T/SIA 039-2024 数据服务商能力评估规范.pdf

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ICS 35.020 T/ SIA 1653 中国软件行业协会团体标准 T/SIA 039-2024 数据服务商能力评估规范 Specifications for capability assessment of data service provider 2024-6-15发布 2024-6-15实施 中国软件行业协会发布
目录 前言. 引言... 数据服务商能力评估规范 1范围. 2规范性引用文件 3 3术语和定义 3.1数据清洗. 3.2数据整合. 3.3数据分析. 3.4数据优化. 3.5态势感知. 3.6数据加密. 3 3.7数据脱敏. 3.8软件项目管理能力评估 4数据服务商能力评估要素 5数据服务商能力评估模型 5.1数据服务商基础 5 5.1.1稳定性 5 5.1.2人员规模 5 5.1.3服务链 5 5.2技术创新能力 6 5.2.1研发投入 5.2.2研发人员 5.2.3研发成果 5.2.4行业认可 5.3项目管理与质量管理能力 6 5.3.1项目级管理能力 5.3.2组织级管理能力 6 5.3.3质量管理能力 5.4财务与信用状况 5.4.1收入情况 5.4.2成长性 5.4.3信用状况 5.5数据服务能力 5.5.1数据采集能力 5.5.2数据处理能力 5.5.3数据管理能力 8 6评价标准等级划分 7数据服务商能力评估模型应用场景
T/SIA039-2024 数据服务商能力评估规范 前言 本标准由中国软件行业协会提出并归口.

本标准起草单位:北京软件和信息服务业协会、上海市软件行业协会、重庆市软件行业 协会、山西软件行业协会、吉林省软件行业协会、辽宁省软件行业协会、山东省软件行业协 会、福建省软件行业协会、浙江省软件行业协会、河南省软件服务业协会、湖南省软件行业 协会、江苏省软件行业协会、安徽省软件行业协会、广东软件行业协会、广西软件行业协会、 海南省软件行业协会、四川省软件行业协会、贵州省信息技术服务业协会、云南省软件行业 协会、深圳市软件行业协会、大连软件行业协会、厦门市软件行业协会、中国软件行业协会 项目管理专业委员会.

本标准起草人:陈宝国、龙飞、姚宝敬、刘谦、赵原、吕彦伟、吴开宇、李倩、刘灿军、 范为民、王小号、陈云贺、于洋、喻晖、夏冰莹、董先权、吕晖、林明广、邓月琴、邓小华、 杨兵、李巡生、郑飞、秦健、吴戈、黄曼、孙志信、鹿麟、张劲明、张然.

T/SIA039-2024 数据服务商能力评估规范 引言 数据作为新型生产要素,已快速融入生产、消费、流通、分配和社会服务管理等各环节, 深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式,成为推动经济社会高质量发展的关键动力.

在此背景下,国家数据局、中央网信办、科技部、工业和信息化部等17部门联合印发《“数 据要素×”三年行动计划》中指出,发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用,构建以数据为 关键要素的数字经济,是推动高质量发展的必然要求.

为顺应大数据领域的发展趋势及市场需求,维护市场秩序,加强行业自律,促进数据服 务商能力的不断进步,增强数据服务商的技术创新及深化拓展能力,规范大数据领域的产品 质量与服务,特制订本标准.

本标准结合大数据的发展趋势和企业的发展实践,对数据服务商的基本能力、技术创新 能力、项目管理及质量管理能力、财务与信用状况、数据服务能力五个方面的要素提出了要 求.

本标准是由相关软件行业协会、企业、评估机构基于市场和行业发展需要而共同制定, 有利于发挥行业自律和示范作用,促进数据服务商的健康、可持续发展.

T/SIA039-2024 数据服务商能力评估规范 数据服务商能力评估规范 1范围 数据服务商均适用于本标准,以对数据服务商的整体水平及数据服务能力进行客观 评价.

本标准可作为第三方机构的评估、认证依据.

2规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款.

其中,注日期 的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件:不注日期的引用文件,其最新版本(包括 的修改单)适用于本文件.

GB/T22900-2009科学技术研究项目评价通则 GB/T40147-2021《科技评估通则》 GB/T40148-2021《科技评估基本术语》 GB/T11457-2006信息技术软件工程术语 3术语和定义 3.1数据清洗Data Cleaning 数据清洗又称为数据净化或数据整理,是对数据集进行预处理的一个关键步骤,旨在提 升数据的质量和可靠性.

3.2数据整合 Data Integration 数据整合是指将来自不同源头、格式各异的数据集汇聚在一起,并通过一系列处理步骤, 转换成一致的、有组织的、易于访间的形式,以便进行高效分析和利用的过程.

这一过程通 常包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load),即ETL过程,但也可 能涵盖更广泛的技术和方法,如数据联邦、数据虚拟化等.

3.3数据分析Data Analysis 数据分析是指运用统计学、计算机科学及其他相关学科的理论和方法,对收集到的大量 数据进行详细检查、整理、加工和解析的过程,旨在从数据中发现有价值的信息、提炼知识、 揭示规律、验证假设或为特定问题提供解答.

3.4数据优化Data Optimization 数据优化是指对数据进行处理和改进的一系列操作,旨在提升数据的质量、效率和价值.

这个过程包括数据预处理、存储优化、处理效率改进、安全增强等多个方面,确保数据在分 析、应用或决策支持中发挥最大效用.

3.5态势感知SituationalAwareness 在网络安全领域中,态势感知是指一种基于环境的、动态的、全面洞察安全威胁的能力.

这种能力以安全大数据为基础,从全局视角出发,旨在提升对安全威胁的发现、识别、理解、 分析和响应处理能力.

3.6数据加密 Data Encryption

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