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产品名称:DCMM数据管理能力成熟度评估
更新时间:2022-08-02 17:30:27
(一)、DCMM介绍
DCMM(Data Management Capability Maturity Assessment Model,数据管理能力成熟度评估模型)是我国首个数据管理领域国家标准,将组织内部数据能力划分为八个重要组成部分,描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。该标准适用于信息系统的建设单位,应用单位等进行数据管理时候的规划,设计和评估。也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。
其目的是帮助企业可准确掌握自身大数据管理和应用现状;发现数据管理过程中存在的问题,结合其他组织最佳实践经验,给出针对性建议;规范和指导企业的大数据发展,提升数据管理人员数据资产意识,传播数据管理最佳实践;为企业建立数据能力提升体系;对企业的数据从业人员提供培训和指导,为组织培养大数据发展人才。
(二)、成熟度评估等级
初始级 | 数据需求的管理主要是在项目级体现,没有统一的管理流程,主要是被动式管理,具体特征如下: 1.组织在制定战略决策时,未获得充分的数据支持; 2.没有正式的数据规划、数据架构设计、数据管理组织和流程等; 3.业务系统各自管理自己的数据,各业务系统之间的数据存在不一致现象,组织未意识到数据管理或数据质量的重要性; 4.数据管理仅根据项目实施的周期进行,无法核算数据维护、管理的成本。 |
受管理级 | 组织已意识到数据是资产,根据管理策略的要求制定了管理流程,指定了相关人员进行初步管理,具体特征如下: 1.意识到数据的重要性,并制定部分数据管理规范,设置了相关岗位; 2.意识到数据质量和数据孤岛是一个重要的管理问题,但目前没有解决问题的办法; 3.组织进行了初步的数据集成工作,尝试整合各业务系统的数据,设计了相关数据模型和管理岗位; 4.开始进行了一些重要数据的文档工作,对重要数据的安全、风险等方面设计相关管理措施。 |
稳建级 | 数据已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,具体特征如下: 1.意识到数据的价值,在组织内部建立了数据管理的规章和制度; 2.数据的管理以及应用能结合组织的业务战略、经营管理需求以及外部监管需求; 3.建立了相关数据管理组织、管理流程,能推动组织内各部门按流程开展工作; 4.组织在日常的决策、业务开展过程中能获取数据支持,明显提升工作效率; 5.参与行业数据管理相关培训,具备数据管理人员。 |
量化管理级 | 数据被认为是获取竞争优势的重要资源,数据管理的效率能量化分析和监控,具体特征如下: 1.组织层面认识到数据是组织的战略资产,了解数据在流程优化、绩效提升等方面的重要作用,在制定组织业务战略的时候可获得相关数据的支持; 2.在组织层面建立了可量化的评估指标体系,可准确测量数据管理流程的效率并及时优化; 3.参与国家、行业等相关标准的制定工作; 4.组织内部定期开展数据管理、应用相关的培训工作; 5.在数据管理、应用的过程中充分借鉴了行业最佳案例以及国家标准、行业标准等外部资源,促进组织本身的数据管理、应用的提升。 |
优化级 | 数据被认为是组织生存和发展的基础,相关管理流程能实时优化,能在行业内进行最佳实践分享,具体特征如下: 1.组织将数据作为核心竞争力,利用数据创造更多的价值和提升改善组织的效率; 2.能主导国家、行业等相关标准的制定工作; 3.能将组织自身数据管理能力建设的经验作为行业最佳案例进行推广。 |
(三)、认证好处
1.准确评估各地大数据发展现状。
2.通过数据管理、应用情况评估,掌握数据和应用的现状,发现优势和存在问题。
3.加快推动企事业单位向数字化、网络化、智能化转型发展,切实提高企事业单位的数据管理水平和综合竞争力。
4.可以帮助数据解决方案提供方完善自身解决方案的完备度,提升自身咨询、实施的能力。
(四)、申报条件
1、具有独立企业法人地位,从事数据处理业务对应申请级别的年限要求
2、社会信誉良好,有良好的知识产权保护意识,近三年无触犯国家法律法规的行为,无经营异常或严重违法失信行为,无不正当竞争行为
3、满足《数据能力成熟度要求》相应级别要求
4、有15-20人参与相关工作的人员
5、提供2-3个已完成的数据处理项目及项目资料
(五)、流程周期
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