dcmm认证的条件_DCMM认证 数据管理能力成熟度模型评估
DCMM认证 数据管理能力成熟度评估模型
添加时间:2020-04-01 16:00:04 浏览:
DCMM认证:数据管理能力成熟度评估模型(Data Management Capability Maturity Assessment Model)
数据管理能力成熟度模型是通过一系列的方法、关键指标和问卷来评价某个对象的数据管理现状,从而帮助其查明问题、找到差距、指出方向,并且提供实施建议。
DCMM认证:能力域和能力项
数据管理能力成熟度模型定义了数据能力成熟度评价的八大能力域:数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生命周期管理,如下图所示。这8个能力域又包括29个 能力项,见表。
能力域
能力项
数据战略
数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估
数据治理
数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通
数据架构
数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理
数据应用
数据分析、数据开放共享、数据服务
数据安全
数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计
数据质量
数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升
数据标准
业务术语、参考数据与主数据、数据元、指标数据
数据生命周期
数据需求、数据设计与开发、数据运维、数据退役
DCMM认证:成熟度评估等级
DCMM认证数据管理能力成熟度评估模型,共分为5个等级,如下图:
■ DCMM评估等级一 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。
组织没有意识到数据的重要性,数据需求的管理主要是在项目级来体现,没有统一的数据管理流程,存在大量的数据孤岛,经常由于数据的问题导致低下的客户服务质量、繁重的人工维护工作等。
■ DCMM评估等级二 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,并且识别了与数据管理、应用相关的干系人。
■ DCMM评估等级三 稳健级
数据已被当作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,数据的管理者可以快速地满足跨多个业务系统、准确、一致的数据要求,有详细的数据需求响应处理规范、流程。
■ DCMM评估等级四 量化管理级
数据被人为之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
数据被认为是获取竞争优势的重要资源,组织认识到数据在流程优化、工作效率提升等方面的作用,针对数据管理方面的流程进行全面的优化,针对数据管理的岗位进行关键绩效指标(key performance indicator,KPI)的考核,规范和加强数据相关的管理工作,并且根据过程的监控和分析对整体的数据管理制度和流程进行优化。
■ DCMM评估等级五 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
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