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数据管理能力成熟度评估模型(GB/T 36073-2018) 本标准给出了数据管理能力成熟度评估模型以及相应的成熟度等级,定义了数据战略、数据治理、 数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期等8个能力域。本标准适用于组织和机构对数据管理能力成熟度进行评估。 === 概述 === DCMM包含8个数据管理能力域.每个能力域包括若干数据管理领域的能力项,共 29个,能力域和能力项如下: * 数据战略 ** [[DCMM数据战略规划|数据战略规划]] ** [[DCMM数据战略实施|数据战略实施]] ** [[DCMM数据战略评估|数据战略评估]] * 数据治理 ** [[DCMM数据治理组织|数据治理组织]] ** [[DCMM数据制度建设|数据制度建设]] ** [[DCMM数据治理沟通|数据治理沟通]] * 数据架构 ** [[数据模型]] ** [[DCMM数据分布|数据分布]] ** [[DCMM数据集成与共享|数据集成与共享]] ** [[DCMM元数据管理|元数据管理]] * 数据应用 ** [[DCMM数据分析|数据分析]] ** [[DCMM数据开放共享|数据开放共享]] ** [[DCMM数据服务|数据服务]] * 数据安全 ** [[DCMM数据安全策略|数据安全策略]] ** [[DCMM数据安全管理|数据安全管理]] ** [[DCMM数据安全审计|数据安全审计]] * 数据质量 ** [[DCMM数据质量需求|数据质量需求]] ** [[DCMM数据质量检查|数据质量检查]] ** [[DCMM数据质量分析|数据质量分析]] ** [[DCMM数据质量提升|数据质量提升]] * 数据标准 ** [[DCMM业务术语|业务术语]] ** [[DCMM参考数据和主数据|参考数据和主数据]] ** [[DCMM数据元|数据元]] ** [[DCMM指标数据|指标数据]] * 数据生存周期 ** [[DCMM数据需求|数据需求]] ** [[DCMM数据设计和开发|数据设计和开发]] ** [[DCMM数据运维|数据运维]] ** [[DCMM数据退役|数据退役]] === 成熟度评估等级 === ==== 初始级 ==== 数据需求的管理主要是在项目级体现,没有统一的管理流程,主要是被动式管理,具体特征如下: # 组织在制定战略决策时,未获得充分的数据支持; # 没有正式的数据规划、数据架构设计、数据管理组织和流程等; # 业务系统各自管理自己的数据,各业务系统之间的数据存在不一致现象,组织未意识到数据管 理或数据质量的重要性; # 数据管理仅根据项目实施的周期进行,无法核算数据维护、管理的成本; ==== 受管理级 ==== 组织已意识到数据是资产,根据管理策略的要求制定了管理流程,,指定了相关人员进行初步管理,具体特征如下: # 意识到数据的重要性,并制定部分数据管理规范,设置了相关岗位; # 意识到数据质量和数据孤岛是一个重要的管理问题,但目前没有解决问题的办法; # 组织进行了初步的数据集成工作,尝试整合各业务系统的数据,设计了相关数据模型和管理 岗位; # 开始进行了一些重要数据的文档工作,对重要数据的安全、风险等方面设计相关管理措施; ==== 稳建级 ==== 数据已被当做实现组织绩效目标的重要资产,在组织层面制定了系列的标准化管理流程,促进数据管理的规范化,具体特征如下: # 意识到数据的价值,在组织内部建立了数据管理的规章和制度; # 数据的管理以及应用能结合组织的业务战略、经营管理需求以及外部监管需求; # 建立了相关数据管理组织、管理流程,能推动组织内各部门按流程开展工作; # 组织在日常的决策、业务开展过程中能获取数据支持,明显提升工作效率; # 参与行业数据管理相关培训,具备数据管理人员; ==== 量化管理级 ==== 数据被认为是获取竞争优势的重要资源,数据管理的效率能量化分析和监控,具体特征如下: # 组织层面认识到数据是组织的战略资产,了解数据在流程优化、绩效提升等方面的重要作用,在制定组织业务战略的时候可获得相关数据的支持; # 在组织层面建立了可量化的评估指标体系,可准确测量数据管理流程的效率并及时优化; # 参与国家、行业等相关标准的制定工作; # 组织内部定期开展数据管理、应用相关的培训工作; # 在数据管理、应用的过程中充分借鉴了行业最佳案例以及国家标准、行业标准等外部资源,促 进组织本身的数据管理、应用的提升; ==== 优化级 ==== 数据被认为是组织生存和发展的基础,相关管理流程能实时优化,能在行业内进行最佳实践分享, 具体特征如下: # 组织将数据作为核心竞争力,利用数据创造更多的价值和提升改善组织的效率;; # 能主导国家、行业等相关标准的制定工作; # 能将组织自身数据管理能力建设的经验作为行业最佳案例进行推广;
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