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DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级: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)。不同等级代表企业在数据管理和应用方面的成熟度水平不同。例如,初始级主要是项目级的数据需求管理,没有统一的管理流程;而优化级则能够实时优化相关管理流程,进行行业内蕞佳实践分享。

DCMM(数据管理能力成熟度评估模型)贯标评估是一个系统的过程,旨在帮助企业评估和提高其数据管理能力。以下是进行DCMM贯标评估的一般步骤:

获证与持续优化

获得DCMM证书:在完成改进并通过评估机构的复审后,组织可以获得DCMM证书。

持续优化:数据管理是一个持续的过程,组织应不断优化其数据管理能力。

在整个过程中,dcmm数据管理能力,组织需要关注以下几个方面:

人员能力:确保参与贯标评估的人员具备相应的知识和技能。

资源保障:为贯标评估提供必要的资源,包括时间、资金和技术支持。

沟通协作:促进组织内部各部门之间的沟通与协作。

进行DCMM贯标评估不仅有助于提升组织的数据管理能力,还能促进其数字化转型和智能化升级。

DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018)的简称,由工’信部信软司、国家市场监管总局标准技术管理司于2014年成立全國信标委大数据标准工作组研制,并在2018年正式发布。该标准旨在帮助企业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

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