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DCMM:建立企业数据管理成熟度模型的有效工具

作者: 威斯尼斯人wns145585    E-mail: 18716705@qq.com    发布时间:2023-08-11

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数据已成为企业最重要的资产之一。如何系统性地管理和利用数据,充分发挥其对企业发展的支撑作用,是每家企业都需面临的课题。DCMM(数据管理能力成熟度模型)应运而生,它可以指导企业建立科学的数据治理体系,有效进行数据能力评估。


一、DCMM的目标和作用

 

DCMM是数据管理领域公认的过程能力成熟度模型。它的目标是帮助企业利用先进的数据管理理念和方法,建立系统的组织机制、管理流程和能力标准,对数据资产进行治理。

 

应用DCMM可以帮助企业:

 

* 评估现有的数据管理能力成熟度

* 找到数据管理中的薄弱环节

* 提出数据管理的改进建议

* 持续完善数据治理流程和体系

* 释放数据资产的潜在价值


二、DCMM的组成部分

 

DCMM包含3个关键组成部分:


1. 8大核心能力域

 

数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生命周期。

 

2. 28个过程域

 

包括数据需求管理、数据资产分类等更详细的能力考量点。

 

3. 445条能力标准

 

为每个细分过程域制定的详细、量化的评估要求。


三、DCMM的评估流程

 

DCMM评估通常包括以下步骤:

 

1. 划定评估范围。

 

2. 收集各过程域的证据材料。

 

3. 组织专家针对445条标准逐一进行评定。

 

4. 测评不同过程领域的成熟度等级。

 

5. 生成评估报告,给出建议。

 

6. 根据建议制定数据管理改进计划。

 

DCMM提供了数据管理成熟度模型的评估框架和量化工具,可以使企业的数据治理实现标准化、规范化。随着数据资产规模不断扩大,利用DCMM进行能力评估将越发重要。

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