数据治理（管理）能力评估 ：数据治理与数据管理能力成熟度评估模型2024(62页）.pptxVIP

数据治理（管理）能力评估

数据治理与数据管理能力成熟度评估模型

日期：2024年08月14日;

目录

01组织评价模型

02人才评价模型;

O1

组织评价模型

——DCMM数据管理能力成熟度评估模型——;

数据治理（管理）计划（program）;

组织数据能力的成熟度等评估模型主要包括：DCMM、DSMM、DCAM、DAMA等。必威体育精装版版《DMBOK2.1》中，对于数据成熟度评估模型的选择给出了应考虑的标准：

1.可访问性：实践以非技术术语陈述，传达活动的功能要义。

2.全面性：框架涵盖广泛的数据管理活动范围，包括业务参与，而不仅仅是IT流程。

3.可扩展性和灵活性：模型结构化以便增强行业特定或额外学科，并可根据组织的需求整体或部分使用。

4.内置未来进展路径：尽管具体优先事项因组织而异，但DMM框架在描述的每个功能内概述了一个逻辑的前进方式。

5.行业无关或行业特定：一些组织将受益于行业特定方法，其他组织将受益于更通用的框架。任何DMM框架还应遵循跨行业的数据管理最佳实践。

6.抽象或详细程度：实践和评估标准以足够详细的水平表达，以确保它们与组织及其执行的工作相关联。

7.非规范化：框架描述需要执行的内容，而不是如何执行。

8.按主题组织：框架将数据管理活动放置在适当的背景中，使每个活动可以单独评估，同时识别依赖关系。

9.可重复：框架可以一致地解释，支持可重复的结果，以便将组织与同行业其他组织进行比较，并随着时间跟踪进展。

10.由中立、独立的组织支持：该模型应该是厂商中立的，以避免利益冲突，并且应该是广泛可用的，以确保广泛代表最佳实践。

11.技术中立：该模型的重点应该是实践，而不是工具。

12.包含培训支持：该模型受到全面培训的支持，以使专业人士掌握框架并优化其使用。;

第3级

发展型;

lDSMM数据安全能力成熟度评估模型

n过程域：7个过程域

n过程：30个过程

n能力维度：4个能力维度

n标准：576个基本实践（评价指标）

n等级：5个等级（1-5级）;

lDCMM数据管理能力成熟度评估模型

n能力域：8个能力域

n能力项：28个能力项

n标准：445个度量标准（评???指标）

n等级：5个等级（1-5级）;

1.DCMM标准背景;

国家标准号：GB/T36073-2018

标准名称：数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）

范围和主要内容：该标准把组织内部数据能力划分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。本标准适用于信息系统的建设单位，应用单位等进行数据管理时候的规划、设计和评估。也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。;

DCMM产生历史

中国数据管理领域于2003-2010年前后在银行与通信业经历了早期实践探索。2004年，中国建设银行启动企业级数据仓库建设，整合全行数据资源，理清数据源头。;

在以下行业做了充分的试验验证：

金融（人行、工商、建行、光大、银联）

能源（国网、云南电网、天津电网、浙江电网）

通讯（中国移动、中国电信）;

2.DCMM标准概述;

1.《GB/T36073-2018数据管理能力成熟度评估模型》由中国国家标准化管理委员会于2018年3月15日发布，于2018年10月1日起实施。

2.数据管理能力成熟度评估模型（DataManagementCapabilityMaturityModel，简称DCMM）是国内关于数据管理能力成熟度评估的一项国家标准。

3.DCMM是一个针对组织数据管理、应用能力的评估框架，通过数据能力成熟度模型，组织可以清楚的定义数据当前所处的发展阶段和未来发展方向。

4.DCMM主要特点：

①充分借鉴国际权威理论、方法

②充分考虑国内数据管理的实际情况及需求

③围绕模型的开发建立完善的配套评估体系;

数据生存数据战略

周期

组织

数据应用

技术DCMM制度

流程

数据质量数据标准;;

DCMM能力域依赖关系;

1.《GB/T36073-2018数据管理能力成熟度评估模型》（即，DCMM）的1-5章为：范围、规范性引用文件、术语和定义、缩略语、和综述（能力域和能力项、成熟度评估等级）；

2.DCMM的6-13章为：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8个能力域，以及28个能力项。6-13章结构（示例）如下图：;;

DCMM评估成果-雷达图和等级证书（示例）;