dcmm数据管理能力成熟度-武汉启明认证机构(图)





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,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,dcmm数据管理能力成熟度,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。


数据架构是用于定义数据需求、指导对数据资产的整合和控制、使数据投资与业务战略相匹配的一套整体构件规范。数据架构包括数据模型、数据分布、数据集成与共亨和元数据管理四个二级职能域 ,数据模型职能域定义与规范业务经营、管理和决策活动需要的组织数据需求,数据分布职能域确定各类 数据资产在组织内部的合理部署,数据集成与共享职能域实现组织的各类数据资产在组织内整合在一 起,元数据管理是关于元数据的创建、存储、整合与控制等一整套流程集合。


关键领域定义组织数据能力被综合定义为八大一级过程域,其中每个一级过程域又有若干二级过程域来组成,DCMM中通过对每个二级过程域的概念、目标以及功能的定义来标准化组织数据管理的过程。在进行数据 能力评估的过程中,每个一级过程域相互独立,可以独立开展评估,但是在实际的管理过程中,每个一级过程域又相互支撑,需要统一荃面开展才能完善数据管理体系。数据战略:数据战略规划、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、数据质量检査、数据质量分析、数据质量提升数据标准:业务数据.参考数据和主数据、数据元、指标数据数据生存周期:数据需求、数据设计和开放、数据运维、数据退役


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