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企业数据能力成熟度评估案例

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发表于 2019-11-19 16:41:38 | 显示全部楼层 |阅读模式

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导读:随着大数据时代的到来,数据如同石油一样成为战略资源!很多时候CIO、CDO对于数据如何管理依然是很迷茫:企业的数据团队该如何建设;数据管理应该制定哪些制度,数据管理应该有哪些职能,数据管理应当如何导入企业并有效落地实施;数据管理的未来该如何去发展…

▌评估背景

本次评估主要针对某公司数据能力成熟度现状,了解公司核心业务及组织模式下部门及部门间的协同情况,探讨公司总体数据能力成熟度方面开展的现状、存在问题及改进建议等,以期待能够达成共识,形成数据能力成熟度现状分析评估结果,为后续公司开展数据管理能力提升提供基础。

▌评估模型

数据管理能力成熟度评价模型(Data management Capability Maturity Model 简称DCMM)国家大数据重点标准之一,是一个综合标准规范、管理方法论、评估模型等多方面内容的综合框架,目标是提供一个全方位组织数据能力评估的模型。在模型的设计中,结合数据生命周期管理各个阶段的特征,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能力,并对每项能力进行了二级过程域的划分,发展等级的划分,以及相关功能介绍和评定标准的制定。



数据能力成熟度DCMM分为5个等级:Level1初始级、Level 2受管理级、Level 3稳健级、Level 4量化管理级、Level 5优化级。



Level 1初始级,数据需求的管理主要是在项目级进行体现,没有统一的管理流程,主要是被动式的管理;

Level 2受管理级,组织已经意识到数据是资产,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的管理;

Level 3稳健级,数据已经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管理流程促进数据管理的规范化;

Level 4量化管理级,数据被认为是获取竞争优势的重要资源,数据管理的效率能够进行量化分析和监控;

Level 5优化级,数据被认为是组织生存和发展的基础,相关管理流程能够实时优化,能够在行业内进行最佳实践的分享。

▌评估结果

某公司数据管理能力成熟度现状总体评估结果,如下图:



结合DCMM等级划分,某公司数据能力成熟度总体评估结果为:数据战略1.52;数据治理 1.99;数据架构2.09;数据应用 1.68;数据安全 1.64;数据质量 1.71;数据标准1.74;数据全生命周期 2.19,概要说明如下:

数据战略,制定了《以数据化推进全面量化管理重点工作任务》工作内容,需进一步确立数据战略定位,优化数据战略保障机制,强化数据战略执行落地;

数据治理,成立了数据资产管理委员会,需进一步明确数据治理组织体系,明确责任及岗位职责等;

数据架构,遵从集团制定的企业架构、企业数据模型,需进一步构建基于全业务数据中心的企业级数据模型,构建数据集成、共享环境,建设企业级元数据管理;

数据应用,具备常规报表应用和分析,能够开展数据挖掘、大数据分析应用,需进一步提升全业务数据中心数据分析能力,加强数据开放共享和服务管理能力;

数据安全,具备较为完备信息安全体系建设,需加强数据安全策略、管理、审计方面能力;

数据质量,具备基于业务数据质量方面的专项提升,需加强公司级数据质量管控和数据质量工具实践;

数据标准,具备基于集团层主数据管理MDM,需深化公司级主数据管理及应用,强化公司级数据标准编制和标准管控体系建设;

数据生命周期,具备部门级数据需求应用开发、实现,需强化数据需求、设计、研发等阶段的数据管理,统一数据需求管控,提升支撑业务的响应能力。

某公司数据能力成熟度评估结果为:



原文链接:https://kuaibao.qq.com/s/20190827A0ADRO00?refer=cp_1026



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