DCMM认证数据管理能力成熟度评估模型,DCMM数据管理策略

DCMM认证数据管理能力成熟度评估模型

DCMM认证：数据管理能力成熟度评估模型（Data Management Capability Maturity Assessment Model）

数据管理能力成熟度模型是通过一系列的方法、关键指标和问卷来评价某个对象的数据管理现状，从而协助其查明问题、找到差距、指出方向，并且提供实施建议。

DCMM认证：能力域和能力项

数据管理能力成熟度模型定义了数据能力成熟度评价的八大能力域：数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生命周期管理，如下图所示。这8个能力域又包含29个 能力项，见表。

能力域能力项数据战略数据战略发展规划、数据战略实施、数据战略评估数据治理数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通 数据架构数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理数据应用数据统计分析、数据开放共享、数据服务数据安全数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计数据质量数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升数据标准业务术语、参考数据与主数据、数据元、指标数据数据生命周期数据需求、数据设计与开发、数据运维、数据退役

DCMM认证：成熟度评估等级

DCMM认证数据管理能力成熟度评估模型，共分为5个等级，如下图：

■ DCMM评估等级一 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。

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顾客服务质量、繁重的人工维护工作等。

■ DCMM评估等级二 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，并且识别了与数据管理、应用相关的干系人。

■ DCMM评估等级三 稳健级

数据已被当作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，数据的管理者能够快速地满足跨多个业务系统、准确、一致的数据要求，有详细的数据需求响应处理规范、流程。

■ DCMM评估等级四 量化管理级

数据被人为之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

数据被认为是获取竞争优势的重要资源，组织认识到数据在流程优化、工作效能提升等方面的作用，针对数据管理方面的流程进行全面的优化，针对数据管理的岗位进行关键绩效指标（key performanCE indicator，KPI）的考核，规范和加强数据相关的管理工作，并且根据过程的监控和分析对整体的数据管理规范和流程进行优化。

■ DCMM评估等级五 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

DCMM数据管理策略

数据已成为企业业务运营的基本组成部分。现在，它被理解为输入整个业务和组织过程的核心因素之一。

有效利用数据来降低运营成本，自动化手动流程，整合冗余系统，最小化对账并增加商机的公司的共同主题是数据控制环境的实施和管理。公司之因此实施控制数据，是为了确保消费者之间的信任和信心，由于他们所期望的数据正是用于业务处理和决策的，而这正是他们期望的，而无需手动调节或不依赖数据转换流程。必须与控制环境的实现相关的核心组件，以确保准明确义所有数据元素/属性，使其与含义对齐，描述为元数据并在整个数据生命周期中进行管理。可是，建立控制环境的关键是在整个企业中实现“明确的共享含义，以及与确保定义精度有关的流程的治理。

数据必须始终如一地定义，由于它代表的是真实事物（即产品，顾客，帐户，交易对手，交易，法人，位置，流程等）。所有其他过程均基于此基础。在零散的数据环境（与控制环境相反）中，应用程序开发可能会导致临时命名约定，从而加剧具有不同含义的通用术语，使用不同术语的通用含义以及无法捕获关键细微差别的模糊定义的问题。

对于许多公司而言，这一挑战可能会令人失望，由于有成千上万的数据属性由数百个内部和外部源提供，这些属性都存储在数十个未连接的数据库中。这种碎片化导致了映射，交叉引用和手动调节的持续挑战。为了实现控制环境，必须在与业务含义保持一致的“原子层次（事实上）上理解每个数据属性，而不会重复或含糊。将数据作为意义进行管理是对齐数据存储库，统一业务词汇表并确保应用程序字典具有可比性的关键。实现业务含义的统一（包含术语创建和维护的过程）可能是一项艰巨的任务。遇到业务用户和IT人士的抵制并不少见-尤其是当有多个现有系统链接到关键业务应用程序时。在零散的环境中进行和解的最佳策略是协调法律，合同或业务意义，而不是试图使每个系统都采用相同的命名约定。

数据管理策略定义：

数据管理策略明确怎样定义，组织，资助，管理和嵌入数据到组织的运营中。它定义了长期愿景，包含对必须协调一致的关键利益相关者或利益相关者功能的描述。数据管理策略证明了该程序将寻求实现的商业价值。它成为描述组织怎样评估，定义，计划，度量和执行成功且成熟的数据管理程序的蓝图（或“总计划）。

数据管理策略目的：

制定数据管理策略的目的是阐明数据管理程序的合理性。该战略定义了“为何必须该计划，以及预期的收益，目的和目标。该策略还描述了“怎样协调和动员组织，以实施成功的数据管理计划。

数据管理策略介绍：

DCMM数据管理策略定义了实施数据管理计划的组织依据，解释了整个计划旨在实现的目标，并明确了该计划的各个组成部分怎样组合在一起。

为了准确地使利益相关者相信数据管理程序将是有价值，实用和有效管理的，策略能够准确反映数据使用者的需求。DCMM数据管理策略应强调协作的重要性以及由于业务流程的相互联络而导致的数据挑战。DCMM数据管理策略定义了程序的总体框架。它的结构应解决数据管理的核心原则，以便关键的利益相关者能够理解数据管理计划的价值，由于它与他们的职能和战略计划相关。

数据管理策略必须：

阐明数据管理计划的范围

明确分阶段实施的优先级

为建立数据治理框架提供指导

表达制定数据质量计划的重要性

加强对数据内容标准的使用

反映实际的实施现实，并与IT和运营能力保持一致

定义合理的实施时间表

解决建立数据管理计划职能并为其配备人员的重要性

应对开发可持续供资模型的重要性

解决制定评估标准以衡量和监视计划进度和有效性的重要性。

数据管理策略的核心是“目标状态的表达。有效的数据管理策略描述目标州的目标，明确关键利益相关者，探讨组织结构，问责制以及描述纪律和治理的需求。更重要的是，策略能够识别运营效率低下和存在的差距。对于策略而言，将目标状态与当前状态进行比较以显示组织，功能和技术差距，其次证明怎样缩小这些差距非常重要。数据管理策略不是静态的，并且必须能够随着组织需求的转变而发展。最有效，最成功的数据管理策略是由执行管理层明显认可并得到强制性组织策略支持的策略。

数据管理策略目标：

定义与组织目标一致的战略，并确保该战略得到所有相关业务，技术，运营和执行利益相关者的批准

解释建立公认的可持续数据管理“计划的重要性。定义对度量的需求，以评估计划并确保与既定的成本/收益评估方法相一致。

捕获高级数据需求。确保已识别所有相关的公司审计和法规问题，并确保主要利益相关者理解并同意高级别要求。

定义明确数据管理程序范围和优先级的过程。确保计划的范围与定义的业务价值和组织优先级保持一致。

确保能够从技术和体系结构角度切实实施本程序。

识别高级别的即时；过渡和长期交付物，以及实施和维持数据管理计划所需的相关资源和资金需求。

确保在整个组织内清楚地阐明和传达数据管理策略，并将其反映在建筑技术规划中。