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：

1. 准备阶段组织动员：明确贯标的目的和意义，dcmm数据管理能力评估，获取高层领导的支持，并成立专项工作组。

培训宣贯：对相关人员进行DCMM标准和评估方法的培训。

现状调研：收集和整理组织内部的数据管理相关资料，了解当前的数据管理现状。

2. 自评阶段对照标准：根据DCMM的八个能力域和二十八个能力子域，进行自我评估。

编制自评报告：记录评估过程、发现的问题以及现有的优势。

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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