数据管理能力成熟度评估模型DCMM有哪些能力域？
发布时间：2025-05-21 15:16:04
数据管理能力成熟度评估模型DCMM能力域介绍
数据战略
组织开展数据工作的愿景、目的、目标和原则。通过制定、发布并修订，确定发展蓝图和实现路线图，提供资金和资源确保数据战略的实施，检查和评估与战略目标的差距，从而确保战略的执行。
数据战略规划:提出企业数字化的远景目标和战略规划：制定数字转型行动方案，确定数字化转型的目标、范围、战略规划路线图，为经营提供决策分析，辅助企业商业战略和决策的制定。并实现销售、生产、运营、管理等关键业务流程数据质量完备、数据标准统一、数据安全可控等目标。
数据战略实施:为战略顺利实施提供了充足的资源保障：制定完善的战略实施计划，制定项目实施优先级，跟踪各项任务的实施情况，确保数字化项目的有序推进；各数字化项目通过周报、季报和阶段报告的形式汇报工作进展，实时跟踪项目进展情况，并结合工作进展调整更新实施计划；打造“数据中台”“工业大数据平台”等重点项目，快速提升数据管理和应用能力。
数据战略评估:数字化项目的评价管理机制：对各数字化项目进行验收和总结，通过《成本费用管理规定》《工程项目实施管理办法》《工程质量控制及验收管理规定》等文件评估各数字化项目的资金预算，从节约成本、提升产能、提升效率三个方面进行成本收益分析，并进行阶段验收和确认。
数据治理
明确相关角色、工作责任和工作流程的，确保数据资产能长期有序地、确保数据资产可持续地得到管理。对数据资产管理行使权利和控制的活动集合，主要包含数据管理规范的制定，管理架构和流程的制定，具体工作的监督和执行。
数据治理组织:职责规划和控制,建立绩效评价体系
数据治理沟通:沟通保障,建立沟通机制
数据制度建设:运行规范化,建立数据制度体系
数据架构
用于定义数据需求、指导对数据资产整合和控制、使数据投资与业务战略相匹配的整体构建和规范。
数据模型:建立组织级数据模型指导应用系统建设
数据分布:规范数据工作建设
数据集成与共享:促进组织内部数据互联互通
元数据管理:元模型管理、元数据集成和变更、元数据应用
数据应用
指通过对组织数据进行统一的管理、加工和应用，对内支持业务运营、流程优化、营销推广、风险管理、渠道整合等活动，对外支持数据开放共享、数据服务等活动，从而提升数据在组织运营管理过程中的支撑辅助作用，同时实现数据价值的变现。
数据分析:数据决策支持,组织内外部数据分析或挖掘建模
数据服务:提供跨领域、跨行业的数据服务,对内提升效益,对外提供数据服务
数据开放与共享:促进内外部数据的互通，数据价值的提升,对组织内部数据选择性对外开放;引入外部数据供组织内部应用
数据安全
计划、制定、执行相关安全策略和规程，确保数据和信息资产在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。有效地数据安全策略和规程要确保合适的人以正确的方式使用和更新数据，并限制所有不适当的访问和更新数据。
数据安全策略
数据安全管理
数据安全审计
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、共享的基础，是组织数据的重要组成部分。
业务术语:中文名称、英文名称、术语定义
参考数据和主数据:用于将其他数据进行分类的数据;组织中需要跨系统、跨部门共享的核心业务实体数据
数据元:组织中核心数据元
指标数据:是组织在经营分析过程中衡量某一个目标或事物的数据,一般由指标名称、时间和数值等组成
数据质量
是指数据对其期望目的的切合度，即从使用者的角度出发，数据满足用户使用要求的程度。数据质量重点关注数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析和数据质量提升的实现能力。
数据质量需求
数据质量检查
数据质量提升
数据质量分析
数据生存周期
确保从宏观规划、概念设计到物理实现，从获取、处理到应用、运维、退役的全过程中，数据能够满足数据应用和数据管理需求。
数据需求
数据设计与开发
数据退役
数据运维