DCMM评估模型是对企业数据管理能力进行系统、全’面评估的重要工具。通过详细的评估内容，企业能够明确自身在数据管理方面的优势与不足，从而制定针对性的提升策略。而445条具体的能力等级标准则进一步细化了每个过程域的要求，为企业提供了具体的操作指南。这些标准的详细性使得企业能够对照自身实际情况，逐项进行改进，申请dcmm数据管理能力成熟度，逐步提升整体的数据管理水平。


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


已定义级：数据已经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 管理的规范化数据的管理者可以快速的满足跨多个业务系统的、准确的、一致的数据要求，有详细的 数据需求响应处理规范、流程。具体的标志如下:a)管理者已经意识到教据的价值，在组织的层面明确了数据管理的规范和制度;b)数据的管理以及应用能够充分的参考组织的业务战略、经营管理需求以及外部监管需c)建立了规范的管理组织、管理流程，能够推动组织内各部门/子公司来按照流程开展工d)组织在日常的决策、业务开展过程中能够获取充足的数据支持，显著提升了工作效率e )能够定期开展数据管理、应用相关的培训工作。


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