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，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，dcmm数据管理能力，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，逐步提升整体的数据管理水平。


DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级：初始级（1级）、受管理级（2级）、稳健级（3级）、量化管理级（4级）和优化级（5级）。不同等级代表企业在数据管理和应用方面的成熟度水平不同。例如，初始级主要是项目级的数据需求管理，没有统一的管理流程；而优化级则能够实时优化相关管理流程，进行行业内蕞佳实践分享。


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