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关键领域定义组织数据能力被综合定义为八大一级过程域，dcmm认证，其中每个一级过程域又有若干二级过程域来组成，DCMM中通过对每个二级过程域的概念、目标以及功能的定义来标准化组织数据管理的过程。在进行数据 能力评估的过程中，每个一级过程域相互独立，可以独立开展评估，但是在实际的管理过程中，每个一级过程域又相互支撑，需要统一荃面开展才能完善数据管理体系。数据战略:数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估数据治理:数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通数据架构:数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理数据应用:数据分析、数据开放共享、数据服务数据安全:数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计数据质量:数据质量需求、数据质量检査、数据质量分析、数据质量提升数据标准:业务数据.参考数据和主数据、数据元、指标数据数据生存周期:数据需求、数据设计和开放、数据运维、数据退役



企业通过DCMM评估，其价值和意义主要在以下四个方面：有利于帮助企业更加熟练地管理数据资产，增强数据管理和应用的能力，武汉dcmm，并提供一致和可比较的基准，dcmm体系认证，以衡量一段时间内的进展。有利于帮助企业理清数据管理能力的长处和不足在哪里，帮助企业确定选择治理的优先顺序、治理范围和内容，更有效地管理和使用数据。有利于帮助企业建立与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系，包含组织体系、制度体系、标准体系以及工具和技术体系等。有利于帮助企业建立数据管理和应用的队伍，培养数字化人才，有利于推动数据思维和数据意识的建立。企业开展DCMM评估是为了找到数据管理中的实际问题、不足或优势，是为了更好的管理和应用好数据，从而为企业的数字化提供更好的支撑。要通过数据管理成熟度的评估，DCMM数据管理能力成熟度评估，真正发现问题、找到差距、提出改进方案和更佳路径，帮助企业自身实现数字化转型。

DCMM标准分析提炼出了组织数据管理的八大能力域，并对每项能力域进行了二级能力项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标（441项指标）的制定。

该标准适用于所有类型的组织，特别是拥有较多数据的组织以及旨在初期规范数据管理的组织，可作为数据管理的指导规则，也可作为数据管理状况的评估依据。

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