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DCMM数据管理能力成熟度评估模型认证

【投标加分 2020年度信息化建设服务能力有限证书】我国首个数据管理领域国家标准
DCMM《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准是我国首个数据管理领域国家标准,定义了数据管理能力的八个能力域,描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准,又细分为2
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产品介绍

国家标准号:GB/T 36073-2018
标准名称:数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)

范围和主要内容:
该标准把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。

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。
 

DCMM

 

价值

● 组织可准确掌握自身大数据管理和应用现状;帮助组织发现数据管理过程中存在的问题,结合其他组织较佳实践经验,给出针对性建议;

● 规范和指导组织的大数据发展,提升数据管理人员数据资产意识,传播数据管理较佳实践;

● 为组织建立数据能力提升体系;对组织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;

● 提供一年免费会员服务,从行业专家、较佳实践,行业研讨会、行业报告等多个层面开展相关服务,持续推动组织数据能力水平的提升。

办理流程

DCMM办理流程

所需材料

DCMM国家标准结合数据生命周期管理各个阶段的特征,按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结,提炼出组织数据管理的八大过程域,并对每项能力域进行了二级过程项(28个过程项)和发展等级的划分(5个等级)以及相关功能介绍和评定指标(441项指标)的制定。
 
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、数据质量检查、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

常见问题

数据管理能力成熟度等级

* DCMM5级-优化级
* DCMM4级-量化管理级
* DCMM3级-稳健级
* DCMM2级-受管理级
* DCMM1级-初始级