上海数据管理能力成熟度DCMM-启明认证(推荐商家)

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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

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，数据管理能力成熟度DCMM，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。

初始级：组织没有意识到数据的重要性，数据需求的管理主要是在项目级来体现，没有统一的数据管理流程，存在大量的数据孤岛，经常由于数据的问题导致低下的客户服务质量，繁重的人工维护工作等，具体的表现如下:a)当用户不相信数据的时候，业务管理者和 I 管理者不知道问题的根源在于数据;b)组织在制定战略决策的时候，没有获得充分的数据支持;c)没有正式的数据蓝图规划，数据架构设计，数据管理组织和流程等;d)业务系统du自管理自己的数据，各个业务系统之间的数据存在不一致，或者冲突的现象。没有人意识到数据管理或者数据质量的重要性;e)数据的管理是根据项目实施的周期来进行的，没有人知道针对数据的维护，管理的成本到底是多少。

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