分销商覆盖管理模块(dcmm) 报表的介绍
DCMM贯标评估最佳实践方法、流程和步骤
DCMM贯标评估最佳实践方法、流程和步骤数据工匠俱乐部发展数据治理行业，普及数据治理知识，构建数据治理体系，改变企业数据管理现状，提高企业数据质量，推动企业走进大数据时代。
前言国家“十四五”规划提出要加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。
《数据管理能力成熟度评估模型》（简称DCMM，Datamanagement capability maturity assessment model），作为我国首个数据管理领域的国家标准，采用对标管理的方式，全面识别和定位企业数据管理所处发展阶段和未来发展方向，为各行业、企业数据管理能力体系建设和数字化转型工作提供了标准方法和基础支撑。
图1 DCMM的定位和作用近年来，工信部组织中国电子信息行业联合会积极推进DCMM在各行业的贯标应用，截至发文累计完成300余家企业贯标评估，覆盖通信、能源、健康、制造、互联网等各个行业，DCMM的专业性和权威性也得到了业界的广泛认可。
从评估结果看，获评DCMM优化级（五级）、量化管理级（四级）、稳健级（三级）和其他级别的企业数量分别为3家、28家、94家和190家，其中DCMM优化级仅占1%左右。
通过对相关企业的DCMM贯标评估情况进行分析，发现由于贯标企业对于DCMM的认识不足，缺乏科学、有效的评估准备方法、团队和评估经验，导致在DCMM贯标评估时无法全面、充分、客观的展示企业的数据管理能力水平。
本文以某获评DCMM五级（优化级）的大型央企的DCMM贯标评估工作作为参考，总结提炼作为DCMM贯标企业，如何开展DCMM贯标评估准备工作，具体的流程、方法、步骤是什么，为有意参加DCMM贯标评估的企业提供相关参考。
DCMM贯标评估工作流程和步骤为高质量开展DCMM贯标评估工作，企业在开展DCMM评估之前，需要结合本单位实际情况，确定DCMM评估的能力等级目标和数据业务发展目标，从而保障能够借助DCMM贯标评估工作，全面掌握本单位数据管理整体情况和薄弱点，制定科学、有效的优化提升路径，有效提升企业数据管理能力。
数据管理能力成熟度dcmm评估介绍
数据管理能力成熟度dcmm评估介绍全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：数据管理对于企业的重要性越来越被重视，随之而来的问题是如何评估数据管理的能力水平。
数据管理能力成熟度模型（Data Management Capability Maturity Model，DCMM）是一种用于评估组织数据管理能力的框架，帮助企业了解自己在数据管理方面的现状和存在的问题，从而制定相应的改进计划。
一、DCMM的背景DCMM最初由美国国家标准与技术研究院（NIST）提出，旨在帮助企业评估自己的数据管理能力水平，引导其实施更加有效的数据管理策略。
DCMM包括了五个不同层次的成熟度水平，从初始级到最高级别，每个级别都对应了一组特定的数据管理实践。
二、DCMM的五个成熟度级别1. 初始级（Level 1）：在这个级别，企业没有建立一套明确的数据管理流程，数据管理工作可能是零散地进行，没有一致的标准和规范。
2. 重复级（Level 2）：企业开始意识到数据管理的重要性，在组织内建立了一些数据管理实践，但这些实践可能还缺乏整体性和一致性。
3. 定义级（Level 3）：企业建立了统一的数据管理流程和标准，明确了数据管理的责任和权限，实现了对数据的有效管理和控制。
4. 管理级（Level 4）：企业在数据管理方面取得了显著进步，能够根据需求灵活地调整数据管理策略，实现了数据管理与业务目标的有效对接。
5. 优化级（Level 5）：企业已经将数据管理视为核心竞争力，并持续优化和改进数据管理流程，实现了全面的数据价值最大化。
三、评估DCMM级别的方法评估企业的数据管理能力水平需要进行一系列的评估活动，可以通过以下几个步骤来实现：1. 制定评估计划：明确评估的范围和目标，确定评估的方法和工具。
2. 收集数据：收集和整理与数据管理相关的信息和数据，包括组织结构、流程、技术工具等。
3. 进行评估：根据DCMM的各个级别标准，对企业的数据管理能力进行评估，确定其目前所处的成熟度级别。
dcmm 成熟度 辅导内容
dcmm 成熟度辅导内容
DCMM（数据管理成熟度模型）是一种用于评估企业数据管理能力的模型，它将企业的数据管理成熟度分为五个等级，从低到高依次为：初始级、管理级、优化级、集成级和持续改进级。
针对不同成熟度等级的企业，DCMM辅导内容主要包括以下几个方面：
1. 初始级：针对初始级的企业，DCMM辅导内容主要包括数据管理的概念介绍、数据管理的必要性、数据管理的基本原则和方法等方面的知识普及。
2. 管理级：针对管理级的企业，DCMM辅导内容主要包括数据管理框架的构建、数据管理流程的制定、数据质量的评估和控制、数据安全与合规等方面的指导。
3. 优化级：针对优化级的企业，DCMM辅导内容主要包括数据挖掘和分析、数据价值的挖掘和利用、数据管理的自动化和智能化等方面的指导。
4. 集成级：针对集成级的企业，DCMM辅导内容主要包括数据管理的战略规划、数据管理的组织架构和职责划分、数据管理的绩效评估和持续改进等方面的指导。
5. 持续改进级：针对持续改进级的企业，DCMM辅导内容主要包括数据管理的创新和变革、数据管理的未来趋势和挑战、数据管理的持续改进和优化等方面的指导。
通过DCMM辅导内容的实施，可以帮助企业提高数据管理能力，实现数据价值的最大化，从而提高企业的整体竞争力和市场地位。
分销商覆盖管理系统——数据公式
客户服务水平
EDR系统
分销商当月平均每天仓库有货规格数/
全部宝洁供货规格数
系统数据准确度
库存服务水平和应收账数据准度来自IDS，
覆盖数据准度来自组长实检查
分销商当月库存准度，平均DSR覆盖
数据准度，应收帐数据准度三个数据
准度的平均值
覆盖人员政府福利上交率
手工输入
覆盖人员劳动合同签订率
DSR每日访问报告
包括重复拜访
每DSR每品牌的当天所有拜访商店各品牌分销的合计
每DSR每品类的货架面积当天拜访达到目标商店数
各促销活动的实现结果
每促销活动实际卖入商店数
三、报表部分
分销商业绩报表的衡量指标公式：
衡量指标
数据来源
公式
分销达标率
每天操作员将每DSR每日访问报告各品牌分销总计输入系统，系统计算
促销达标率
每天操作员将DSR每日访问报告各促销活动促销达标商店数输入系统，系统计算
全部做覆盖的DSR所拜访商店中当月达到促销目标的商店数/分销商当月全部促
销活动目标之和
拜访达标率
每天操作员将DSR每日访问报告总计各类商
店拜访数输入系统，系统计算
全部做覆盖的DSR当月实际拜访商店
数之和（包括重复拜访）/全部做覆盖的
全部做覆盖DSR当月所拜访商店的分销总和/全部做覆盖的DSR当月所拜访的商店的分销目标之和
助销达标率
每天操作员将每DSR每日访问报告各品类货架面积达标数总计输入系统，系统计算
全部做覆盖的DSR当月所拜访商的货架面积达到品类要求的个数总和/全部做覆盖的DSR当月所拜访的商店的要求货架面积的品类的个数之和
分销商覆盖管理系统——数据公式
c分销商覆盖管理系统数据公式
客户服务水平
EDR系统
分销商当月平均每天仓库有货规格数/
全部宝洁供货规格数
系统数据准确度
库存服务水平和应收账数据准度来自IDS，
覆盖数据准度来自组长实检查
分销商当月库存准度，平均DSR覆盖
数据准度，应收帐数据准度三个数据
准度的平均值
覆盖人员政府福利上交率
手工输入
覆盖人员劳动合同签订率
目标
数据来源
注解
每DSR当天商店拜访数
DSR每日访问报告
包括重复拜访
每DSR每品牌的当天所有拜访商店各品牌分销的合计
每DSR每品类的货架面积当天拜访达到目标商店数
各促销活动的实现结果
每促销活动实际卖入商店数
三、报表部分
分销商业绩报表的衡量指标公式：
衡量指标
数据来源
公式
分销达标率
每天操作员将每DSR每日访问报告各品牌分销总计输入系统，系统计算
c分销商覆盖管理系统数据公式
分销商覆盖管理系统——数据公式
一、目标制定部分
各渠道目标设定
目标
数据来源
注解
各渠道每品牌的分销目标
各渠道每品类的货架面积目标
由CMO提供
DSR每月目标设定
目标
数据来源
注解
由CMO提供
收款
拜访次数
各促销活动完成目标
每促销活动卖入的商店数
二、数据输入部分
每日VDIP实际情况输入
手工输入
覆盖人员基本工资发放率
手工输入
P 37
全部做覆盖DSR当月所拜访商店的分销总和/全部做覆盖的DSR当月所拜访的商店的分销目标之和
助销达标率
每天操作员将每DSR每日访问报告各品类货架面积达标数总计输入系统，系统计算
DCMM数据管理能力成熟度评估模型
1、DCMM简介、结构组成和能力等级划分1.1、DCMM简介：数据能力成熟度评价模型是一个综合数据管理过程、活动以及制度规范等多方面内容的模型，目标是提供一个全方位组织数据能力评估的模型，在模型的设计中，结合数据生命周期管理各个阶段的特征，对数据能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大能力，并对每项数据能力进行了二级过程域、建设目标、发展等级等方面的描述DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理能力成熟度评估模型）是由全国信标委大数据标准工作组（国家工信部信软司主导，多家企业和研究机构共同组成）研发，并于2018年3月15日正式发布，是我国数据管理领域最佳实践的总结和提升。
DCMM模型是一个整合了标准规范、管理方法论、评估模型等多方面内容的综合框架，他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。
该标准适用于组织在进行数据管理时候的规划，设计和评估，也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。
1.2、DCMM结构组成：DCMM模型，按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大过程域，即：数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量管理、数据标准、数据生命周期。
这八个过程域共包含28个过程项，441项评价指标。
2、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，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，需要统一全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2.1、数据战略数据战略是组织中数据工作开展的目标指引，定义组织数据工作的方向、愿景和原则。
40分销商覆盖管理模块(DCMM)——报表的介绍
40分销商覆盖管理模块(DCMM)——报表的介绍
分销商覆盖管理模块(DCMM)——报表的介绍
目的：介绍分销商覆盖管理模块中的报表产生流程和数据结构，帮助了解系统支持计算分销商覆盖费用和DSR奖金的功能流程：
1．客户经理提供CMO所制定的各渠渠道的零售标准
2．客户经理制定当月销代晴拜访/销量回款/促销目标
3．操作员将零售标准目标和每月目标维护进DCMM系统
4．IDSS每日将每DSR每日访问报告的总计输入DSMM系统
5．客户经理月初查看上月本覆盖成绩和审核分销商费用和DSR奖金
目标设定数据录入报表生成费用审核
客户经理
销售代表
操作员
数据的结构：。
dcmm中关于数据标准的描述
《DCMM中关于数据标准的描述》一、DCMM的介绍DCMM（Data Capability Maturity Model）是一个用于评估和提升组织数据管理能力的模型。
它由Data Management Association （DAMA）国际组织开发，旨在帮助组织建立健全的数据管理体系，提高数据管理的成熟度，实现数据资产的最佳化利用。
二、DCMM的框架DCMM模型包括5个能力级别和15个能力要素，分别是：1. 数据管理战略和规划（Level 1）2. 数据治理（Level 2）3. 数据架构和数据建模（Level 3）4. 数据质量管理（Level 4）5. 数据资产价值管理（Level 5）三、DCMM中的数据标准在DCMM模型中，数据标准是评估数据架构和数据建模能力的重要要素之一。
它包括以下几个方面的内容：1. 数据标准管理数据标准管理包括定义、发布、维护和追踪数据标准的过程，确保数据标准的准确性和时效性。
它还涉及到数据标准的版本管理、权限管理和变更管理等方面。
2. 数据标准的内容数据标准的内容主要包括数据命名规范、数据定义规范、数据格式规范、数据编码规范等。
这些规范的定义应该基于业务需求和数据治理政策，确保数据的一致性、可理解性和可维护性。
3. 数据标准的应用数据标准的应用指的是将数据标准应用到实际的数据管理工作中，包括数据建模、数据集成、数据交换、数据查询等方面。
在数据标准应用过程中，需要确保数据标准得到有效的落实和执行。
四、数据标准能力的评估在DCMM模型中，数据标准能力被分为5个等级，从初始级别到最成熟的级别分别是：1. 初始级别：数据标准管理混乱，缺乏统一的数据标准，数据质量较差。
2. 可重复级别：数据标准开始得到初步管理，但在应用中存在不一致性和混乱。
3. 已定义级别：组织建立了一套完整的数据标准体系，并在数据管理实践中得到初步应用。
4. 管理水平：数据标准得到有效管理和使用，能够支持组织的数据管理工作。
企业dcmm数据管理能力介绍及工作成效
文章标题：深度解读企业DCMM数据管理能力及工作成效在当今信息化快速发展的环境下，数据管理成为企业发展的核心竞争力之一。
DCMM（Data Center Maturity Model）数据管理能力模型作为一个有效的数据管理框架，为企业提供了全面评估和提升管理能力的方法。
本文将从深度和广度的角度，全面评估企业DCMM数据管理能力，并探讨其工作成效。
1. 企业DCMM数据管理能力介绍企业DCMM数据管理能力是指企业在整个数据管理生命周期中的能力水平，包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等方面。
DCMM 数据管理框架通过对数据管理成熟度的评估，帮助企业了解自身的数据管理水平，从而有针对性地制定提升计划，提高企业数据管理的成熟度。
2. 数据管理能力的全面评估在评估企业数据管理能力时，需要从多个维度进行全面评估。
首先是数据采集能力，包括数据来源的多样性、数据质量的稳定性和数据的实时性。
其次是数据存储和处理能力，包括数据存储的可扩展性、容错性和安全性，以及数据处理的效率和灵活性。
再次是数据分析和应用能力，包括对数据的挖掘和分析能力，以及数据在业务决策中的应用能力。
3. DCMM数据管理能力的工作成效DCMM数据管理能力的工作成效主要体现在数据管理效率的提升、数据价值的增加和业务创新的推动等方面。
通过提升数据管理能力，企业可以更有效地利用数据资源，加快业务决策和应用的速度，提高企业的竞争力和创新能力。
数据管理能力的提升还能够降低数据管理成本，减少数据泄露和安全风险，确保数据合规和可持续发展。
4. 个人观点和理解在我看来，企业DCMM数据管理能力的提升对于企业的发展至关重要。
一个具有高成熟度的数据管理能力的企业，不仅能够更好地适应信息化的需求，还能够更好地满足客户的需求，提高竞争力和创新能力。
企业在实践中应该注重提升数据管理能力，并且根据DCMM数据管理能力模型进行有针对性地改进和提升。
总结与回顾通过本文的阐述，我们全面了解了企业DCMM数据管理能力的重要性和工作成效。
dcmm数据成熟度管理认证条件
dcmm数据成熟度管理认证条件数据成熟度管理（DCMM）是一种用于评估和提升组织数据管理能力的认证标准。
它帮助组织了解其数据管理的现状，确定改进的重点，并为组织提供成熟度评级以追求数据管理的最佳实践。
本文将一步一步回答关于DCMM数据成熟度管理认证条件的问题，帮助读者更好地了解和应用这一认证标准。
什么是DCMM数据成熟度管理认证条件？DCMM是数据成熟度管理模型（Data Maturity Model）的简称，它定义了数据管理的五个层次：无序、初级、成熟、优秀和领先。
DCMM认证依据这一模型，对组织的数据管理能力进行评估，并根据评级结果颁发认证。
第一步：了解DCMM的五个层次为了理解DCMM认证条件，首先需要了解DCMM模型的五个层次。
这些层次反映了数据管理能力的不同成熟度水平，从基础的无序到最高水平的领先。
在无序层次，数据管理活动缺乏组织性和一致性；初级层次意味着组织已经开始意识到数据管理的重要性，但还未建立稳定的框架和流程；成熟层次说明组织已经建立了相对完整的数据管理框架和流程，并开始提升数据质量；优秀层次对数据管理进行了全面和深入的改进，数据质量高且可信；领先层次表示组织在数据管理领域具有创新能力，并通过最佳实践不断提升。
第二步：确定认证目标在进行DCMM认证之前，组织需要明确其认证目标。
这可能包括评估现有的数据管理能力、识别改进的重点、获得外部权威认证和提升对数据管理的认识和重视程度等。
明确认证目标有助于组织集中精力改进关键领域，从而更好地满足业务需求。
第三步：选择认证机构DCMM认证需要通过第三方认证机构进行。
选择认证机构时，组织应该考虑机构的专业经验、声誉和认证流程等方面，以确保认证结果的客观性和可信度。
此外，认证机构应该能够提供定制化的认证方案，以满足组织的特定需求和目标。
第四步：进行评估和改进在进行DCMM认证之前，组织将接受一次全面的评估，以了解其数据管理能力的现状。
评估包括问卷调查、文件审查和现场检查等环节，主要评估数据管理战略、组织结构、流程和工具、数据质量和数据安全等方面。
dcmm成熟度评价层次
DCMM成熟度评价层次1. 引言DCMM（Data Center Maturity Model，数据中心成熟度模型）是一种用来评估数据中心的成熟度和能力的模型。
它提供了一个框架，帮助组织评估其数据中心的现状，并制定改进计划，以提高数据中心的效率和可靠性。
本文将详细介绍DCMM的成熟度评价层次及其含义。
2. 成熟度评价层次DCMM将数据中心的成熟度划分为五个层次，分别是：初始层、重复层、定义层、管理层和优化层。
每个层次都代表了数据中心在不同方面的成熟度水平。
下面将详细介绍每个层次的特点和要求。
2.1 初始层在初始层，数据中心的管理和运营基本上是无序和反应式的。
以下是初始层的特点和要求：•数据中心的运营过程没有明确的规范和标准化。
•缺乏对数据中心的监控和报告机制。
•缺乏对数据中心设备和系统的维护和保养计划。
•数据中心的能源和资源使用效率较低，存在浪费现象。
要达到重复层，数据中心需要采取以下措施：•建立数据中心运营的基本规范和流程。
•实施数据中心的监控和报告系统，以便及时发现和解决问题。
•制定设备和系统的维护计划，并定期进行维护和保养。
•优化能源和资源的使用，减少浪费。
2.2 重复层在重复层，数据中心开始采取一些标准化和重复的运营实践。
以下是重复层的特点和要求：•数据中心的运营过程基本上是按照规范和流程进行的。
•存在一些监控和报告机制，但还不够完善。
•数据中心设备和系统的维护和保养计划已经初步建立。
•能源和资源的使用效率有所提高，但仍有改进空间。
要达到定义层，数据中心需要采取以下措施：•进一步完善数据中心的运营规范和流程，并确保其得到有效执行。
•建立全面的监控和报告系统，以便对数据中心的运行情况进行实时跟踪和分析。
•完善设备和系统的维护和保养计划，并确保按计划执行。
•进一步优化能源和资源的使用，减少浪费。
2.3 定义层在定义层，数据中心的运营实践已经得到了明确的定义和标准化。
以下是定义层的特点和要求：•数据中心的运营规范和流程已经完全定义和制定，并得到有效执行。
dcmm标准中对于主数据的定义
标题：解读DCMM标准下的主数据定义1. 介绍在当今信息化浪潮中，数据管理变得越来越重要。
而DCMM（数据内容成熟度模型）作为数据管理领域的重要标准之一，对于主数据的定义和管理也有着相应的规范和要求。
本文将围绕DCMM标准下对主数据的定义展开深入探讨，旨在帮助读者更好地了解主数据的概念和重要性。
2. 主数据定义在DCMM标准中，主数据被定义为“在企业范围内被认定为单一、可信、共享数据点或实体。
” 主数据是指在整个组织内被公认为“真实”、“唯一”和“共享”的数据。
这些数据通常是业务中不可或缺的，对于企业的运营和决策具有重要影响。
3. 主数据管理的深度和广度在DCMM标准中，对主数据管理的深度和广度要求非常严格。
深度上，主数据管理不仅仅是对数据的收集和存储，更重要的是对数据质量、一致性和准确性的保证。
广度上，主数据管理需要涵盖整个企业范围，跨越不同业务部门和系统，确保数据在全企业范围内的共享和一致性。
4. 主数据管理的重要性作为企业信息化建设中的重要组成部分，主数据管理的重要性不言而喻。
主数据管理能够确保企业内部各个系统和应用的数据一致性，避免了数据冗余和不一致所带来的问题。
主数据也是支持企业决策和业务运营的重要基础，只有在主数据准确、可信、共享的前提下，企业才能做出准确的决策和高效的运营。
5. 个人观点和理解在我看来，主数据管理不仅仅是一项技术工作，更是一项关乎企业未来发展的战略性工作。
只有在建立了完善的主数据管理体系后，企业才能更好地应对日益激烈的市场竞争，实现可持续发展。
企业需要高度重视主数据管理，并在实践中不断完善和提升。
6. 总结与回顾通过对DCMM标准下的主数据定义和管理的深入探讨，我们了解到主数据具有唯一性、可信性和共享性的特点，以及对数据质量和一致性的严格要求。
也认识到主数据管理对于企业决策和运营的重要性。
希望本文能够帮助读者更好地理解主数据概念和管理要求，为企业的信息化建设和发展提供参考和启示。
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分销商覆盖管理模块(DCMM)——报表的介绍
目的：介绍分销商覆盖管理模块中的报表产生流程和数据结构，帮助了解系统支持计算分销商覆盖费用和DSR 奖金的功能 流程：
1． 客户经理提供CMO 所制定的各渠渠道的零售标准 2． 客户经理制定当月销代晴拜访/销量回款/促销目标
3． 操作员将零售标准目标和每月目标维护进DCMM 系统 4． IDSS 每日将每DSR 每日访问报告的总计输入DSMM 系统
5． 客户经理月初查看上月本覆盖成绩和审核分销商费用和DSR 奖金
客户经理
销售代表
操作员。
DCMM评估对企业有哪些收益？
DCMM评估对企业有哪些收益？一是帮助企业科学有效的掌握数据管理方法，发现问题、找到差距，给出企业提高数据管理能力的路径。
二是帮助企业提升内部管理，提高数据作为单位核心战略资源的地位。
三是帮助企业提高人员技能，推动企业数据管理人才队伍建设。
四是帮助企业提高市场竞争门槛，促进数据要素价值释放。
同时，贯标企业在对外服务、试点项目、数字经济领域等，重要会议、学术交流、承接项目等均可获得更多的机会和优势。
DCMM评估对行业管理的意义一是DCMM评估是大数据主管部门履行行业管理职能的重要抓手，通过DCMM贯标向行业宣传推广国家大数据发展的战略部署、先进理念和典型经验，有利于深入了解行业发展需求，培育经济发展新动能。
二是通过DCMM的评估可以对各地方和单位的数据管理人员进行培训，提升管理人员、IT人员、业务人员数据管理的认识与技能，为地方大数据产业发展提供人才储备。
三是夯实数字基建基础、推动数据应用和产业发展，维护国家网络安全和数据主权，是促进我国数字经济高质量发展的重要举措。
DCMM的价值1.准确评估各地大数据发展现状通过对地方、行业各单位组织数据管理、应用情况的评估，可以掌握地方、行业单位组织数据管理和应用的现状，发现具备的优势和存在的问题，为如何更好利用本地、行业的数据资源和进行针对性的指导提供支持。
2.数据管理能力培育以解决企事业单位实际业务问题、支撑技术应用为出发点。
通过将企事业单位业务、技术应用、数据需求与数据管理过程相结合，实现企事业单位数据管理体系革新、生产模式优化、运行效率提升，加快推动企事业单位向数字化、网络化、智能化转型发展，切实提高企事业单位的数据管理水平和综合竞争力。
3.该标准评估对象是数据拥有方和数据服务商该标准的评估对象既可以是数据拥有方，通过一系列的方法、关键指标和问卷来评价某个企事业的数据管理现状，从而帮助其查明问题、找到差距、指出方向，并且提供实施建议，为企业提供与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系建设。
dcmm数据管理能力成熟度评估流程
dcmm数据管理能力成熟度评估流程DCMM数据管理能力成熟度评估流程引言：随着数据在企业中的重要性不断增加，数据管理能力的成熟度评估成为企业不可或缺的一环。
DCMM（Data Capability Maturity Model）数据管理能力成熟度模型为企业提供了一个评估自身数据管理能力的框架。
本文将介绍DCMM数据管理能力成熟度评估流程，帮助企业了解如何进行数据管理能力的自我评估。
一、准备阶段1.明确评估目标：企业需要明确评估的目标，例如改进数据质量、提升数据治理能力等。
2.收集相关资料：收集与数据管理能力相关的文件、政策、流程等，并进行整理和归档。
3.确定评估范围：确定评估的数据管理范围，包括数据质量、数据治理、数据架构等方面。
二、评估阶段1.制定评估指标：根据DCMM模型，制定适合企业的评估指标。
评估指标可以从数据策略、数据质量管理、数据治理流程等方面考虑。
2.评估指标权重分配：为每个评估指标分配权重，根据企业的需求和重要性来确定。
3.收集数据：收集与评估指标相关的数据，可以通过问卷调查、数据分析工具等方式收集。
4.评估数据分析：对收集到的数据进行分析和评估，根据评估指标进行打分或排名。
5.识别瓶颈：根据评估结果，识别数据管理能力的瓶颈和不足之处，并进行记录和总结。
三、改进阶段1.制定改进计划：根据评估结果，制定数据管理能力的改进计划，明确改进目标和步骤。
2.优先级排序：根据评估结果，对改进计划中的任务进行优先级排序，确保关键任务先行实施。
3.制定行动计划：为每个改进任务制定详细的行动计划和时间表，明确责任人和执行时间。
4.执行改进计划：按照行动计划执行改进任务，跟踪任务的进度和效果。
5.评估改进效果：定期评估改进效果，对已完成的改进任务进行评估和总结。
四、持续改进阶段1.建立持续改进机制：建立数据管理能力持续改进的机制，包括定期评估、持续改进计划等。
2.培训与知识共享：通过培训和知识共享活动，提高员工的数据管理能力和意识。
dcmm审核要点
dcmm审核要点DCMM审核要点DCMM（DoubleClick Campaign Manager）是一款广告管理平台，用于广告主和广告代理商进行广告投放和管理。
在使用DCMM进行广告审核时，需要注意以下要点：一、广告素材审核要点1. 广告尺寸：广告素材的尺寸应符合广告位的要求，确保广告能够完整展示，不会被裁剪或变形。
2. 广告内容：广告素材的内容应符合法律法规和相关政策要求，不得含有违法、淫秽、虚假、欺诈等信息。
3. 广告标识：广告素材中应包含必要的广告标识，以便用户能够明确识别其为广告内容。
4. 广告主体：广告素材中的广告主体信息应清晰明确，不得模糊或误导用户。
二、广告链接审核要点1. 目标链接：广告中的目标链接应有效且合法，不得包含欺诈、恶意软件、钓鱼网站等不良内容。
2. 落地页内容：广告链接指向的落地页内容应与广告素材及广告主体一致，不得存在误导或虚假宣传。
3. 用户体验：广告链接打开的页面应具备良好的用户体验，不得存在弹窗、自动下载、过多广告等干扰因素。
三、广告定位审核要点1. 广告定位：广告投放应根据目标受众和广告主要求进行定位，确保广告能够精准展示给目标用户群体。
2. 广告频次：广告的投放频次应合理控制，不得对用户造成过度打扰或干扰正常浏览体验。
3. 广告竞价：广告投放的竞价策略应根据广告效果和预算要求进行调整，以达到最佳投放效果。
四、广告数据审核要点1. 广告展示数据：审核广告数据时，需关注广告的展示量、展示时长等指标，确保数据准确可靠。
2. 广告点击数据：审核广告点击数据时，需关注点击量、点击率等指标，确保数据真实有效。
3. 广告转化数据：审核广告转化数据时，需关注转化量、转化率等指标，确保数据反映广告效果。
五、广告投放审核要点1. 投放时间：审核广告投放时间时，需确保广告按照广告主要求和合同约定进行投放，不得存在违规操作。
2. 投放地域：审核广告投放地域时，需根据广告主要求和目标受众进行定位，确保广告投放的地域准确无误。
DCMM数据管理能力成熟度8个能力域、28个能力项、445项指标
数据制度建设
6
数据治理沟通
7数据架构数据源自型定义数据需求、指导对数据资产的整合和控制、使数据投资与业务战略相匹配的一套整体构建和规范。
8
数据分布
9
数据集成与共享
10
元数据管理
11
数据应用
数据分析
对内支持业务运营、流程优化、营销推广、风险管理、渠道整合等，对外支持数据开放共享、服务等。
12
数据开放共享
13
数据服务
序号
能力域
能力项
目的
14
数据安全
数据安全策略
计划、制定、执行相关安全策略和规程，确保数据和信息资产在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。
15
数据安全管理
16
数据安全审计
17
数据质量
数据质量需求
数据质量是指数据对其期望目的的切合度，即从使用者的角度出发，数据满足用户使用要求的程度。
附件1
DCMM数据管理能力成熟度8个能力域、28个能力项、445项指标
序号
能力域
能力项
目的
1
2
3
数据战略
数据战略规划
组织开展数据管理工作的愿景、目的、目标和原则；以及目标与过程监控；结果评估与战略优化。
2
数据战略实施
3
数据战略评估
4
数据治理
数据治理组织
用来明确相关角色、工作责任和工作流程的，并得到有效沟通，确保数据资产长期可持续管理。
18
数据质量检查
19
数据质量分析
20
数据质量提升
21
数据标准
业务术语
组织数据中的基准数据，为组织各个信息系统中的数据提供规范化、标准化的依据，是组织数据集成、共享的基础。
dcmm规则
dcmm规则DCMM规则是指数据中心物理层管理规范（Data Center Management Model），它是一套用于规范和管理数据中心物理层设备的标准。
本文将从DCMM规则的背景、目标和实施过程等方面进行介绍，以期帮助读者更好地理解和应用DCMM规则。
一、背景随着云计算和大数据等技术的快速发展，数据中心作为信息基础设施的核心，承载着越来越多的业务和数据。
数据中心的稳定性和可靠性对于企业的运营和发展至关重要。
然而，数据中心的复杂性和规模不断增加，给其管理和维护带来了巨大的挑战。
因此，为了提高数据中心的管理效率和安全性，DCMM规则应运而生。
二、目标DCMM规则的主要目标是提供一套统一的标准和最佳实践，以规范和优化数据中心的物理层设备管理。
通过遵循DCMM规则，数据中心的管理者可以更好地掌握数据中心的运行情况，提高设备的利用率和可靠性，降低维护成本和风险。
三、实施过程1. 设立规章制度：数据中心管理者应根据DCMM规则的要求，制定一套适合自身数据中心的管理制度，明确各项管理要求和责任。
2. 设备标识和记录：为每个物理层设备进行唯一的标识，并建立设备台账，记录设备的基本信息、位置、配置等，以便后续的管理和维护。
3. 设备分类和归类：根据设备的功能和特性，将其进行分类和归类，便于管理者对不同类别的设备进行针对性的管理和维护。
4. 设备监控和报警：通过安装监控系统，实时监测设备的运行状态和性能指标，并设置相应的报警机制，及时发现和解决设备故障。
5. 设备维护和保养：制定设备维护计划，定期对设备进行巡检、清洁和保养，及时更换老化和故障的部件，确保设备的正常运行。
6. 安全管理和防护：加强数据中心的安全防护措施，限制物理层设备的物理访问，防止未经授权的人员和设备进入数据中心，确保数据的安全和隐私。
7. 故障处理和恢复：建立故障处理的流程和机制，对设备故障进行及时定位和修复，确保数据中心的业务连续性和可用性。
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分销商覆盖管理模块(DCMM)——报表的介绍
目的：介绍分销商覆盖管理模块中的报表产生流程和数据结构，帮助了解系统支持计算分销商覆盖费用和DSR奖金的功能流程：
1．客户经理提供CMO所制定的各渠渠道的零售标准
2．客户经理制定当月销代晴拜访/销量回款/促销目标
3．操作员将零售标准目标和每月目标维护进DCMM系统
4．IDSS每日将每DSR每日访问报告的总计输入DSMM系统
5．客户经理月初查看上月本覆盖成绩和审核分销商费用和DSR奖金
客户经理
销售代表
操作员。