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