DCMM()：Digital Capabilities Management Model <数据管理能力成熟度评估模型> 用于对组织的数据管理能力成熟度进行评估的模型
相关定义
- 能力域(capabilityarea)：数据管理相关活动、过程等集合以及一组相关数据能力子域的集合
- 数据战略 (data strategy)：组织开展数据工作的愿景、目的、目标和原则
- 数据治理 (data governance)：对数据进行处置、格式化和规范化的过程
- 数据架构 (data architecture)：通过组织级数据模型定义数据需求,指导对数据资产的分布控制和整合,部署数据的共享和应用环境,以及元数据管理的规范
- 数据标准 (data standard)：数据的命名、定义、结构和取值的规则
- 元数据 (metadata)：关于数据或数据元素的数据(可能包括其数据描述),以及关于数据拥有权、存取路径、访问权和数据易变性的数据
- 元模型 (metamodel)：规定一个或多个其他数据模型的数据模型
- 数据质量 (data quality)：在指定条件下使用时,数据的特性满足明确的和隐含的要求的程度
- 数据安全 (data security)：数据的机密性、完整性和可用性
- 主数据 (master data)：组织中需要跨系统、跨部门进行共享的核心业务实体数据
- 参考数据 (reference data)：对其他数据进行分类和规范的数据
- 数据生存周期 (data lifecycle)：将原始数据转化为可用于行动的知识的一组过程
- 数据元 (data element)：由一组属性规定其定义、标识、表示和允许值的数据单元
能力域和能力项
| 能力域 | 能力子域 |
|---|---|
| A、数据战略 | AA、数据战略规划 |
| AB、数据战略实施 | |
| AC、数据战略评估 | |
| B、数据治理 | BA、数据治理组织 |
| AB、数据战略实施 | |
| AC、数据战略评估 | |
| C、数据架构 | CA、数据模型 |
| CB、数据分布 | |
| CC、数据集成与共享 | |
| CD、元数据管理 | |
| D、数据应用 | DA、数据分析 |
| DB、数据开放共享 | |
| DC、数据服务 | |
| E、数据安全 | EA、数据安全策略 |
| EB、数据安全管理 | |
| EC、数据安全审计 | |
| F、数据质量 | FA、数据质量需求 |
| FB、数据质量检查 | |
| FC、数据质量分析 | |
| FD、数据质量提升 | |
| G、数据标准 | GA、业务术语 |
| GB、参考数据和主数据 | |
| GC、数据元 | |
| GD、指标数据 | |
| H、数据生存周期 | HA、数据需求 |
| HB、数据设计和开发 | |
| HC、数据运维 | |
| HD、数据退役 |
GB/T 36073—2018 能力等级评估标准
| 能力等级 | 能力等级标准 | |
|---|---|---|
| 初始级 | 数据需求的管理主要是在项目级体现,没有统一的管理流程,主要是被动式管理,具体特征如下: | 1级 |
| a ) 组织在制定战略决策时,未获得充分的数据支持; b ) 没有正式的数据规划、数据架构设计、数据管理组织和流程等; c ) 业务系统各自管理自己的数据,各业务系统之间的数据存在不一致现象,组织未意识到数据管 理或数据质量的重要性; d ) 数据管理仅根据项目实施的周期进行,无法核算数据维护、管理的成本。 | ||
| 受管理级 | 组织已意识到数据是资产,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管理, 具体特征如下: | 2级 |
| a ) 意识到数据的重要性,并制定部分数据管理规范,设置了相关岗位; b ) 意识到数据质量和数据孤岛是一个重要的管理问题,但目前没有解决问题的办法; c ) 组织进行了初步的数据集成工作,尝试整合各业务系统的数据,设计了相关数据模型和管理 岗位; d ) 开始进行了一些重要数据的文档工作,对重要数据的安全、风险等方面设计相关管理措施。 | ||
| 稳健级 | 数据已被当做实现组织绩效目标的重要资产,在组织层面制定了系列的标准化管理流程,促进数据 管理的规范化,具体特征如下: | 3级 |
| a ) 意识到数据的价值,在组织内部建立了数据管理的规章和制度; b ) 数据的管理以及应用能结合组织的业务战略、经营管理需求以及外部监管需求; c ) 建立了相关数据管理组织、管理流程,能推动组织内各部门按流程开展工作; d ) 组织在日常的决策、业务开展过程中能获取数据支持,明显提升工作效率; e ) 参与行业数据管理相关培训,具备数据管理人员。 | ||
| 量化管理级 | 数据被认为是获取竞争优势的重要资源,数据管理的效率能量化分析和监控,具体特征如下: | 4级 |
| a ) 组织层面认识到数据是组织的战略资产,了解数据在流程优化、绩效提升等方面的重要作用, 在制定组织业务战略的时候可获得相关数据的支持; b ) 在组织层面建立了可量化的评估指标体系,可准确测量数据管理流程的效率并及时优化; c ) 参与国家、行业等相关标准的制定工作; d ) 组织内部定期开展数据管理、应用相关的培训工作; e ) 在数据管理、应用的过程中充分借鉴了行业最佳案例以及国家标准、行业标准等外部资源,促 进组织本身的数据管理、应用的提升。 | ||
| 优化级 | 数据被认为是组织生存和发展的基础,相关管理流程能实时优化,能在行业内进行最佳实践分享, 具体特征如下: | 5级 |
| a ) 组织将数据作为核心竞争力,利用数据创造更多的价值和提升改善组织的效率; b ) 能主导国家、行业等相关标准的制定工作; c ) 能将组织自身数据管理能力建设的经验作为行业最佳案例进行推广。 |