江苏推进DCMM案例 CCRC保过 江苏硕思信息供应

根据评分的结果汇总成数据能力成熟度等级分布情况，江苏推进DCMM案例。该企业在数据战略管理域、数据生命周期管理域以及元数据管理域获得了较高分数。这表明该企业制定了明确的数据战略，并且结合元数据、数据架构、数据标准等内容实现了数据资产全生命周期的管理，明确了数据管理组织和职责，对三域数据实现了统一的管理，提升了数据质量，奠定了数据应用和分析的基础。同时，在评估过程中也发现了存在的一些问题，在数据质量考核，江苏推进DCMM案例、数据安全标准，江苏推进DCMM案例、数据标准落地等方面需要进一步的加强和提升，需要在大数据中心平台建设的过程中重点进行关注和改善。数据管理策略的是“目标状态”的表达。江苏推进DCMM案例

创造性：数据能力成熟度评价模型是国内外数据行业发展的崭新事物，目前体系化的数据能力成熟度评价模型基本都处于起步阶段，该模型是国内份完整的数据能力成熟度评价标准，对规范国内大数据行业的发展具有重要意义。性：在标准研制的过程中，对数据管理相关的理论进行了充分研究，包括DMBOK、DMM、DCAM[3]、Gartner（高德纳咨询公司）报告等资料，并且充分考虑了国内数据管理行业的发展，包括国家大数据领域的政策以及企业数据管理的整体发展历程。江苏推进DCMM案例DCMM是国内个相关组织进行数据管理的一个参照型标准。

DCMM评估企业收益（1）帮助和指导企业获得当前数据管理现状，识别与行业比较好实践差距，找准关键问题，提出数据管理改进建议和方向。（2）开展人员培训，提升企业数据管理人员技能，提高企业数据管理能力成熟度。（3）有机会参与数据管理案例遴选以及成果展示系列活动。（4）以第三方客观评估结果为依据，对外展示企业数据管理能力，满足监管要求，传递信任。DCMM将组织内部数据能力划分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。

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、数据质量检查、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。DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，自低向高依次为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。

DCMM评估也一样，一定要想清楚：Why——为什么评估。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。数据管理能力成熟度的评估不是为了更“别人”争长短、较高低，不要为了获得更高的评价等级，将其作为一场“”竞赛。要通过数据管理成熟度的评估，真正发现问题、找到差距、提出改进方案和比较好路径，帮助企业实现数字化转型。数据管理能力成熟度模型（datamanagementcapabilitymaturitymodel，DCMM）与以上2个模型比较大的差异在于它既吸收了行业公认的部分，又结合了国内数据发展的现实情况，增添了“数据标准”“数据安全”和“数据应用”3个的能力项。DCMM标准的发布对于规范行业数据的管理，促进数据产业的发展有着重要的意义。江苏推进DCMM案例

数据应用:数据分析、数据开放共享、数据服务。江苏推进DCMM案例

除获得DCMM 4级外，京东物流还凭借“基于DCMM数据治理”项目成功入选中国电子信息行业联合会2021年企业数据管理能力实践案例。并且，京东物流近日还荣获国际数据管理协会（DAMA）中国分会的评选“数据治理比较好实践奖”，充分体现了京东物流数据治理达行业前沿水平。京东物流将继续提升数据管理能力。通过数据驱动业务发展，从供应链全局比较好角度，帮助企业优化库存管理、减少运营成本、高效分配内部资源，让客户专注业务，实现高质量增长，助力实体经济和新兴产业做强做大，推动全球高效流通和可持续发展。江苏推进DCMM案例

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