标　包括效率（市场响应速度、研发周期效率、生产效率、决策效率）、效益（成本收益、产品质量）及业务（业务转型、业务变更、业务创新）相关测度 　　量化价值　对相关指标进行数字化量化 　　总结改进　对指标及过程进行评估，解决问题并持续改进 　分析方法　业务语义模型　包括业务线及业务视图应在组织间共享并友好 　　数据报表　有相关数据的报表、总结 　　可视仪表盘　有可视化的业务数据仪表盘 　　高级分析　有相关数据的分析方法 数据底座　数据标识　数据标准　采用ISO/IEC 15459《信息技术 自动识别和数据采集技术唯一标识》国际标准，进行编码、建立字符集、字符识别、分类编码、信息处理等。数据标识标准体系制定过程包含梳理、制定、验证、评审、发布和更新等全过程，涉及到数据源接口规范、元数据规范、数据资源目录规范、数据库设计规范、数据治理规则，以及数据服务接口规范等，同时也包含数据管理相关的机制和办法等。 　　数据结构　符合ISO/IEC 15459数据结构规范，使数据满足精确性、完整性、一致性、有效性、唯一性要求，并具有时间性和稳定性的能力。 　　数据标识符　通过规范的标识符来标识数据元素属性，规定每一数据元属性相对应的子字段代码，从而形成数据结构标准以及应用编目的标识体系。 　数据服务　数据源层　数据共享交换平台和信息服务平台是两个重要的数据来源，除此之外，也需要充分考虑视频结构化数据和各类监测与监控物联网的实时流数据的接入，以及互联网舆情数据、移动互联网位置、地理位置、地理实体和消费数据等，此外还需具备新类型数据源的规划和接入能力。 　　数据资源层　一方面需要统筹考虑数据源、归集库、中心库、基础库、专题库、共享和开放库的分类/分级规划与设计；另一方面需要统筹考虑数据实体、元数据库、数据资源目录、指标库和标签库等的数据形态以及数据体系规划。 　　数据平台层　需要依据数据接入环境和情况，统筹考虑大数据基础平台、地理信息数据处理引擎、视频数据结构化引擎、物联网数据接入与处理引擎、统一的数据归集平台、大数据治理平台、大数据分析挖掘平台，以及各类大数据的综合展示与分析平台等。 　　数据应用层　以数据共享交换、数据查询与鉴真、大数据主题应用和数据产品门户等应用形态出发，统筹考虑指标库、标签库、模型库和数据服务集市等的规划和建设。 　数据治理　治理组织　包括治理体系的组织架构、岗位设置、团队建设、数据治理责任、治理工作流程等内容，对数据管理及应用进行规划和控制，并指导各项数据职能的执行。 　　治理对象　治理对象分为“内容管控”和“过程管控”。内容管控是指数据的形态体现，包括数据架构、数据标准和数据质量标准。过程管控是指信息系统建设过程，将“内容管控”中形成的各项标准规范注入到通过信息系统建设的生命周期中，通过对系统建设各个阶段交付物的管控确保标准规范得到遵从，从而保障数据的标准化和规范化。 　　技术工具　元数据、主数据、数据质量是主要的技术手段，从而知识的固化和提高数据治理人员的工作效率。 　　数据制度　为保障数据管理和数据应用各项功能的规范化运行，建立对应的制度体系 　　治理沟通　确保组织内部全部利益相关者都能及时了解相关政策、标准、流程、角色、职责、计划的最新情况，并开展数据管理和应用相关的培训，掌握数据管理相关的知识和技能 　数据资产　描述资产　有资产目录并进行数据分析 　　组织资产　在项目过程中积累的无形资产有统计、分析和变更策略，包括操作程序、风险清单 　　资产应用　满足业务场景和组织发展需求，通过共享、流通、使用等方式，促进数据资产增值的活动 　　资产审计　对组织内数据资产的真实性、一致性、正确性、合法性、效益性以及其使用情况等进行审查和监督的活动 基础保障　人员管理　组织结构　制定相适应的组织结构，可满足组织战略规划 　　能力规划　包括人员能力评估方案 　　培训培养　包括招聘、培训计划，按效果进行评价，建立培训资源池 　　绩效考核　包括制定考核方案及正负激励措施 　环境　办公环境　具备相适宜的办公环境和办公用品及设备 　　文化创建　具备相适宜的组织文化，与组织战略应协调 　质量管理　质量管理规划　包括识别管理风险，制定管理目标，建立管理规范，提供管理保障措施 　　质量管理实施　包括分解质量目标，并实施已分解的质量目标 　　质量管理监督检查　包括定期进行审核并进行符合性评估 　　质量管理持续改进　包括及时解决质量问题并持续改进 　信息安全管理　策略制定　包括确定管理对象，制定管理目标、方针及策略，并建立安全管理体系 　　风险管理　制定风险管理策略，包括风险分类、分级、优先级、风险值及阀值计算方法 　　符合性评估　包括对业务相关的法律、法规及相关方对信息安全的要求进行识别 　技术实力　数据管理能力　包括数据收集、整理及应用 　　管理工具　具备相适应的数字化管理工具及数据平台 　　知识管理　包括知识管理机制及实施 改进创新　持续改进　改进识别　包括建立改进识别渠道，收集改进建议并对改进建议进行分析判断决策 　　改进策划　包括改进目标，制定改进计划（试点计划） 　　改进实施　按照改进计划采取改进措施并对改进效果进行评价 　创新　创新机制　包括创新组织，成果管理机制，激励机制，成果转化机制 　　创新实施　包括对创新目标的可行性和风险进行评估，并制定风控措施，应符合组织战略，促进创新成果应用及转化 　　创新评价　对创新目标进行评价并总结持续改进 附　录　B参考文献 B.1　GB/T 40685-2021  信息技术服务 数据资产 管理要求 B.2　GB/T 34960.5-2018 信息技术服务 治理 第5部分：数据治理规范 B.3　GB/T 36073-2018  数据管理能力成熟度评估模型 B.4　GB/T 19001 质量管理体系要求 B.5  GB/T 40758—2021/ISO 37100:2016  城市和社区可持续发展术语 MA标识体系白皮书（2021），MA 标识代码管理委员会，2021.11 ISO/IEC 15459,　信息技术 自动识别与数据采集技术 唯一标识

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