企业某些业务没有开展，评估模型不适用？
DCMM数据管理能力成熟度模型定义了数据战略、
数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、
数据质量、
数据标准和数据生存周期8个能力域，每个能力域又分为几个能力项，共28个能力项，有些企业在数据管理方面只是做了其中某一部分，觉得此模型不适应企业的实际需求，其实在实际执行过程中，是可以基于企业实际进行调整的。 根据DCMM评估标准要求，在开展
数据管理能力成熟度评估时，根据受评单位的实际情况，可以选择重点评估的范围。比如在评分时可以选择其中5个域作为重点评估域，设置较高的权重，对剩余3个域，设置较低的权重。 建议企业在自评估时，除了按能力域外，还可以按能力项进行选择评估范围，比如在数据标准方面，可以只选择
主数据、及业务术语进行评估，不对数据元及指标数据进行评估。在实际工作中，可根据企业自身需要选择评估范围，不用严格覆盖DCMM所有能力项。
一次性的评估工作，一年只能开展一次
DCMM数据管理能力成熟度评估证书的有效期是3年，如果只是为了获取DCMM认证可以是2到3年开展一次评估。但我们开展数据管理能力成熟度评估除了获取证书以外，更重要的是了解自身的数据管理能力现状，识别出数据管理能力存在的不足，明确后续数据管理能力提升方向。因此数据管理能力成熟度评估的频率根据企业的实际情况，建议每年可以做一次全面评估，每月或每季度可以做一次局部自评估。 全面评估：建议每年在做下一年的规划前，由信息部门牵头组织一次全面自评估，覆盖所有的数据管理能力域及公司所有业务，全面评估了解公司数据管理能力现状及存在问题，并以全面评估的结果作为下一年规划的输入。 局部自评估：每个月（或每个季度）开展一次局部的自评估，由各数据管理小组或项目团队组织开展，评估的范围可根据实际情况只选择其中几个评估域，比如只评估数据安全、数据质量等，评估的目的是了解各数据管理团队当前工作完成情况，与总体计划之间的差距，根据评估情况及时调整计划，保障数据管理工作有序推进。
只能是定性评估，无法定量评估
目前DCMM数据管理能力成熟度评估模型提供的评估标准大部分都是定性评估，在实践中我们可以根据需要对某些评估标准进行优化，量化相应的评估指标。比如在数据治理沟通方面，“定期开展相关的培训工作，定期发布数据质报告”可以优化为“每个月开展一次数据管理培训，每周发布数据质量报告”。比如在
元数据管理方面，“建立了组织级集中的元
数据存储库，统一管理了多个业务领域及其应用系统的元数据”可以优化为“建立了组织级集中的元数据存储库，统一管理了5个应用系统的元数据，且每个系统元数据准确率达90%以上”。同时还可以在DCMM评估标准的基础上进行扩充，增加量化评估指标，甚至可以将工作中制定的KPI、ORK指标作为自评估的参考指标。
DCMM与其他模型有什么不同？
DCMM与国外的数据管理能力成熟度模型相比，DCMM是具有中国特色的数据管理模型。
DCMM离不开数据管理工具支持
从DCMM评估要求里可以看到，明确要求“申请的企业至少具有数据治理、数据质量、数据安全、数据标准、数据应用、数据架构、数据生存周期等方面的两项管理工具，并提供工具的软件著作权证书或产品采购合同作为证明材料”。数据管理工具必不可少。
亿信华辰睿治数据治理平台作为国内功能最全的数据治理产品之一，入选IDC企业数据治理实施部署指南。同时，在IDC发布的《中国数据治理市场份额,2021》报告中，亿信华辰位居数据治理解决方案市场份额第一。
同时，应对今天各行业企业面临的数据管理挑战，亿信华辰基于DCMM数据管理能力成熟度评估模型，利用核心产品睿治数据治理平台和亿信ABI，可帮助客户建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系，包括数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、资产服务管理、数据安全管理、数据生命周期管理，赋能业务应用场景，助力企业构建扎实的数据根基，实现数字化经营。
1.提供全域数据整合能力
强大的数据采集能力。提供丰富的数据库资源接入，可进行多样的异构数据源采集，高时效的数据感应加工。
高效的数据处理能力。提供多样的增量捕获和数据装载，全拖拽式流程设计器，可视化调试和预装载，零代码数据处理。
2.提供种类多样的数据服务
支持将高价值数据应用开发成数据产品，包括：分析报表、分析报告、 主题文件集合和分析模型等。
提供多种数据资产盘点方式，将散落在企业各个业务系统的数据按不同的分类角度归集。
3.实现自动化智能化
内置采集适配器，用户可通过配置数据源参数及定时采集任务，进行自动化采集。
基于元数据的智能盘点，可以降低数据资产盘点工作量，并提高数据资产目录信息的时效性。
如今，亿信华辰在数据管理领域形成了独特优势：数据产品全覆盖，经验丰富，服务更优。评估数据拥有方在数据管理方面存在的问题并给出针对性的建议，帮助其提升数据治理能力水平。如果您的企业有DCMM评估需求，欢迎联系我们。
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