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DCMM数据管理能力成熟度评估
什么是DCMM数据管理能力成熟度评估?
DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准,英文简称:(Data management Capability Maturity Model)。是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法,建立和评价自身数据管理能力,持续完善数据管理组织、程序和制度,充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。


DCMM贯标评估的企业共涉及11大行业类别。
目前已通过DCMM贯标评估的企业共涉及11大行业类别,其中信息传输、软件和信息技术服务业共计343家;制造业共计398家;科学研究和技术服务业共计183家;批发和零售业共计56家等。

公司致力于信息技术领域提供解决方案的IT技术和咨询服务提供商,专业从事企业资质认证,目前累计服务客户2000+,累计发出证书3000+,覆盖行业20+,目前公司拥有一支导师式、顾问型的创新服务专家团队,以提升客户价值为目标,帮助企业通过资质认证!



DCMM评估内容
DCMM模型,按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结,提炼出组织数据管理的八大过程域,即:数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量管理、数据标准、数据生命周期。这八个过程域共包含28个过程项,441项评价指标。

  • 数据战略
    战略规划
    战略实施
    传略评估
    组织开展数据管理工作的愿景.目的、目标和原则;以及目标和过程监控;结果评估与战略优化
  • 数据治理
    治理组织
    制度建设
    治理沟通
    用来明确相关角色、工作责任和工作流程,并得到有效沟通,确保数据资产长期可持续管理
  • 数据架构
    数据模型
    数据分布
    集成与共享
    元数据管理
    定义数据需求,指导对效据资产的整合和控制,使数据资产与业务战略相匹配的一套整体构建和规范
  • 数据应用
    数据分析
    开放共享
    数据服务
    对内支持业务运营、流程优化、营销推广、风险管理、渠道整合等。对外支持数据开发共享、数据服务等。
  • 数据安全
    安全策略
    安全管理
    安全审计
    计划、制定、执行相关安全策略和规程,确保数据和信息资产在使用过程中有恰当的认证、授权.访问和审计等措施
  • 数据质量
    质量需求
    质量检查
    质量分析
    质量提升
    数据质量指数对其期望目的的契合度,即从使用者的角度出发,数据满足用户使用要求的程度
  • 数据标准
    业务术语
    操拷数据
    主数据
    数据元
    指标数据
    组织数据中的基准数据,为组织各个信息系统中的数据提供规范化、标准化的依据。是组织数据集成、共享的基础
  • 数据
    生存
    周期
    数据需求
    设计和开发
    数据运维
    数据退役
    为实现数据战略确定的远景和目标,实现数据资产价值,需要在数据全生命周期中实施管理,确保数据能够满足数据应用和数据管理需求

DCMM评估等级
DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级,自低向高依次为初始级(1级)、受管理级(2级)、稳健级(3级)、量化管理级(4级)和优化级(5级),不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。

  • 优化级
    数据被认为是组织生存的基础,相关管理流程能够实时优化,能够在行业内进行最佳实践的分享。
  • 量化管理级别
    教据被认为是获取竞争优势的重要资源,数据管埋的效率能够进行量化分析和监控。
  • 稳健级
    数据被当做实现组织绩效目标的重要资产,在组织库面制定了系列的标准化管理流程促进数据管理的规范化。
  • 受管理级
    组织已经意识到教据是资产,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的管理。
  • 初始级
    数据需求的管理主要是在项目级进行体现,没有统一的管理流程,主要是被动式的管理。


推行DCMM认证好处
1.获得政府补贴
对通过DCMM认证评估的企业,国家给予不同地区相应的资金奖励。
2.投标加分必备
更多招标项目要求需要具有DCMM数据管理能力成熟度证书
3.提升数据服务能力
对数据服务提供商的案例评估,团队评估,客观证明组织提供数据服务的专业能力。
4.CMMI有助于提高软件开发者的职业素养
对每个参与其中的人员逐渐变的标准化、规范化。
5.培养数据管理人才
贯标的过程,也是自身团队的建设过程,完善组织管理,提升队伍能力,提高个人的专业技能。
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