解读《数据库服务能力成熟度模型》
《数据管理能力成熟度评估模型》指南
《数据管理能力成熟度评估模型》指南数据管理能力成熟度评估模型是帮助组织评价和提升数据管理能力的工具。
通过对组织的数据管理能力进行评估，可以发现问题和提出改进方案，帮助组织迈向数据驱动的决策和创新。
数据管理能力成熟度评估模型主要包括以下几个方面：1.数据战略：组织是否有明确的数据管理战略，并且将其与组织的业务战略相结合。
这包括确定数据收集，存储，分析和保护的目标和优先级。
2.数据治理：组织是否有建立有效的数据治理框架。
数据治理包括数据质量管理、数据隐私与安全管理、数据生命周期管理等。
组织是否明确了数据的归属，定义了数据的标准和规范，并有相应的数据治理流程。
3.数据质量：组织是否有有效的数据质量管理措施。
数据质量包括数据准确性、完整性、一致性等方面。
组织是否建立了数据质量指标和监控机制，并且有相应的数据质量改进措施。
4.数据架构：组织是否有清晰的数据架构。
数据架构包括数据模型、数据集成和数据流程等方面。
组织是否有管理数据模型和数据集成的标准和规范，并且有相应的数据架构设计和维护流程。
5.数据分析与应用：组织是否能够基于数据进行有效的分析和应用。
这包括数据分析的技术和工具，以及数据应用的能力和创新。
组织是否有培养数据分析人员和激发数据应用创新的机制。
评估模型的操作步骤通常包括以下几个阶段：1.确定评估目标和范围：明确评估的目标和所涵盖的数据管理能力方面。
2.收集评估数据：通过问卷调查、访谈和文件分析等方式收集组织的数据管理相关信息。
3.评估数据管理能力：根据收集的信息，对组织的数据管理能力进行评估。
可以使用成熟度模型的等级指标来评估。
4.发现问题和提出改进方案：根据评估结果，发现组织存在的问题和不足，并提出改进方案。
5.制定改进计划：基于改进方案，制定改进计划，并明确责任人和时间表。
确保改进计划的有效实施。
6.监控和评估改进效果：定期监控和评估改进计划的执行和效果，进行必要的调整和改进。
通过使用数据管理能力成熟度评估模型，组织可以全面了解自己的数据管理能力，并制定相应的改进计划，提升数据管理能力，实现数据驱动的决策和创新。
数据管理能力成熟度评估模型标准解读
数据管理能力成熟度评估模型标准解读数据管理能力成熟度评估模型是评估企业数据管理能力的重要工具，通过该模型可以帮助企业了解自身在数据管理方面的现状，发现问题并制定改进计划。
本文将对数据管理能力成熟度评估模型的标准进行详细解读，希望能够帮助读者更好地理解该模型并运用于实际工作中。
首先，数据管理能力成熟度评估模型包括几个关键的方面，分别是数据战略、数据治理、数据质量、数据架构、数据安全、数据集成、数据分析等。
每个方面都有相应的标准和评估指标，用于评估企业在该方面的成熟度水平。
数据战略方面主要关注企业对数据的整体战略规划和定位，包括数据管理的愿景、目标、策略和规划。
评估指标可以包括数据管理战略的明确性、与业务战略的一致性、战略执行的有效性等。
数据治理方面主要关注企业数据治理机制的建立和运行情况，包括数据治理组织结构、政策和流程、数据治理工具和技术等。
评估指标可以包括数据治理的覆盖范围、数据治理的成熟度水平、数据治理的有效性等。
数据质量方面主要关注企业数据质量管理的情况，包括数据质量的定义、度量和监控、数据质量改进的流程和机制等。
评估指标可以包括数据质量的准确性、完整性、一致性、时效性等。
数据架构方面主要关注企业数据架构的设计和管理，包括数据模型、数据标准、数据仓库和数据湖等。
评估指标可以包括数据架构的灵活性、可扩展性、数据集成的效率等。
数据安全方面主要关注企业数据安全管理的情况，包括数据安全策略、数据访问控制、数据加密和数据备份等。
评估指标可以包括数据安全的完整性、机密性、可用性、数据安全的合规性等。
数据集成方面主要关注企业数据集成的情况，包括数据集成的架构、数据接口、数据转换和数据加载等。
评估指标可以包括数据集成的效率、数据集成的准确性、数据集成的可扩展性等。
数据分析方面主要关注企业数据分析的能力和水平，包括数据分析的工具和技术、数据分析的应用场景和数据分析的成果等。
评估指标可以包括数据分析的深度、广度、数据分析的实时性、数据分析的可视化等。
团体标准 大数据服务能力成熟度模型
团体标准大数据服务能力成熟度模型标题：探索团体标准：大数据服务能力成熟度模型一、引言在当今信息化时代，大数据已经成为各行业发展的核心驱动力之一。
而在大数据应用的过程中，团体标准和大数据服务能力成熟度模型成为了不可或缺的重要内容。
本文将深入探讨团体标准和大数据服务能力成熟度模型，并对其进行全面评估，为您带来一篇有价值的文章。
二、团体标准的概念和重要性1.团体标准是指在某一领域内，为了统一和规范某种工作或产品所做的约定和要求，是为了达到国际间的一致性和互换性。
团体标准的制定是为了提高产品和服务的质量，促进技术进步，增进生产效率，保护消费者的利益，有利于国际间的贸易和合作。
2.团体标准对于大数据服务能力成熟度模型至关重要。
在大数据应用中，团体标准可以帮助企业建立健全的大数据服务体系，规范和标准化数据的采集、存储、处理和分析过程。
团体标准还可以促进各个企业之间的合作与交流，推动大数据行业整体的发展和壮大。
三、大数据服务能力成熟度模型的定义和特点1.大数据服务能力成熟度模型是指一个企业或组织在大数据服务能力方面的成熟程度的模型。
它涵盖了从数据采集到数据分析的各项能力，能够帮助企业全面评估自身在大数据应用中的强弱项，为企业的发展提供指导和支持。
2.大数据服务能力成熟度模型的特点包括了完整性、灵活性和实用性。
它需要全面覆盖数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等环节，以确保企业在大数据应用中的全面规划和布局。
模型还需要具有一定的灵活性，能够根据不同企业和行业的特点进行定制化，以满足不同企业的需求。
模型需要是实用的，能够真正帮助企业提升自身的大数据服务能力，实现业务目标。
四、团体标准与大数据服务能力成熟度模型的关系团体标准和大数据服务能力成熟度模型之间存在着密切的关系。
团体标准是企业在制定大数据服务能力成熟度模型时的重要参考依据，它可以帮助企业建立基于国际标准的数据服务体系，从而提高企业的数据管理水平和数据应用能力。
GBT33136《数据中心服务能力成熟度模型》在数据中心的实践（一）
GBT33136《数据中心服务能力成熟度模型》在数据中心的实践（一）战略管控一、战略管理1.概述(1)战略管理的定义和目标为规范数据中心战略发展规划、年度工作要点编制工作,支持和促进科学发展,数据中心制订战略管理规范,并按照规范开展相关工作。
(2)建设背景及发展历程2016年,数据中心引入数据中心服务能力成熟度模型。
在此基础上,数据中心制定《战略管理规范》,把相关工作方法和流程形成制度、落实到纸面便于规范执行。
2.流程及运作(1)角色和职责本规范涉及的角色包括战略管理流程负责人和战略管理经理。
战略管理流程负责人由人力资源管理部主管担任。
其负责战略管理领域规章制度的设计、推广、监督、报告和改进。
战略管理经理由人力资源管理部指定人员担任。
其主要责任包括协助流程负责人完成战略管理领域规章制度的设计、推广、监督、报告和改进;负责协助战略管理流程负责人组织开展数据中心发展战略制订,以及发展规划、年度计划编制工作。
(2)战略管理流程的流程环节和关键活动介绍(流程的触发、输入、输出)1)编制数据据中心发展规划:原则上每三年编制一次数据中心发展规划,每次编制数据中心发展规划均成立专门组织架构,包括由总经理室成员牵头的领导小组、项目管理组(FPMO)以及若干个专项工作组组。
发展规划是数据中心中长期发展的指导性文件,具有指导性、全局性、前瞻性、可操作性。
数据中心发展战略如图7-1所示。
图7-1 数据中心发展战略概览发展规划专项工作组定期对规划执行情况进行回顾和评价,持续跟踪战略执行状态,协调需求更新和资源调整,并根据规划执行的实际情况和内外部环境变化适时进行滚动修订。
2)编制年度工作要点:数据中心每年11月底前启动次年工作要点编制工作。
年度工作要点是根据数据中心发展规划细化的数据中心年度工作计划制订的。
(3)战略管理流程与其他流程的接口或集成战略管理所形成的《数据中心发展规划》《数据中心工作要点》,是数据中心一段时期内工作目标、重点工作任务的指导性文件,是数据中心运营管理体系各流程有效运转的指导性文件战略管理流程中把对数据中心工作目标和重点任务执行情况的督办结果,作为数据中心绩效管理的重要参考和依据。
《数据安全能力成熟度模型》实践指南：数据质量管理
《数据安全能力成熟度模型》实践指南：数据质量管理2019年8月30日，《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）简称DSMM（Data Security Maturity Model）正式成为国标对外发布，并已于2020年3月起正式实施。
DSMM将数据按照其生命周期分阶段采用不同的能力评估等级，分为数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据交换安全、数据销毁安全六个阶段。
DSMM从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个安全能力维度的建设进行综合考量。
DSMM将数据安全成熟度划分成了1-5个等级，依次为非正式执行级、计划跟踪级、充分定义级、量化控制级、持续优化级，形成一个三维立体模型，全方面对数据安全进行能力建设。
能力评估等级在此基础上，DSMM将上述6个生命周期进一步细分，划分出30个过程域。
这30个过程域分别分布在数据生命周期的6个阶段，部分过程域贯穿于整个数据生命周期。
生命周期过程域随着《中华人民共和国数据安全法(草案)》的公布，后续DSMM 很可能会成为该法案的具体落地标准和衡量指标，对于中国企业而言，以DSMM为数据安全治理思路方案选型，可以更好的实现数据安全治理的制度合规。
"本系列文将以DSMM数据安全治理思路为依托，针对上述各过程域，基于充分定义级视角（3级），提供数据安全建设实践建议，本文作为本系列第四篇文章，将介绍数据采集安全阶段的数据质量管理过程域（PA04）。
"01定义数据质量管理，DSMM官方描述定义为建立组织的数据质量管理体系，保证对数据采集过程中收集/产生的数据的准确性、一致性和完整性。
DSMM标准在充分定义级对数据质量管理要求如下：组织建设组织应设立数据质量管理岗位和人员，负责制定统一的数据质量管理要求，明确对数据质量进行管理和监控的责任部门或人员。
制度流程1）应明确数据质量管理相关的要求，包含数据格式要求、数据完整性要求、数据源质量评价标准等；2)应明确数据采集过程中质量监控规则，明确数据质量监控范围及监控方式；3)应明确组织的数据淸洗、转换和加载操作相关的安全管理规范，明确执行的规则和方法、相关人员权限、完整性和一致性要求等。
数据管理能力成熟度评估模型标准解读
数据管理能力成熟度评估模型标准解读数据管理能力成熟度评估模型是一种用于评估组织的数据管理能力以支持数据驱动决策的工具。
通过使用这个模型，组织可以了解其在数据管理方面的成熟度，并识别需要改进的领域。
下面是对数据管理能力成熟度评估模型标准的解读和相关参考内容的说明。
1. 数据战略和愿景数据战略和愿景是指组织对数据的长远规划和目标设定。
成熟度评估模型会评估组织是否有明确的数据战略和愿景，并且这些战略和愿景是否与业务目标相一致。
参考内容：组织应该制定数据战略和愿景文件，明确数据管理的目标和方向。
这些文件应该包括数据的收集、存储、分析和应用等方面的战略，以及与其他关键业务战略的关联。
2. 数据管理组织和团队数据管理组织和团队负责实施数据管理策略，并确保数据质量和治理。
成熟度评估模型会评估组织是否有专门的数据管理组织和团队，并且这些团队是否有适当的人员配置和培训。
参考内容：组织应该建立数据管理部门或团队，并任命专门的数据管理负责人。
团队成员应该包括数据管理专家、数据科学家、数据工程师等，以确保数据管理工作得到专业化的支持。
3. 数据治理和合规性数据治理是指组织管理和保护数据的过程。
成熟度评估模型会评估组织是否有健全的数据治理框架，并且框架是否与适用的法规和合规性要求相一致。
参考内容：组织应该建立数据治理框架，并明确数据所有权、数据访问控制、数据安全性和隐私保护等方面的政策和规程。
此外，组织还应确保数据管理的合规性，符合适用的法规和行业标准。
4. 数据质量管理数据质量管理是指组织保证数据准确性、完整性和可靠性的过程。
成熟度评估模型会评估组织是否有监测和改进数据质量的机制，并且这些机制是否能够满足业务需求。
参考内容：组织应该建立数据质量管理框架，包括数据质量评估、数据清洗、数据纠错和数据标准化等方面的措施。
此外，组织还应定期监测数据质量，并采取必要的措施来改善数据质量。
5. 数据分析和挖掘数据分析和挖掘是指组织利用数据进行业务洞察和决策支持的过程。
数据管理能力成熟度评估模型标准解读
数据管理能力成熟度评估模型标准解读
数据管理能力成熟度评估模型是一种用于评估组织在数据管理方面的成熟度的工具。
通过该模型，组织可以评估自己在数据管理方面的能力水平，并识别出改进的方向。
评估模型通常包括多个成熟度阶段，从初级到高级，每个阶段都对应着一组标准。
标准解读是评估模型的一个重要环节，它帮助组织理解每个成熟度阶段所对应的具体标准，以及每个标准的意义和要求。
以下是对数据管理能力成熟度评估模型标准解读的一般步骤：
1. 研究模型文档：首先，要认真研究评估模型的文档，了解模型的整体框架和基本概念。
2. 分析每个成熟度阶段：对于每个成熟度阶段，要详细分析其中所包含的标准。
标准通常以关键词的形式列出，组织需要对这些关键词进行解读和理解。
3. 确定标准要求：对于每个标准，要确定其具体的要求和期望。
这包括了对组织的数据管理实践进行评估，并确定是否满足了该标准。
4. 提供解释和示例：为了帮助组织更好地理解标准，可以提供解释和示例。
这些解释和示例可以帮助组织更好地理解标准的含义和实施方式。
5. 提供反馈机制：在评估模型标准解读的过程中，还可以提供
反馈机制，以便组织可以提出问题、寻求进一步解释或分享经验。
评估模型标准解读是一个循序渐进的过程，需要组织的数据管理团队和评估专家共同努力。
通过这个过程，组织可以更好地了解自己在数据管理方面的成熟度，找到改进的方向，并制定相应的改进计划。
数据成熟度模型结构
数据成熟度模型结构正文一、引言数据成熟度模型（Data Maturity Model）是一个用于评估组织的数据管理和数据治理能力的框架。
它能够帮助组织评估自身在数据管理和数据治理方面的成熟度，识别出可改进的领域，并提供指导和建议以提升组织的数据成熟度。
二、数据治理⒈数据治理定义数据治理是指通过规范、流程和控制机制来确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性的一种管理活动。
它涵盖了数据采集、存储、处理、共享和使用等各个环节。
⒉数据治理的重要性●提高数据质量：通过规范和流程控制，能够减少数据错误率，提高数据的准确性和完整性。
●外部合规要求：许多行业的组织需要遵守各种合规性要求，如GDPR、CCPA等，数据治理能够帮助组织满足这些要求。
●内部决策支持：规范和准确的数据能够提供可靠的决策支持，帮助组织做出正确的战略决策。
●提高效率：数据治理能够减少重复工作和低效率的数据处理流程，提升组织的工作效率。
⒊数据治理的关键组成部分●数据治理策略：明确组织对数据治理的目标和愿景，并制定相应的策略和计划。
●数据治理组织结构：建立专门的数据治理团队，负责数据治理策略的实施和监督。
●数据质量管理：制定和执行数据质量管理措施，确保数据的准确性和完整性。
●数据安全和隐私保护：确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。
●数据采集和整合：制定精确的数据采集和整合流程，确保数据的一致性和可靠性。
●数据管理工具和系统：引入合适的数据管理工具和系统，提升数据管理的效率和效果。
三、数据成熟度模型的评估指标⒈数据治理能力●数据治理策略是否明确，并得到组织高层的支持和认可。
●数据治理组织结构是否健全，并能够有效地执行数据治理策略。
●数据质量管理措施是否有效，能够保障数据的准确性和完整性。
⒉数据采集和整合能力●数据采集和整合流程是否规范和准确，能够确保数据的一致性和可靠性。
●数据采集和整合的工具和系统是否满足组织需求，并具备良好的集成能力。
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数据库，作为企业重要IT基础设施之一，在数字化中扮演着重要的角色。
其是否运行平稳、是否处于最佳状态、是否可方便的扩展等，进而是否能满足业务现状及未来发展，这些对于企业至关重要。
要达到上述目标，取决于两个方面：数据库产品自身能力、数据库服务能力。
可以说“产品+服务”，决定了最终的结果如何。
但在很长一段时间里，对于前者（产品）有很多手段去了解、评估；但对于后者（服务）却少有有效的衡量方法。
在过去的三、四十年里，传统数据库市场主要是以国外大型商业数据库为主，其服务能力经过多年积累已相对成熟、完善，并构建起一整套标准及相应的配套服务团队。
但随着近些年来数据库市场有了明显的变化，一是以开源为主导数据库方案在很多公司得以使用；二是国产数据库也层出不穷，并愈发呈现蓬勃发展之势；三是分布式、云化技术特点为代表的新数据库形态逐步被人认知并投入使用。
针对这种新的变化，过去按单一产品作为衡量标准就不太合适，急需一种通用的行业标准来度量数据库服务能力。
近期，信通院发表的《数据库服务能力成熟度模型》，由此应运而生。
它的推出，有助于企业决策者，找到数据库服务重点，获取当前数据库整体现状，识别其中的不足并找准关键问题及差异，进而提供数据库服务能力的改进方向和意见，规划企业未来的数据库发展蓝图。
本文根据之前信通院发表的《数据库服务能力成熟度》为基础，加以个人的一些理解分析。
当前这一标准，正处于规范发布阶段，其具体细节和评价方式、标准还有待落实，也希望更多数据库从业者参与其中。
为提高国内数据库整体服务质量，贡献自己的一份力量。
本文部分内容引用信通院发布《数据库服务能力成熟度》报告及网名“失速的脑细胞”的一篇文章。
原文参考：/p/d672951c5c1a1. 成熟度模型概述人生基本上就是两件事，选题和解题。
最好的人生是在每个关键点上，既选对题，又解好题。
人生最大的痛苦在于解对了题，但选错了题，而且还不知道自己选错了题。
正如人生最大的遗憾就是，不是你不行，而是你本可以。
1).评估标准：能力框架与能力域此次发布的数据库服务成熟度模型，将能力框架划分为三个能力域，分别是：规划设计能力、实施部署能力和运维运营能力。
其可对应到数据库从选型评估、规划设计、部署实施、运维保障、开发优化等多个方面。
在三个能力域内，又进一步划分为27个能力项，其中规划设计能力域包含8个能力项，实施部署能力包含7个能力项，运维运营能力包含12个能力项。
具体可参考下图：2).评估对象：服务方和使用者此模型的评估对象，既可以是数据库服务提供商、也可以是数据库云厂商；甚至是数据库产品的使用者。
前者作为数据库服务的提供者，此模型是可以作为甲方选择服务者的一种参考依据。
后者作为数据库用户自身，也可以作为评估自身的技术能力的有效抓手。
3).评估标准：能力等级划分在评估标准上，模型提出了五个等级，分别是初始级、可重复级、稳健级、量化管理级、优化级，其能力等级依次递进。
从初始级，完成目标具有一定的偶然性，被动应答需求和问题的初始级；到具备一定经验和技术积累的可重复级；到具备知识库、流程和规章制度，保障目标达成成功率的稳健级；到能够量化并能够监控服务过程中每一个环节，并且具备较高服务的工具和相对完备流程制度和方法论的量化管理级，以及最高级别，能够不断能够引入新的技术和理念，超预期达成目标，分享最佳实践成为行业标杆的优化级。
其实上面能力等级划分，很容易映射到企业数据库管理阶段的发展。
•初始级在最原始的阶段，企业的数据库运维往往依靠于个人。
个人的能力、水平直接影响运维效果。
当出现问题时，人肉搞定。
此时问题的解决，是没有总结积累、没有传承的。
稍微好些的是，建立一套相对简单的处理流程。
出现问题，可遵循此流程；但具体的处理方法是无章可循的。
•可重复级问题出现的多了，自然而然的想法是把常见的问题和解决记录下来，也就慢慢有了经验的传承（构建原始的知识体系）。
加之之前的规范流程，就有了一套标准。
当问题出现时，依据处理流程及处理方法，按图索骥即可。
再进一步的，可以将这些解法可以脚本化、工具化，提高处理效率。
•稳健级当可重复级积累到一定阶段，就达到稳健级。
此时构建的知识体系、流程、规范、制度已日趋完善。
此时，是一个比较“自在”的阶段，如果没有大的目标，是可以小富即安了。
•量化管理级如再上一个台阶，就涉及到对服务的度量问题。
因为只有达到可度量的状态，才可以不断提升，追求更高的管理目标。
此外，也才有机会做到预测式管理，而非被动响应式。
要想做到量化这一目标，是需要对数据库使用有着更高层次的认识。
举个例子，如何评估你单位的数据库开发质量。
为了达到这一目标，是需要你定义具体的指标及指标的评定标准，进而还需要通过系统、工具辅助完成指标的收集、管理、优化等工作。
具有代表性的指标，甚至可以形成行业标准，指导其他企业的管理工作。
•优化级到了优化级别，不仅仅局限于提升数据库管理、使用水平，甚至可直接提升企业业务能力。
其不在限于单一指标，而是提出新的概念，帮助从更多角度看待这一问题。
甚至可以反馈产品，持续改进。
对外，可以将已有内容形成行业通用化标准，引领行业的整体发展。
4).评估维度：流程+制度+方法+人员+交付物•流程根据发展等级，从初始的针对个别问题的简单流程，到通用化、标准化；进而逐步完善、趋于完整；再到建立流程评估体系；最终形成不断迭代完善的流程。
•制度从没有制度，到有了简单制度保障，再到形成完善制度，制度实施评估等。
•方法从无到有，从个人经验，到经验传承；从知识库形成，到构建自有的方法论。
•人员从初、中、高级的人才梯队建设，到人员的能力培养体系的建立；从全面的人才，到专有化分工的人才配置；从简单的个人教授，到形成企业自有甚至行业标准的学习考察认证体系。
•交付物从无任何传承媒介，到文档的积累；从简单脚本到复杂工具、平台、系统；从单一处理型的工具，到收集、评估、预测、处理、优化等系统集合。
从内部使用，到可输出外部等。
2. 规划设计域人生基本上就是两件事，选题和解题。
最好的人生是在每个关键点上，既选对题，又解好题。
人生最大的痛苦在于解对了题，但选错了题，而且还不知道自己选错了题。
正如人生最大的遗憾就是，不是你不行，而是你本可以。
1).架构规划咨询架构规划，是数据库服务的重中之重。
好的架构设计，不仅可以满足企业现状发展，还可满足未来一定阶段的发展要求。
于此同时，还需要兼顾企业基础设施、运维能力、应用开发、财务成本、业务特征、风险评估等因素。
•基础设施在做架构规划时，需考虑企业自身基础设施现状及发展规划。
包括但不限于服务器、存储、网络、安全等相关配套设施。
如考虑云方案（公有云、私有云、混合云、跨云）等，还需要考虑云厂商的选择，是自建还是直接选择云数据库产品等等问题。
基础设施，作为数据库的“底座”，其好坏对数据库的整体投产效果，非常重要。
•运维能力这里谈到的运维能力，包括软和硬两个方面。
软的方面，主要是指人的情况（即自有人员的能力、结构、技术特点等）。
硬的方面，则是指企业运维体系、平台等方面。
•应用开发企业现有的应用开发技术栈、开发模式、开发体系等。
•财务成本企业的财务状况、整体周期情况、主要财务考核指标（如ROI）等。
•业务特征行业、企业、业务特点，是否具有高增长性、不确定性、波动性等特征。
企业现有所处阶段，及周期内会经历阶段。
•风险评估是否面临政策、法务、合规、监管类要求；是否有对数据一致性、业务连续性等的硬性要求。
评估要点：这一能力域的考核标准更多是软的方面，例如人员资质、项目经验、行业经验等考察要点。
服务方如在上述满足情况下，能够总结出发展趋势，能够前瞻性地指导企业架构规划，而非简单地解决具体问题，将会为企业带来更大价值，甚至改变企业初衷。
2).容灾备份规划保证数据安全，是数据库的核心职能之一。
容灾备份，正是为了满足这一要求。
服务方需根据客户对RTO、RPO的具体要求，结合其自身情况，制定出符合要求的容灾架构和备份策略。
在做这两方面设计之前，一般都需要对客户的业务应用做梳理，为后续制定不同的分级策略做好准备。
•容灾架构根据客户的容灾需求，可考虑单机房容灾、同城容灾、异地容灾、多中心容灾策略等。
在技术方案上，可综合考虑应用级、系统级、数据库级、存储级等不同的容灾技术。
•备份策略备份策略上，一方面需要考虑客户的业务诉求，也需要考虑来自合规、监管类的要求。
根据不同需求，建立其多层次的备份体系。
此外，针对“多余”的这份数据，除了数据保护单一功能外，是否可带来更多附加价值也值得探索。
评估要点：这一能力项更多是看中方案的成熟、稳定，特别是相关案例实践。
毕竟容灾类的需求典型特点是，可能永远也用不到，但一旦启用绝不能出现问题。
备份这块则更多强调在满足保护与成本间的平衡，重点考察的是方案的灵活性和成本收益的量化评估。
3).数据安全规划数据安全，是数据库承载的又一核心职能。
这里包括的内容较广，包括但不限于数据的生产、传输、存储、访问安全。
安全问题涉及面很广泛，从基础设施（服务器、存储、网络）、系统（操作系统、应用系统、数据库系统）到开发规范、终端安全等。
这是一个典型的木桶原理，即数据的安全性，取决于整体安全体系的最短那块板。
因此，在制定数据安全规划时，不能仅仅局限于数据库端，要从全局角度去考虑。
对于数据库本身来讲，从基本的用户、角色、权限划分，到数据的安全访问；从数据的加密存储，到数据的行列级访问权限；从数据的脱敏处理，到数据全生命周期的安全管控（审计等）。
评估要点：这一能力项，强调基本安全能力的同时，更为强调全面性。
除了从数据使用的方面考虑外，也包括了必要的制度、规范及实施策略等。
4).产品选型规划在明确了架构规划后，这一步将要完成具体产品（包括平台、版本、补丁等）的选择。
在选择时，需要细化之前架构阶段收集到的那些信息之外，还需要进一步收集用户的业务特征，为做好必要的选型测试（即POC）做好准备。
这一步的难点在于，如何构建符合客户真实需求的评测标准。
常见通用的测试标准（如TPC组织系列），仅仅能代表通用性场景，对客户真实业务来说，不太具备参考意义。
因此需制定有针对性的测试标准，包括常见的功能测试、性能测试、可用性测试、扩展性测试、应用开发适配、数据迁移、兼容性等。
如果是采用云数据库，则还需考虑更多问题。
评估要点：评估要点在于“切合度”。
如何根据前面得到的信息选择最为适合的产品，并构建符合客户真实业务场景的选型测试来帮助客户完成这一步骤。
针对客户需求的准确把握及对行业、业务特点的深刻理解，有助于完成这一过程。
5).开发规范设计不同数据库，有其不同特点。
如何发挥出数据库的最大效能，取决于如何根据其优劣点来设计结构、访问逻辑等。
开发规范设计正是根据数据库特性与开发的相关性，从SQL代码编写、表设计、索引设计、其他数据库对象设计等多方面提供全面细致的开发规范指导，规范数据库需求方在业务系统开发过程中数据库的设计与开发，防范低效的数据库设计、低质量的结构化查询语言代码的出现，提升业务系统质量和开发效率。