dcmm数据管理能力

数据管理能力成熟度评估模型给出了数据管理能力成熟度评估模型以及相应的成熟度等级,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等8个能力域。

dcmm数据管理能力

上期文章中,给大家普及了DCMM中的数据治理板块。本期科普内容是关于DCMM中的数据应用领域。

数据应用分为三个阶段数据分析、数据开发共享、数据服务。

以下为擎标根据DCMM评估内容为大家整理出数据应用三个能力域的相关内容:

1、数据分析

1.1 概述

数据分析是对组织各项经营管理活动提供数据决策支持而进行的组织内外部数据分析或挖掘建 模,以及对应成果的交付运营、评估推广等活动。数据分析能力会影响到组织制定决策、创造价值、向用户提供价值的方式。

1.2 过程描述

过程描述如下:

a) 常规报表分析,按照规定的格式对数据进行统一的组织、加工和展示;

b) 多维分析,各分类之间的数据度量之间的关系,从而找出同类性质的统计项之间数学上的 联系;

c) 动态预警,基于一定的算法、模型对数据进行实时监测,并根据预设的阀值进行预警;

d) 趋势预报,根据客观对象已知的信息而对事物在将来的某些特征、发展状况的一种估计、测算活动,运用各种定性和定量的分析理论与方法,对发展趋势进行预判。

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1.3 过程目标

过程目标如下:

a) 数据分析能力满足组织的业务运营需求,并适应业务、技术领域的发展变化;

b) 数据分析促进数据驱动型决策和业务价值实现,数据分析成为组织的核心竞争力。

1.4 能力等级标准

能力等级标准如下:

a) 第1级:初始级

1) 在项目层面开展常规报表分析,数据接口开发;

2) 在系统层面提供数据查询,满足特定范围的数据使用需求。

b) 第2级:受管理级

1) 各业务部门根据自身需求制定了数据分析应用的管理办法;

2) 各业务部门独立开展各自数据分析应用的建设;

3) 采用点对点的方式处理数据分析中跨部门的数据需求;

4) 数据分析结果的应用局限于部门内部,跨部门的共享大部分是以线下的方式进行。

c) 第3级:稳健级

1) 在组织级层面建设统一报表平台,整合报表资源,支持跨部门及部门内部的常规报表分析和数据接口开发;

2) 在组织内部建立了统一的数据分析应用的管理办法,指导各部门数据分析应用的建设;

3) 建立了专门的数据分析团队,快速支撑各部门的数据分析需求;

4) 能遵循统一的数据溯源方式来进行数据资源的协调;

5) 数据分析结果能在各个部门之间进行复用,数据分析口径定义明确。

d) 第4级:量化管理级

1) 建立了常用数据分析模型库,支持业务人员快速进行数据探索和分析;

2) 能量化评价数据分析效果,实现数据应用量化分析;

3) 数据分析能有力支持业务应用和运营管理。

e) 第5级:优化级

1) 能推动自身技术创新;

2) 在业界分享最佳实践,成为行业标杆。

2 、数据开放共享

2.1 概述

数据开放共享是指按照统一的管理策略对组织内部的数据进行有选择的对外开放,同时按照相关的管理策略引入外部数据供组织内部应用。数据开放共享是实现数据跨组织、跨行业流转的重要前提,也是数据价值最大化的基础。

2.2 过程描述

过程描述如下:

a) 梳理开放共享数据,组织需要对其开放共享的数据进行全面的梳理,建立清晰的开放共享数据目录;18GB/T36073—2018

b) 制定外部数据资源目录,对组织需要的外部数据进行统一梳理,建立数据目录,方便内部用户的查询和应用;

c) 建立统一的数据开放共享策略,包括安全、质量等内容;

d) 数据提供方管理,建立对外数据使用政策、数据提供方服务规范等;

e) 数据开放,组织可通过各种方式对外开放数据,并保证开放数据的质量;

f) 数据获取,按照数据需求进行数据提供方的选择。

2.3 过程目标

过程目标如下:

a) 数据开放共享可满足安全、监管和法律法规的要求;

b) 数据开放共享可促进内外部数据的互通,促进数据价值的提升。

2.4 能力等级标准

能力等级标准如下:

a) 第1级:初始级

1) 按照数据需求进行了点对点的数据开放共享;

2) 对外共享的数据分散在各个应用系统中,没有统一的组织和管理。

b) 第2级:受管理级

1) 在部门层面制定了数据开放共享策略,用以指导本部门数据的开放和共享;

2) 建立了部门级的数据开放共享流程,审核数据开放共享需求的合理性,并确保对外数据质量;

3) 对部门内部的数据进行统一整理,实现集中的对外共享。

c) 第3级:稳健级

1) 在组织层面制定了开放共享数据目录,方便外部用户浏览、查询已开放和共享的数据;

2) 在组织层面制定了统一的数据开放共享策略,包括安全、质量、组织和流程,用以指导组的数据开放和共享;

3) 有计划的根据需要修改开放共享数据目录,开放和共享相关数据;

4) 对开放共享数据实现了统一管理,规范了数据口径,实现了集中开放共享。

d) 第4级:量化管理级

1) 定期评审开放数据的安全、质量,消除相关风险;

2) 及时了解开放共享数据的利用情况,并根据开放共享过程中外部用户反馈的问题,提出改进措施。

e) 第5级:优化级

1) 通过数据开放共享创造更大的社会价值,同时促进组织竞争力的提升;

2) 在业界分享最佳实践,成为行业标杆。

3 、数据服务

3.1 概述

数据服务是通过对组织内外部数据的统一加工和分析,结合公众、行业和组织的需要,以数据分析结果的形式对外提供跨领域、跨行业的数据服务。数据服务是数据资产价值变现最直接的手段,也是数

据资产价值衡量的方式之一,通过良好的数据服务对内提升组织的效益,对外更好的服务公众和社会。19GB/T36073—2018数据服务的提供可能有多种形式,包括数据分析结果,数据服务调用接口,数据产品或数据服务平台等,具体服务的形式取决于组织数据的战略和发展方向。

3.2 过程描述

过程描述如下:

a) 数据服务需求分析,需要有数据分析团队来分析外部的数据需求,并结合外部的需求提出数据服务目标和展现形式,形成数据服务需求分析文档;

b) 数据服务开发,数据开发团队根据数据服务需求分析对数据进行汇总和加工,形成数据产品;

c) 数据服务部署,部署数据产品,对外提供服务;

d) 数据服务监控,能对数据服务有全面的监控和管理,实时分析数据服务的状态、调用情况、安全情况等;

e) 数据服务授权,对数据服务的用户进行授权,并对访问过程进行控制。

3.3 过程目标

过程目标如下:

a) 通过数据服务探索组织对外提供服务或产品的数据应用模式,满足外部用户的需求;

b) 通过数据服务实现数据资产价值的变现。

3.4 能力等级标准

能力等级标准如下:

a) 第1级:初始级

1) 根据外部用户的请求进行了针对性的数据服务定制开发;

2) 数据服务分散在组织内的各个部门。

b) 第2级:受管理级

1) 对数据服务的表现形式进行了统一的要求;

2) 组织层面明确了数据服务安全、质量、监控等要求;

3) 组织层面定义了数据服务管理相关的流程和策略,指导各部门规范化管理。

c) 第3级:稳健级

1) 在组织层面制定了数据服务目录,方便外部用户浏览、查询已具备的数据服务;

2) 统一了数据服务对外提供的方式,规范了数据服务状态监控、统计和管理功能,并由统一的平台提供;

3) 进一步细化了数据服务安全、质量、监控等方面的要求,建立了企业级的数据服务管理制度;

4) 有意识地响应外部的市场需求,积极探索对外数据服务的模式,主动提供数据服务。

d) 第4级:量化管理级

1) 与外部相关方合作,共同探索、开发数据产品,形成数据服务产业链;

2) 通过数据服务提升组织的竞争力,并实现了数据价值;

3) 对数据服务的效益进行量化评估,量化投入产出比。

e) 第5级:优化级

业界分享最佳实践,成为行业标杆。

以上是擎标为大家整理的数据应用相关内容,大家如果对数据应用感兴趣希望获取更多相关信息可在本文章后留言,擎标在线为您解答

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