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如何评估企业的数据管理成熟度?

数字化转型 共 1 个回答
  • 淡忘往事
    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。

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