企業某些業務沒有開展，評估模型不適用？
DCMM數據管理能力成熟度模型定義了數據戰略、
數據治理、數據架構、
數據應用、數據安全、
數據質量、
數據標準和數據生存周期8個能力域，每個能力域又分為幾個能力項，共28個能力項，有些企業在數據管理方面只是做了其中某一部分，覺得此模型不適應企業的實際需求，其實在實際執行過程中，是可以基于企業實際進行調整的。 根據DCMM評估標準要求，在開展
數據管理能力成熟度評估時，根據受評單位的實際情況，可以選擇重點評估的范圍。比如在評分時可以選擇其中5個域作為重點評估域，設置較高的權重，對剩余3個域，設置較低的權重。 建議企業在自評估時，除了按能力域外，還可以按能力項進行選擇評估范圍，比如在數據標準方面，可以只選擇
主數據、及業務術語進行評估，不對數據元及指標數據進行評估。在實際工作中，可根據企業自身需要選擇評估范圍，不用嚴格覆蓋DCMM所有能力項。
一次性的評估工作，一年只能開展一次
DCMM數據管理能力成熟度評估證書的有效期是3年，如果只是為了獲取DCMM認證可以是2到3年開展一次評估。但我們開展數據管理能力成熟度評估除了獲取證書以外，更重要的是了解自身的數據管理能力現狀，識別出數據管理能力存在的不足，明確后續數據管理能力提升方向。因此數據管理能力成熟度評估的頻率根據企業的實際情況，建議每年可以做一次全面評估，每月或每季度可以做一次局部自評估。 全面評估：建議每年在做下一年的規劃前，由信息部門牽頭組織一次全面自評估，覆蓋所有的數據管理能力域及公司所有業務，全面評估了解公司數據管理能力現狀及存在問題，并以全面評估的結果作為下一年規劃的輸入。 局部自評估：每個月（或每個季度）開展一次局部的自評估，由各數據管理小組或項目團隊組織開展，評估的范圍可根據實際情況只選擇其中幾個評估域，比如只評估數據安全、數據質量等，評估的目的是了解各數據管理團隊當前工作完成情況，與總體計劃之間的差距，根據評估情況及時調整計劃，保障數據管理工作有序推進。
只能是定性評估，無法定量評估
目前DCMM數據管理能力成熟度評估模型提供的評估標準大部分都是定性評估，在實踐中我們可以根據需要對某些評估標準進行優化，量化相應的評估指標。比如在數據治理溝通方面，“定期開展相關的培訓工作，定期發布數據質報告”可以優化為“每個月開展一次數據管理培訓，每周發布數據質量報告”。比如在
元數據管理方面，“建立了組織級集中的元
數據存儲庫，統一管理了多個業務領域及其應用系統的元數據”可以優化為“建立了組織級集中的元數據存儲庫，統一管理了5個應用系統的元數據，且每個系統元數據準確率達90%以上”。同時還可以在DCMM評估標準的基礎上進行擴充，增加量化評估指標，甚至可以將工作中制定的KPI、ORK指標作為自評估的參考指標。
DCMM與其他模型有什么不同？
DCMM與國外的數據管理能力成熟度模型相比，DCMM是具有中國特色的數據管理模型。
DCMM離不開數據管理工具支持
從DCMM評估要求里可以看到，明確要求“申請的企業至少具有數據治理、數據質量、數據安全、數據標準、數據應用、數據架構、數據生存周期等方面的兩項管理工具，并提供工具的軟件著作權證書或產品采購合同作為證明材料”。數據管理工具必不可少。
億信華辰睿治數據治理平臺作為國內功能最全的數據治理產品之一，入選IDC企業數據治理實施部署指南。同時，在IDC發布的《中國數據治理市場份額,2021》報告中，億信華辰位居數據治理解決方案市場份額第一。
同時，應對今天各行業企業面臨的數據管理挑戰，億信華辰基于DCMM數據管理能力成熟度評估模型，利用核心產品睿治數據治理平臺和億信ABI，可幫助客戶建立起符合自身特征的數據架構和數據治理體系，包括數據標準管理、元數據管理、數據質量管理、資產服務管理、數據安全管理、數據生命周期管理，賦能業務應用場景，助力企業構建扎實的數據根基，實現數字化經營。
1.提供全域數據整合能力
強大的數據采集能力。提供豐富的數據庫資源接入，可進行多樣的異構數據源采集，高時效的數據感應加工。
高效的數據處理能力。提供多樣的增量捕獲和數據裝載，全拖拽式流程設計器，可視化調試和預裝載，零代碼數據處理。
2.提供種類多樣的數據服務
支持將高價值數據應用開發成數據產品，包括：分析報表、分析報告、 主題文件集合和分析模型等。
提供多種數據資產盤點方式，將散落在企業各個業務系統的數據按不同的分類角度歸集。
3.實現自動化智能化
內置采集適配器，用戶可通過配置數據源參數及定時采集任務，進行自動化采集。
基于元數據的智能盤點，可以降低數據資產盤點工作量，并提高數據資產目錄信息的時效性。
如今，億信華辰在數據管理領域形成了獨特優勢：數據產品全覆蓋，經驗豐富，服務更優。評估數據擁有方在數據管理方面存在的問題并給出針對性的建議，幫助其提升數據治理能力水平。如果您的企業有DCMM評估需求，歡迎聯系我們。
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