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數字化轉型成熟度評估模型之DMM數據管理能力成熟度等級

時間：2022-02-25來源：互聯網瀏覽數：2662次

1.Performed（已執行級）
主要特點：數據作為項目實施的需求進行管理。

解讀分析：這個階段，企業和組織的數據管理過程是臨時性的，主要在項目級別執行。沒有形成跨業務領域數據管理流程，數據管理過程是被動的，例如，對于數據質量的修復。關于數據管理的基本改進可能存在，但改進尚未在企業或組織范圍內進行明確、宣貫和推廣。

2.Managed（可管理級）

主要特點：企業意識到數據作為企業關鍵資產的重要性，局部實現了常態化管理。

解讀分析：這個階段，數據資產化的觀念被企業或組織所認可，企業嘗試并開展了數據管理的相關工作。按照企業的目標制定了相關政策和執行過程，雇傭有專業知識的數據管理人員來對數據進行管理，使得核心數據能夠受控輸出；數據管理在企業局部范圍開展，涉及部分業務部門或利益相關者；部分數據開始進行數據的監控、控制和過程審查，估過程是否符合其數據管理的要求。

3.Defined （可定義級）

主要特點：數據在組織級被視為關鍵生產要素。

解讀分析：隨著時間的推移，數據已經被企業視為除了人員、資金和物資的第四種生產要素。企業內部已經建立和改進了一些數據管理的流程，改進了數據質量。根據企業的數據戰略和指導方針，從一組標準的數據管理過程中能夠定制滿足企業特定需求的數據管理方法，并賦以執行。

4.Measured （可度量級）

主要特點：數據被視為競爭優勢的來源分析。

解讀分析：這個階段，企業已基本建立起可預測和度量數據的指標體系，以提升數據質量。對不不同類別的數據啟動有差異的管理流程，企業使用了元數據管理、數據質量管理、主數據管理等應用，對數據的業務含義、業務規則、質量規則進行了統一的描述，在公司范圍內形成一致性的理解，并在整個數據的生命周期中進行管理。

5.Optimized（優化管理級）

主要特點：在一個充滿活力和競爭的市場中，數據被視為生存的關鍵，持續提升和優化。

解讀分析：通過創新性的改進，企業數據管理能力不斷提高。通過數據管理能力的增強反饋用于推動業務增長和決策能力的提升，企業的數據管理能力已經發展成為行業的標桿，可以在整個行業內進行先進經驗的分享。

6.DMM 架構和過程域

DMM模型提供了數據管理的最佳實踐路線圖，幫助組企業構建、改進和衡量其企業數據管理能力。該模型圍繞著數據管理成熟度（DMM）模型展開，該模型是一個綜合的數據管理實踐框架，分為六個關鍵類別，幫助組織對其能力進行基準評測，找出優勢和差距，并利用其數據資產提高業務績效。

DMM模型包括25個過程域，由20個數據管理過程域和5個支持過程域組成，按管控維度不同分為：數據戰略、數據治理、數據質量、數據運營、平臺與架構、支撐流程6個類型，如下圖所示：

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