随着各行业IT项目生产率对标、软件造价核算、政务信息化绩效后评价需求持续增长标准化、高质量的项目原始数据是开展一切基准比对工作的核心前提。GB/T 41866 系列第1部分搭建统一术语与整体框架、第2部分规范基准度量全流程业务动作、第3部分统一基准成果报告编制规范而GB/T 41866.4-2022作为整套体系的数据底座补齐度量工作的数据治理短板。本标准 2022 年 10 月 12 日发布、2023 年 5 月 1 日实施修改采用ISO/IEC 29155-4:2016适用于使用基准做项目对比的基准度量用户、负责搭建维护基准数据库的基准供方、提供度量测算技术服务的第三方机构、负责采集项目原始数据的IT项目实施团队等相关主体为基准数据从采集入库到长期复用提供完整合规指引。延伸阅读同系列及绩效评估往期解读《系统与软件工程 信息技术项目绩效基准度量框架 第1部分:概念和定义》GB/T 41866.1-2022标准解读GB/T 41866.2-2022《系统与软件工程 信息技术项目绩效基准度量框架 第 2 部分基准度量要求》标准解读【国标-绩效评估】《信息化项目综合绩效评估规范》GBT42584-2023解读【四川后评价】《四川省政务信息化后评价指南》DB51/T3060-2023-标准解读系列01 标准基础定位与体系分工GB/T 41866.4-2022 核心规定 IT 项目数据收集、数据仓库维护、基准数据产品交付的通用要求与实施指南标准核心管控三类支撑活动测量 IT 项目MPa、提交数据SDa、维护数据仓库MRa全文内容划分为三大核心板块IT 项目数据集与数据元素界定规则、数据收集全流程要求、数据仓库与基准产品运维交付规范。系列标准职能对照如下02 数据界定核心基础数据界定是标准的底层核心数据采集、存储、比对工作均需要遵循统一界定规则。1、数据结构GB/T 41866 的 IT 项目绩效基准度量框架中有两种主要的数据存储器即“基准度量数据仓库”和“IT 项目数据库”同时搭建自下而上标准化数据层级IT项目实体基准度量框架中所关注的实体。属性实体中能以人工或自动化手段定量或定性区分出来的性质或特性。属性是连接实体与数据元素的逻辑桥梁。数据元素IT项目中最小的数据单位通常作为基准度量数据仓库和/或“IT项目数据”中一个数据单元来实现。数据元素通过指定性质的集合来界定。数据记录有关数据元素构成的组将表示关注属性的所有必要数据元素都包括进来通常对应一个特定的IT项目。IT项目数据集依据预先界定的准则选出、收集起来并带有类别的数据记录组2、数据元素的界定与分类数据元素通过指定性质的集合来界定。标准明确了数据元素的强制的、建议的和可选的性质集合涵盖一般性质标识符、简称、名称、描述、优先级、密级、范畴化性质可重现性、可定标度性以及与测量有关的性质数据类型、测量单位、精度、时限、规程、源数据元素、依赖性。标准从测量目标、产生过程和测量标度级别三个维度对数据元素进行分类这三个维度相互组合构成八种不同的数据元素范畴按测量目标分为基数据用于量化或记录IT项目属性的数据元素和限定符用于量化或记录解释一个或多个数据元素值的补充信息。按产生过程分为基础数据元素通过将测量或记录方法适用于IT项目属性所测量或记录的数据元素和导出数据元素以导出过程形式来界定的数据元素任何时候通过适用导出规程都可重现因此不必将其存入持久性存储器。按测量标度级别分为有标度数据元素分为定类标度的、定序标度的、定距标度的、定比标度的和描述性数据元素无标度。示例工作量数据可以分别以人年、人月、人天、人小时四种单位存储。如果分别存储在不同数据单元表格将异常稀疏四个单元格中仅一个存值效率极低。引入限定符“工作量单位”可解决此问题。再引入限定符“转换因子人小时”用户可通过导出数据元素“工作量单位人小时”对不同标度的值进行比较。3、数据记录与数据集的界定数据记录是基准度量框架中数据交换、入库维护的基础单元由若干数据元素按标准既定规则组合构成。筛选纳入数据记录的数据元素需综合考量各利益相关方的信息诉求、数据采集可行性与投入产出、指标可重现性及数据间依赖关系。IT项目数据集是多条结构统一的同类数据记录依据项目类型、业务领域、实施单位、实施时段等维度归集形成的数据集合。数据集划分、筛选规则由数据持有方与使用方根据业务度量需求确定。03 数据收集三项重点活动本标准基于GB/T 41866.1 定义的 MPa、SDa、MRa 三大支撑活动在GB/T 41866.2 通用业务流程基础上进一步细化各项活动中的数据操作要求一MPa 测量 IT 项目“测量 IT 项目”活动由 IT 项目利益相关方规划和实施用于了解和管理项目进度、制备数据以实施基准度量等。数据收集功能通常包括界定数据元素、数据记录和IT 项目数据集制备数据收集工具、数据验证工具和存储工具对“IT 项目数据”进行数据的征集、接收、验证和注册。当经测量的IT 项目数据打算提交给外部组织或由外部组织使用时宜对数据元素严格界定。二SDa 提交数据“提交数据”活动的目的是提供 IT 项目数据以便在基准度量中注册和利用。数据收集功能通常包括选择提交数据的IT 项目制备拟提交的数据记录以数据记录或 IT 项目数据集的形式提交 IT 项目数据。当需提交数据的数据元素或数据记录的界定不够精准等效时提交前需追加转换、规格化或重新测量等任务。三MRa 维护数据仓库“维护数据仓库”活动中基准供方的职能通常包括界定数据元素、数据记录和IT 项目数据集制备数据收集工具、数据验证工具和存储工具将征集、接收、验证和注册的 IT 项目数据存入数据仓库。当IT 项目数据从文化不同的组织收集时数据元素的界定宜尽可能详尽以免引起数据提交时的误解和不必要的测量。04 数据收集四大要求1、数据源要求数据收集的方式分为三种类型选定的从所选特定数据源中收集数据数据质量高但数据量有限、公共的通过公共媒体征集提交数据量大但易出现抽样偏倚、委托的将数据提交委托给所规定IT项目团队或组织数据量大但有可能纳入质量差的数据。确定收集方式时需对优缺点加以权衡。2、时限指南数据收集的时间安排分为两种在特定时段征集和接收数据如每年一次全年一直接收数据。集中征集时数据仓库管理方的工作量在一年内将严重失衡有必要在短期内分配大量人力资源同时宜详细界定流程和验证规则。3、数据验证指南数据验证是检测错误的最佳方法应拟制一套验证规则。典型验证规则集包括检查数据类型确认录入值以正确类型表示检查数据元素间的一致性如开始日期≤ 结束日期检查值的范围是否在合理范围内通过与现有数据均值比较来检查值的范围。作为验证的结果数据的质量宜予评价并记录。4、隐私保护要求保护数据提交方和其他所有需要隐私保护的利益相关方的隐私。隐私保护方针应予编档并提供给数据提交方通常包括所提交数据的方式例如数据采用U盘、光盘等存储媒体或专用网络进行提交所提交数据的管理过程所提交数据的用法限制对有关隐私的信息的管理过程。05 维护与支持在GB/T 41866的基准度量框架中对基准度量数据仓库和产品的维护与支持主要在维护数据仓库、发布基准两项活动中职能包括1、数据维护数据维护分为两种范畴数据元素级维护的常见起因检测到数据值误差提交方请求添加/收集数据值数据元素/数据记录界定的变更组织范围的变更波及数据仓库现有数据。数据记录级维护的典型例子过期的旧数据予以移除或分开管理巨大数据集分为多重数据集从数据仓库移除特定的数据记录界定新数据记录并从现有数据记录创建初始数据集。2、数据仓库维护数据仓库维护的范例操作数据备份与故障恢复、用户身份鉴别与访问权限管控、存储架构重组配置。3、交付基准度量数据仓库产品基准供方交付基准度量数据仓库产品时所有与隐私有关的信息均应移除并对存储媒体进行格式化处理应起草解释性报告。产品应作为套件交付通常包括数据产品包括IT项目数据集和解释性报告。4、交付已发布基准基准供方可将基准作为产品交付产品可以是从基准度量数据仓库分析及导出的一个或多个基准IT项目数据集即基准度量数据仓库的子集。5、支持基准度量经验库为支持GB/T 41866.2 中概述的“改进”任务组宜将对信息产品和基准度量活动的评价连同得到的经验一起存入基准度量经验库。06 总结GB/T 41866.4-2022 本质上是为绩效基准度量工作建立了一套“数据通用语言”。它不涉及具体的度量方法或分析模型而是专注于解决最底层的问题——不同来源、不同类型的 IT 项目数据如何被统一地定义、收集、验证、存储。通过规范数据元素、数据记录、数据集的分层结构以及收集、维护、交付的全流程规则使原本分散、异构的项目数据具备了可比较的标准化前提它与同系列前三项标准相互衔接共同形成了覆盖概念、流程、报告、数据的完整绩效基准度量标准体系。
GB/T 41866.4-2022《系统与软件工程 信息技术项目绩效基准度量框架 第4部分：数据收集和维护》标准解读
随着各行业IT项目生产率对标、软件造价核算、政务信息化绩效后评价需求持续增长标准化、高质量的项目原始数据是开展一切基准比对工作的核心前提。GB/T 41866 系列第1部分搭建统一术语与整体框架、第2部分规范基准度量全流程业务动作、第3部分统一基准成果报告编制规范而GB/T 41866.4-2022作为整套体系的数据底座补齐度量工作的数据治理短板。本标准 2022 年 10 月 12 日发布、2023 年 5 月 1 日实施修改采用ISO/IEC 29155-4:2016适用于使用基准做项目对比的基准度量用户、负责搭建维护基准数据库的基准供方、提供度量测算技术服务的第三方机构、负责采集项目原始数据的IT项目实施团队等相关主体为基准数据从采集入库到长期复用提供完整合规指引。延伸阅读同系列及绩效评估往期解读《系统与软件工程 信息技术项目绩效基准度量框架 第1部分:概念和定义》GB/T 41866.1-2022标准解读GB/T 41866.2-2022《系统与软件工程 信息技术项目绩效基准度量框架 第 2 部分基准度量要求》标准解读【国标-绩效评估】《信息化项目综合绩效评估规范》GBT42584-2023解读【四川后评价】《四川省政务信息化后评价指南》DB51/T3060-2023-标准解读系列01 标准基础定位与体系分工GB/T 41866.4-2022 核心规定 IT 项目数据收集、数据仓库维护、基准数据产品交付的通用要求与实施指南标准核心管控三类支撑活动测量 IT 项目MPa、提交数据SDa、维护数据仓库MRa全文内容划分为三大核心板块IT 项目数据集与数据元素界定规则、数据收集全流程要求、数据仓库与基准产品运维交付规范。系列标准职能对照如下02 数据界定核心基础数据界定是标准的底层核心数据采集、存储、比对工作均需要遵循统一界定规则。1、数据结构GB/T 41866 的 IT 项目绩效基准度量框架中有两种主要的数据存储器即“基准度量数据仓库”和“IT 项目数据库”同时搭建自下而上标准化数据层级IT项目实体基准度量框架中所关注的实体。属性实体中能以人工或自动化手段定量或定性区分出来的性质或特性。属性是连接实体与数据元素的逻辑桥梁。数据元素IT项目中最小的数据单位通常作为基准度量数据仓库和/或“IT项目数据”中一个数据单元来实现。数据元素通过指定性质的集合来界定。数据记录有关数据元素构成的组将表示关注属性的所有必要数据元素都包括进来通常对应一个特定的IT项目。IT项目数据集依据预先界定的准则选出、收集起来并带有类别的数据记录组2、数据元素的界定与分类数据元素通过指定性质的集合来界定。标准明确了数据元素的强制的、建议的和可选的性质集合涵盖一般性质标识符、简称、名称、描述、优先级、密级、范畴化性质可重现性、可定标度性以及与测量有关的性质数据类型、测量单位、精度、时限、规程、源数据元素、依赖性。标准从测量目标、产生过程和测量标度级别三个维度对数据元素进行分类这三个维度相互组合构成八种不同的数据元素范畴按测量目标分为基数据用于量化或记录IT项目属性的数据元素和限定符用于量化或记录解释一个或多个数据元素值的补充信息。按产生过程分为基础数据元素通过将测量或记录方法适用于IT项目属性所测量或记录的数据元素和导出数据元素以导出过程形式来界定的数据元素任何时候通过适用导出规程都可重现因此不必将其存入持久性存储器。按测量标度级别分为有标度数据元素分为定类标度的、定序标度的、定距标度的、定比标度的和描述性数据元素无标度。示例工作量数据可以分别以人年、人月、人天、人小时四种单位存储。如果分别存储在不同数据单元表格将异常稀疏四个单元格中仅一个存值效率极低。引入限定符“工作量单位”可解决此问题。再引入限定符“转换因子人小时”用户可通过导出数据元素“工作量单位人小时”对不同标度的值进行比较。3、数据记录与数据集的界定数据记录是基准度量框架中数据交换、入库维护的基础单元由若干数据元素按标准既定规则组合构成。筛选纳入数据记录的数据元素需综合考量各利益相关方的信息诉求、数据采集可行性与投入产出、指标可重现性及数据间依赖关系。IT项目数据集是多条结构统一的同类数据记录依据项目类型、业务领域、实施单位、实施时段等维度归集形成的数据集合。数据集划分、筛选规则由数据持有方与使用方根据业务度量需求确定。03 数据收集三项重点活动本标准基于GB/T 41866.1 定义的 MPa、SDa、MRa 三大支撑活动在GB/T 41866.2 通用业务流程基础上进一步细化各项活动中的数据操作要求一MPa 测量 IT 项目“测量 IT 项目”活动由 IT 项目利益相关方规划和实施用于了解和管理项目进度、制备数据以实施基准度量等。数据收集功能通常包括界定数据元素、数据记录和IT 项目数据集制备数据收集工具、数据验证工具和存储工具对“IT 项目数据”进行数据的征集、接收、验证和注册。当经测量的IT 项目数据打算提交给外部组织或由外部组织使用时宜对数据元素严格界定。二SDa 提交数据“提交数据”活动的目的是提供 IT 项目数据以便在基准度量中注册和利用。数据收集功能通常包括选择提交数据的IT 项目制备拟提交的数据记录以数据记录或 IT 项目数据集的形式提交 IT 项目数据。当需提交数据的数据元素或数据记录的界定不够精准等效时提交前需追加转换、规格化或重新测量等任务。三MRa 维护数据仓库“维护数据仓库”活动中基准供方的职能通常包括界定数据元素、数据记录和IT 项目数据集制备数据收集工具、数据验证工具和存储工具将征集、接收、验证和注册的 IT 项目数据存入数据仓库。当IT 项目数据从文化不同的组织收集时数据元素的界定宜尽可能详尽以免引起数据提交时的误解和不必要的测量。04 数据收集四大要求1、数据源要求数据收集的方式分为三种类型选定的从所选特定数据源中收集数据数据质量高但数据量有限、公共的通过公共媒体征集提交数据量大但易出现抽样偏倚、委托的将数据提交委托给所规定IT项目团队或组织数据量大但有可能纳入质量差的数据。确定收集方式时需对优缺点加以权衡。2、时限指南数据收集的时间安排分为两种在特定时段征集和接收数据如每年一次全年一直接收数据。集中征集时数据仓库管理方的工作量在一年内将严重失衡有必要在短期内分配大量人力资源同时宜详细界定流程和验证规则。3、数据验证指南数据验证是检测错误的最佳方法应拟制一套验证规则。典型验证规则集包括检查数据类型确认录入值以正确类型表示检查数据元素间的一致性如开始日期≤ 结束日期检查值的范围是否在合理范围内通过与现有数据均值比较来检查值的范围。作为验证的结果数据的质量宜予评价并记录。4、隐私保护要求保护数据提交方和其他所有需要隐私保护的利益相关方的隐私。隐私保护方针应予编档并提供给数据提交方通常包括所提交数据的方式例如数据采用U盘、光盘等存储媒体或专用网络进行提交所提交数据的管理过程所提交数据的用法限制对有关隐私的信息的管理过程。05 维护与支持在GB/T 41866的基准度量框架中对基准度量数据仓库和产品的维护与支持主要在维护数据仓库、发布基准两项活动中职能包括1、数据维护数据维护分为两种范畴数据元素级维护的常见起因检测到数据值误差提交方请求添加/收集数据值数据元素/数据记录界定的变更组织范围的变更波及数据仓库现有数据。数据记录级维护的典型例子过期的旧数据予以移除或分开管理巨大数据集分为多重数据集从数据仓库移除特定的数据记录界定新数据记录并从现有数据记录创建初始数据集。2、数据仓库维护数据仓库维护的范例操作数据备份与故障恢复、用户身份鉴别与访问权限管控、存储架构重组配置。3、交付基准度量数据仓库产品基准供方交付基准度量数据仓库产品时所有与隐私有关的信息均应移除并对存储媒体进行格式化处理应起草解释性报告。产品应作为套件交付通常包括数据产品包括IT项目数据集和解释性报告。4、交付已发布基准基准供方可将基准作为产品交付产品可以是从基准度量数据仓库分析及导出的一个或多个基准IT项目数据集即基准度量数据仓库的子集。5、支持基准度量经验库为支持GB/T 41866.2 中概述的“改进”任务组宜将对信息产品和基准度量活动的评价连同得到的经验一起存入基准度量经验库。06 总结GB/T 41866.4-2022 本质上是为绩效基准度量工作建立了一套“数据通用语言”。它不涉及具体的度量方法或分析模型而是专注于解决最底层的问题——不同来源、不同类型的 IT 项目数据如何被统一地定义、收集、验证、存储。通过规范数据元素、数据记录、数据集的分层结构以及收集、维护、交付的全流程规则使原本分散、异构的项目数据具备了可比较的标准化前提它与同系列前三项标准相互衔接共同形成了覆盖概念、流程、报告、数据的完整绩效基准度量标准体系。
