本文介绍CMMI DMM 数据管理能力成熟度模型:

  • DMM简介
  • DMM主要内容
  • DMM快速评估模型

DMM 简介

DMM从何而来?

金融危机以来,数据管理进入关键时期,如何在海量增长数据、风险控制和战略快速转型下,获得有效数据能力的支撑,是每个组织需要考虑的现实问题。

组织开展数据管理的模式和最佳实践的有效性是DMM的诞生的源泉。

DMM由EDM理事会和卡内基梅隆大学合作,对数据管理能力评估模型和成熟度提出标准。

什么是DMM呢?

DMM数据管理能力成熟度模型为组织提供了一套评估数据管理能力标准,准确获得组织的数据管理能力成熟度和提出符合组织特定环境下的数据管理提升路线图,是当前企业数字化转型背景下的迫切需求。

  • DMM模型继承了CMMI能力成熟度模型的原则和框架;
  • 通过业务与IT的深度融合,提出服务于组织管理数据资产的需求,确保组织获得数据管理能力;
  • 组织可以通过可靠、准确的数据,获得成本控制、降低风险、增强信誉度和数据增值服务等,提升组织战略决策和商务智能化能力。

DMM有哪些价值呢?

DMM用于组织数据资产管理,对数据管理过程提出能力改进的成熟度评价,从数据全生命周期角度提出数据管理要求:

  • 评估组织当前数据管理能力;
  • 识别数据管理能力差距;
  • 规划未来数据管理能力提升路线图。

DMM 主要内容

DMM框架模型由5大核心域及20个数据管理过程域构成,并通过与基础设施及支持流程的综合运用,形成完整的数据管理能力成熟度模型。

核心域模型及其关系

5大核心域是组织有效开展数据管理工作的体系框架,明确了数据战略、数据质量、数据运营、平台和架构、数据治理之间的依赖关系,确保组织开展数据管理实践。

过程域主要内容

20个数据管理过程域+5个支撑流程,如下:

成熟度等级

能力成熟度等级划分,如下:

DMM 快速评估模型

DMM快速自评估模型介绍

  1. 本模型基于CMMI DMM 数据管理能力成熟度的核心域及过程域主要内容框架设计;
  2. 通过选定不同过程域能力成熟度等级归属状态,快速获得组织的数据管理能力成熟度初步现状;
  3. 组织可以根据本模型框架进行裁剪和扩展,形成本企业特定环境下定制化数据能力成熟度快速自评估模型。

获得快速自评估模型

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