CMDB的建設是一個逐步完善、逐步改變的過程。在建設過程中通過數據運營的方式可以很好的輔助配置經理“監控”CMDB的狀態，更好的發現問題和輔助決策。那么如何才能讓CMDB的數據運營井井有條？本文將從CMDB建設的四個關鍵階段詳細介紹數據運營方法。
01. 建設初期：做好整體規劃
在開展配置管理(CMDB)項目建設的初期，要構建合理的配置管理體系，管理流程、管理目標等，并且以消費場景為驅動梳理管理對象、屬性及關聯，并且能夠形成一些規范。但是我們也明白初期確定的內容往往是不完美的，需要接受這種不完美，并考慮后續的調整。
02. 數據錄入階段：聚焦數據收集
這個時期我們需要讓試點的部門梳理數據并接入CMDB，在這個階段是從零到一的過程，前期的多個設想在這時會得到初步實踐。
數據分散在各個系統和部門中，建設CMDB的過程其實是各部門在重新規劃IT運維流程和運維活動，對原有的數據管理體系會出現一些沖突，如何讓他們更好的接受和配合建設活動，對配置管理相關角色而言是巨大的挑戰。
關注的數據運營指標：數據增長量（日期維度、應用系統維度、資源對象維度）
這個階段應該聚焦于數據的收集。前期的規劃和想法在這個階段會得到一些驗證和挑戰，我們需要更多的“樣本”發現問題，為下一個階段的全面鋪開打下基礎。所以數據的增長是我們需要聚焦的主要因素，它背后代表著試點部門對于項目建設的配合，和對原有運維活動的重新梳理。
03. 數據消費階段：提升數據質量
要保證CMDB的數據質量，有一個水池模型的方法論：我們把CMDB看成是一個水池，要里面的水持續保持干凈，可以從3個方面入手：
活源（增量）：確保新流入的水是干凈的，如果源頭的質量都無法保障，后續的治理無從談起；
凈水（存量）：持續凈化水池中的存量，也就是對存量數據進行持續的審計和改進，通過績效驅動，責任到人；
促流（流動）：讓水循環加速流動起來，不要讓CMDB變成一潭死水，不流動的水，久了就會發臭。
通過配置采集這種技術手段可以保證數據的準確性，但是這不是萬能的，還需要各個系統的消費對接才能發揮CMDB的最大價值和保證CMDB數據的準確，“水”是不是干凈的，“喝”一口不就知道了。這個階段我們需要讓配置使用方盡可能的消費數據，無論是原始數據的報表統計，還是其他系統的接口消費，只要讓“水”流動起來，就能發現數據的質量、設計等問題。
關注的數據運營指標：資源變更數量統計（日期維度、資源對象維度）、消費情況（接口調用次數、用戶訪問活躍度）
這個階段核心聚焦于數據質量問題的發現，依賴于配置使用人員的消費動作，但是這個消費動作不一定是有效的，他可能只是看一下，我們可以通過接口的調用次數、用戶訪問的活躍度來側面反應大家是有“使用”數據。但是真正的是否對現有數據的質量有所改善，我們可以通過經過了變更的實例數量進行統計，在這個時期的變更實例數量往往并不是因為初期大規模的數據初始化，也不是因為變更流程的全面推廣，而是能反應我們發現了質量問題。
04. 數據持續運營階段：保障數據健康
這個階段算是CMDB建設的后期了，通過實踐我們根據真實情況發現了問題，優化了項目建設初期相關的管理體系和規范，并且此時隨著配置發現的全面介入、配置管理流程的推廣與管控，針對于增量數據的質量已經可以有效控制了。那么這個階段我們需要回頭對存量的數據進行重新的發現和解決問題。
關注的數據質量的指標：屬性完整性、屬性規范性、數據孤島、關聯完整性。
數據孤島：即此實例沒有跟任何實例關聯，關聯關系是數據的重要因素，CMDB是現實世界的某種數字化映射，那么對于大部分IT資源對象而言，如果不存在關聯的話往往意味著沒有配置負責人維護這個實例數據，或者是現實中這個資源對象沒有人使用。
關聯完整性：檢查對象實例的關鍵關聯關系是否維護，可以理解為孤島檢查的深層次檢查，部分對象可能存在關聯關系，但是可能有重要的關聯沒有維護，而這個關聯會影響到核心場景的消費，例如：故障影響分析。
屬性完整性：本質是針對配置管理員認為重要的需要填充的屬性進行檢查，例如：檢查資源對象的負責人屬性是否填充。
屬性規范性：CMDB建設過程往往是連續的持續優化的，在建設初期對于模型屬性的規范往往沒有考慮清楚，為了收集數據初始化進CMDB，往往這個時間數據的質量是比較差的，在建設的過程中，逐漸根據消費場景對屬性的規則有了更加清晰的定義后，我們需要通過定義某些規則，對當前的CMDB數據進行規范性的檢查，本質而言是一個后置的工作。
以上的四個指標本質上是對于數據質量的檢查和評分，它僅僅是發現問題，與它一樣重要的是后續的解決問題，責任到人，形成PDCA循環。
05. 總結
綜上所述，CMDB建設過程往往是變化的，我們可以在CMDB的各個建設階段中著手對數據的運營，通過靈活的監測和關注不同的數據運營指標，反饋各個階段下CMDB的健康狀態，從而有效的把控CMDB整體數據運營情況，釋放數據價值并不斷的優化CMDB質量。
