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武汉启明认证咨询有限公司
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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，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。
DCMM内容
八大能力域：DCMM将数据管理能力划分为八个能力域，包括数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期。
等级划分：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)。
评估内容：每个能力域包含若干数据管理领域的能力项，共29个能力项，以及441项评定指标，全’面覆盖数据管理的各个方面。
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：
1.第三方评估阶段
选择评估机构：选择合适的第三方评估机构进行评估。
现场评估：评估机构将对组织的数据管理能力进行现场审核，数据管理能力成熟度DCMM，包括文档审查、员工访谈等。
评估报告：评估机构将提供详细的评估报告，指出组织的强项和改进点。
2. 改进提升阶段
制定改进计划：根据评估报告，制定针对性的改进措施和实施计划。
实施改进：按照改进计划进行实施，包括完善数据管理流程、提升数据质量等。
跟踪验证：对改进措施的实施效果进行跟踪和验证。
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第6年
