数据管理知识分享-1

二、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；

数据战略含数据战略规划、数据战略是实施、数据战略评估

数据治理含数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通

数据架构含数据模型、数据分布、数据集成与共享元数据管理

数据应用含数据分析、数据开放共享、数据服务

数据安全含数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计

数据治理含数据治理需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升

数据标准含业务术语、参考数据和主数据、数据元、指标数据

数据生存周期含数据需求、数据设计和开发、数据运维、数据退役

三、成熟度评估等级共分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级、优化级

初始级:数据需求的管理主要是在项目及体现，没有统一的管理流程，主要是被动式管理，具体特征如下

1）组织在制定战略决策时，未获得充分的数据支持

2）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

3）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的现象，组织未意识到数据管理或数据质量的重要性

4）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：组织以意识到数据是资产，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：

1）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

2）意识到数据治理和数据孤岛式一个重要的管理问题，但目前没有解决问题的办法

3）组织进行了初步的数据集成工作，尝试整合个业务系统的数据，设计了相关数据模型和管理岗位

4）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

稳健级：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：

1）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

2）数据的管理以及应用能力结合组织的业务战略、经营管理需求以及外部监管需求

3）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

4）组织在日常决策、业务开展过程中能获取数据支持，明显提升工作效率

5）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：数据被认为市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：

1）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

2）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

3）参与国家、行业等相关标准的制定工作

4）组织内部定期开展数据管理、应用相关的培训工作

5）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 任务是组织生存和发展的几乎，相关管理流程能实时优化，能在行业内机进行最佳实践分享，具体特征如下：

1）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

2）能主导国家、行业等相关标准的制定工作

3）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

来源：点滴成湖

作者：李波