受管理级：组织已经意识到数据是资产，根据管理策略的要求制走了管理流程，止定了相关人员进行初步的管 理，并且识别了数据管理、应用相关的干系人，具体的特征如下:a)管理者已经意识到数据的重要性，已经制定了一些数据管理的规范和岗位，dcmm数据管理能力，想要促进数据管理相关工作的规范化;b)已经意识到数据质量和数据的孤岛问题是一个重要的管理问题，在进行数据分析的过程中 ，发现大量的数据不一致和重复的问题，但是找不到问题的根源或者为此要负责的人;c)组织进行了一些数据集成的工作，尝试整合分散于各个业务系统的数据，也设计了一些数据 模型和管理的岗位;d)开始进行了一些重要数据的文档工作，对重要数据的安全，风险等方面进行一些考虑，并且设 计相关管理的管理措施。

DCMM将组织内部的数据能力划分为八个重要组成部分，每个部分都有其定义、功能、目标和标准。这些部分包括：

数据战略：涉及数据战略的规划、实施和评估。

数据治理：包括数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通。

数据架构：涵盖数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理。

数据应用：包括数据分析、数据开放共享、数据服务。

数据安全：涉及数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计。

数据质量：包括数据质量需求、检查、分析、提升。

数据标准：涉及业务数据、参考数据和主数据、数据元、指标数据。

数据生命周期：涵盖数据需求、设计、运维、退役等阶段。

DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）贯标评估是一个系统的过程，旨在帮助企业评估和提高其数据管理能力。以下是进行DCMM贯标评估的一般步骤：

获证与持续优化

获得DCMM证书：在完成改进并通过评估机构的复审后，组织可以获得DCMM证书。

持续优化：数据管理是一个持续的过程，组织应不断优化其数据管理能力。

在整个过程中，组织需要关注以下几个方面：

人员能力：确保参与贯标评估的人员具备相应的知识和技能。

资源保障：为贯标评估提供必要的资源，包括时间、资金和技术支持。

沟通协作：促进组织内部各部门之间的沟通与协作。

进行DCMM贯标评估不仅有助于提升组织的数据管理能力，还能促进其数字化转型和智能化升级。

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