DCMM将组织内部的数据能力划分为八个重要组成部分,每个部分都有其定义、功能、目标和标准。这些部分包括:
数据战略:涉及数据战略的规划、实施和评估。
数据治理:包括数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通。
数据架构:涵盖数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理。
数据应用:包括数据分析、数据开放共享、数据服务。
数据安全:涉及数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计。
数据质量:包括数据质量需求、检查、分析、提升。
数据标准:涉及业务数据、参考数据和主数据、数据元、指标数据。
数据生命周期:涵盖数据需求、设计、运维、退役等阶段。
数据质量:数据质量是指数据的适用性(fitness for use),描述数据对业务和管理的满足度。数据质量主要 是指数据的准确性、及时性,完整性,DCMM数据管理能力成熟度认证机构,唯①性,致性,有效性等六个方面。数据质量管理是通过对数 据的分析,监控,评估和改进的过程。
数据标准:数据标准是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、共亭的基础,是组织数据的重要组成部分。依据数据特性的不同,可以把数据标准具体 划分为四大类:业务术语标准、参考数据和主数据标准、数据项标准、指标数据标准。
评估DCMM(数据管理能力成熟度模型)的流程可以概括如下:
评估流程前期准备:企业需要明确自身数据管理的基本情况,并制定切合自身实际水平的等级目标。
按照相关流程提报评估申请,并建立相关专项工作组,开展必要的培训宣贯工作。
制定评估工作方案,明确工作背景、目标思路、职责分工、各阶段工作任务、整体计划及相关保障,为DCMM贯标评估工作提供工作指引。
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