如何评估企业的数据管理成熟度？

淡忘往事

2024-07-03

评估企业的数据管理成熟度可以从DAMA数据管理框架来展开，定义相应评价指标，包括：数据架构、数据建模、存储和操作、数据安全、数据集成和互操作、文件和内容管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能的建设与应用、元数据管理、数据质量管理等方面。

数据管理成熟度（CMM）模型包括1~5个级别，方便企业对其自身的数字化能力进行定位评估，包括：

1）初始级：很少或没有数据治理，有限的工具集，控件应用不一致，为解决数据质量问题。

2）可重复级：数据治理开始出现，引入了一致的工具集，定义了一些数据角色和过程，意识到数据质量的影响。

3）已定义级：数据被视为组织的推动者，具有扩展能力的流程和工具，减少手工处理过程，流程结果和数据质量具有可预测性。

4）已管理级：集中规划和管理，管理数据相关风险，规范了数据管理性能指标，数据质量改进能够量化评估

5）优化级：高度可预测的流程，数据风险降低，充分理解数据质量和过程质量的指标含义。