IT运营忙吗。

CA IT资产管理系统(CA IT Asset Manager) 有助于降低成本，自动化资产生命周期管理以及使用单个集成解决方案优化供应商和合同。使用CA IT Asset Manager，您可以了解资产成本、风险和合同，从而可以明智地作出战略决策。

IT资产管理和传统的资产管理从逻辑上是一样的，但是IT资产和传统的企业资产管理最重要的区别是它的实时性。所以在管理方式上可以采用非常先进的技术，而且这些变化可以自动触发。企业的资产管理通常是由财务部门管理的，而业务需求决定了IT资产管理必须由IT部门进行管理。两者的着眼点是不同的，造成许多管理上问题，通过实施IT资产管理，可以降低开支，提高IT生产率和服务水平，同时能降低风险，提高IT透明度。

随着政府信息化和电子政务建设，政府部门的IT资产管理已经显得非常重要，管好和用好原用的设备和软件，提高IT管理人员的工作效率，做好库存管理、节省能源，是决定政府采购多少新IT设备等的依据。

金融行业对信息化系统的安全和稳定性要求很高，需要对所有信息化资产的型号、控制面板、连接及运行情况等进行全面的监控，实现IT资产的自动化、科学化管理，让IT资产创造最大使用价值。

电信行业是高技术含量的行业，由于电信IT资产的“巨大”，因此，精确的资产知识和问责制对于确保优化IT支出至关重要。需要了解有哪些资产、资产现在在哪里、如何使用它、以及如不再使用这一资产，如何从账目中勾销以健全成本控制等这些是非常必要的。与这些成本相关的是软件许可和续订，如果系统已被整合或已部署虚拟化技术，那么软件许可证也应该合并，提供另一种成本节约。

如何做好IT资产管理，是摆在信息主管CIO面前必须要解决的难题。IT资产管理跨越政府或企业的若干个部门，需要政府或企业高层领导的支持，无论是资金、还是高素质的工作人员、以及相关部门之间的协调等，都需要花费CIO大量的时间和精力。通过大量的实践摸索和调研讨论，提出政府或企业IT资产管理解决方案，该方案能够全面、实时收集到政府或企业IT设备的数据，而且能够提供多种形式的报告，确保领导和IT管理人员能够从不同的角度了解资产状况，及时响应上级和其他部门各种各样的报告要求，实现资产管理流程自动化，有效提高控制和投资回报，同时确保法规遵从。

IT资产管理是从资产生命周期管理来实施的，包括现有的网络设备、服务器、PC机、笔记本和打印机等，IT设备的库存情况，设备维修、借租、设备的折旧年限、报废等等；已经使用的正版软件，升级、维保等，摸清设备库存情况和软件的使用情况，在购买新设备和软件时，能更好地做出适当的决定，帮助政府或企业减少浪费。

因此，做好IT资产管理，我们首先必须要使用各种软件管理工具，随时掌握政府或企业目前使用的软硬件等情况，形成一个完整的IT资产库。IT资产管理工具可以帮助政府或企业从成本、合约、支持以及库存等多个角度，管理整个IT资产库。它为资产管理提供了强有力的技术平台，利用工具软件的信息获取功能，IT资产管理员可以清楚地知道，安装在服务器或客户端PC上的硬件信息、软件类型和版本，包括手动安装的软件。跟踪与用户名、部门、资产清单等有关的许可信息，依据用户的信息进行管理。

其次“管理＋IT”：实现IT资产管理变革，政府或企业IT管理部门可以“总体规划，结合流程，分步实施”，借助IT技术实现IT资产管理。对所有类型的IT资产进行跟踪。记录IT资产的需求、配置、调换、分级以及最终报废的历史情况，提供IT资产的生命周期管理，为成本管理提供完整的IT资产数据。

随着ITIL等最佳实践框架被广泛地运用到IT服务质量控制体系，资产管理已经成为支撑IT运营的一个关键组件。同时，IT架构的调整又给资产管理带来新一轮利好。在CMDB（配置管理数据库）IT管理新核心的地位得以确立后，资产管理与服务管理、配置管理、策略管理一起，成为紧紧包裹CMDB内核的关键模块。

目前看来，政府、电信、金融、教育等行业的IT服务管理应用较为广泛，其相应的解决方案、运维工具也最为成熟，成为国内标志性的IT服务管理成功行业。广通信达目前在政府、电信、金融等行业都投入了大量的精力，其主要客户也来自于这些行业。广通是通过做政府行业的IT运维服务起家的，因此在政府行业的成功经验也帮助广通在发展过程中赢得了更多的政府用户，同时广通也开始涉足电信、金融都高技术含量的领域，凭借广通BroadviewIT运维方案的深厚技术底蕴，不断开拓进取，赢得了电信、金融用户。

广通对于不同行业会制定不同的解决方案，选择产品和实施方案也会根据具体用户的需求和IT架构来进行，实现政府或企业的IT资产管理。根据资源管理核心需求，广通Broadview资产管理功能对设备资产、网络布线、组织结构、IP资源、设备上网和撒网等进行有效管控，管理人员可轻松提高日常运维的有序性。网络管理系统的资产管理功能，从设备的采购，入网，到维护直至最后的报废都有完整的记录过程，是全生命周期的IT资产管理，能充分保证IT投资的利用最大化。

广通自主研发的IT运维管理平台，以网络资源监控、资源管理、服务流程管理为三大业务方向的IT运维管理，将会为一如既往地服务好各行业用户，提供最佳的资源监控、服务管理实践，做国产IT运维管理的第一品牌。

忙。

IT行业中产品运营是一项从内容建设，用户维护，活动策划三个层面来管理产品内容和用户的职业。产品运营是一项从内容建设，用户维护，活动策划三个层面来管理产品内容和用户的职业。产品运营主要包含三个级别职位：产品运营专员，产品运营经理，产品运营总监。

“什么是数字产品我大概了解了，Top 10的战略产品我们也薅出来了，然后呢，下一步该怎么办呢？”

“有些是技术平台型的产品，也需要两周发布一次吗？”

“我们已经尽力让业务、运营、开发和测试都坐一起了，这样是不是就够了？”

“从项目制到产品制，中间有很多过渡态我能理解。那到底要多‘产品化’才算够了呢？我们做了用户研究、制定了成效价值指标，是否就已经足够‘产品化’了呢？”

“”

作为组织中产品制转型的推动者， 在“ 确定正确的产品边界 ”以后，可能很快就会想到这几个问题。从项目制到产品制，说来只有6个方面的不同，但要实施起来，却没有可以一二三按部就班的套路。上面这些问题的背后，本质上是源于：

本篇就来谈谈这些问题。

前文谈到，产品制的本质之一，是要如何应对“ 不确定性 ”，构建快速响应外部变化的能力；

而从另外一面看，我们看到了数字产品的容器——大型组织作为一个超级复杂系统，所具有的“ 复杂性 ”，与天生具有产品基因的中小型互联网企业相比，这是转型组织所遇到的完全不同的一面。

在应对外部 不确定性 上，有四个值得考量的维度：

在应对组织内部 复杂性 上，有两个不可忽略的维度：

如果把这内外部的六个考量维度放在一起，就会形成如下的一个框架（Digital Product Management Framework, 以下简称DPMF)。以这个框架为一个基点，通过考量在这些维度上的实践情况，可以对组织当前产品化运作的状态建立一个初步、系统的认知。

（图1 认知数字产品管理的成熟度 - DPMF）

（图2 认知数字产品管理的成熟度 - 不同维度下的产品实践）

比如 价值驱动 维度：

“数字产品在组织中的核心定位”，即数字产品所提供的核心能力，如果粗略地来讲，有三种倾向性：

（图3 以一个大型金融企业为例，数字产品的核心能力）

（图4 企业中的数字产品型 BET）

这三种不同模式的产品，在产品管理实践的侧重点要求是不同的：

（图5 ThoughtWorks数字产品管理成熟度模型 - 实践成熟度等级）

为了提供指引，在DPMF中，提供了从-1到3五个级别的成熟度等级。以成功度量实践为例，这五个级别的含义分别为：

（图6 ThoughtWorks数字产品管理成熟度模型 - 实践成熟度等级示例）

所有产品都需要每两周发布一次吗？不管什么类型的产品，都需要把用户研究做到极致吗？是否每个产品都应有“一致”的增长和运营策略？哪些产品做“虚拟”端到端团队就够了、哪些产品必须有“实体”的端到端团队？答案肯定是不同的，甚至整个组织本身的状态也会影响到成熟度目标的设定，好比变速档要适合坡的高度，否则适得其反——“ 流畅 ”就好，而不是“等级越高越好”。

例如，在一个“数字化转型”有着广泛认知、“敏捷性”深入人心、科技为核心、IT基础平台和创新基础设施已到位的组织里，产品制相对来说有一个较好的土壤，在产品管理成熟度目标可以设置相对得高一些，如模式B的 价值驱动 、 沟通协作 、 治理管控 维度都设置到了最高；模式E则在 用户中心 、 价值驱动 、 快速响应 和 持续增长 都设置到了最高；模式T则在 价值驱动 和 治理管控 上接近最高。

（图7 不同数字产品型的成熟度目标要求不同）

如果应用模型，想要对组织内产品运作的成熟度进行评估，建议步骤如下：

下图展示了，一个组织中3个产品团队的成熟度评估结果，可以看出，每个产品团队提升的侧重点实践会是不同的。

（图8 不同数字产品型成熟度目标要求不同）

藉由成熟度评估的结果，对比组织中对相应产品型的成熟度目标，那就可以制定出相应的实践实施路线图：

如图所示，这是上图中的统一支付平台产品团队的实践实施路线图：

（图9 产品团队实践实施路线图-示例）

值得注意的是，在进行实践能力提升时，一些是团队内部自己可以提升的，比如成效度量、用户研究；一些却是在组织层面支撑需要提升的，比如滚动预算、跨职能团队。

（图10 应该如何理解并使用DPMF）

了解了当前组织中产品化运作的成熟度，如何有效提升团队的产品实践能力？团队级实践怎么办？组织级实践怎么办？如何能实现更轻量级的规划？数字产品的成效和进展如何度量？且等后续分解。

文/ThoughtWorks亢江妹 王汝佳

流程成熟度

流程成熟度是企业在流程管理规划设计、管理应用、保障机制、理念文化等方面水平的综合反映，是用来评估企业流程管理现实情况的常用工具。

迈克尔·哈默在《流程再造新工具：PEMM框架》中从流程的设计、执行、责任人、基础设施和指标5个方面13个因素，对企业流程管理现状进行评估，将企业流程成熟度分为1-4，四个级别。继而显示企业在流程管理方面的水平，可以通过比较分析和标杆企业或者目标状态之间的差距，据此通过分析和规划提出改进的策略。

HI-TECH在迈克尔·哈默的理论思想基础上发展了流程成熟度理论体系，将流程成熟度测评内容从流程本身扩展到企业基于流程的全面运营管理体系，流程成熟度的评估也不仅仅限于已经明确实施了流程体系变革的企业，处在流程管理不同阶段的企业都可以用来评价自己的流程管理基础条件和现实状况。这样流程成熟度的应用就得以扩展到三个层面：第一，企业可以通过评价自己的流程管理成熟度来实现对自己当前的认识，并作为未来流程管理规划的基础；第二，企业可以在经过流程管理变革前后成熟度测评结果的对比，来评价项目实施为企业带来的变化和效果；第三，企业可以通过测评结果的横向比较，来查找自己的现实水平和既定目标或者和标杆企业之间的差异，为后续的流程管理变革推进提供依据。

HI-TECH流程成熟度测评（PMMT）

流程成熟度等级

流程成熟度从低到高分为五个等级：

个人主义、分散描述、整体设计、衡量管控、精益运营

流程成熟度测评的维度

流程成熟度测评分四个维度，二十个子维度。这些维度不仅是流程成熟度测评的维度，也是一个组织能够有效推进流程管理的保证。

一、规划设计

流程规划和目标、流程体系的深度和广度、流程执行者的能力、流程负责人的工作和权力、流程语言一致性

二、管理应用

流程和战略目标一致性、流程绩效应用、制度和流程的整合、流程风险内控体系应用、流程IT实施应用

三、保障机制

流程规划实施保障、流程组织建设、流程生命周期管理机制、流程管理方法和措施、流程变革的管理

四、理念文化

流程认知和理解、组织领导力、流程交流和协同、员工责任意识、变革的态度

流程成熟度测评实施方式

问卷抽样调查、人员访谈、实例验证

流程成熟度测评报告

流程成熟度测评最后以报告的方式呈现，内容包括：

一、测评背景和过程

二、测评结果呈现

三、测评结果分析

四、工作建议和规划

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）

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