CMMI数据管理成熟度模型(DMM)导论
项目管理成熟度模型
项目管理成熟度模型项目管理成熟度模型(CMMI)的英文全称为：ProjectManagementMaturityModel（项目管理成熟度模型），简称为CMMI，是美国项目管理协会于20世纪80年代末期推出的项目管理知识体系。
它是一个衡量项目管理水平成熟程度的量化方法。
在世界范围内，影响较大的有美国项目管理协会和英国项目管理协会。
CMMI模型一共由5个级别，这5个级别的水平对应如下：第一级对应初学者；第二级对应有经验的项目经理；第三级对应高级项目经理；第四级对应资深项目经理；第五级对应专家。
对CMMI模型的认识，取决于我们是否按照“实践—认识—再实践—再认识”的规律办事。
对CMMI模型中各级别对象的认识和理解，需要不断的学习、实践和提高。
同时也取决于项目管理人员的综合素质，包括理论素养、职业道德、领导能力、创新精神、风险意识等。
根据自己的工作经验来看，可以分析得出，项目管理人员的成熟度主要是由5个因素决定的。
CMMI模型的5个级别对象的划分，恰恰可以从不同侧面来反映成熟度的状况。
实际上，这5个级别的划分和每个级别所包含的对象完全吻合。
从理论上讲，项目管理人员的综合素质与他的职位、所在组织的规模、组织环境、项目类型、技术复杂性和所用工具的多样性等多种因素都有关系。
同时，还与项目管理人员所受的教育、从事的工作经历、所处的地域和国家等都有密切的关系。
所以，把CMMI划分为5个级别，对于培训和考核项目管理人员来说是一件非常有益的事情。
当然，我们在划分级别的时候，可以参考一些行业或国家标准。
比如：美国的项目管理学会（ PMI）把PMI职业分成5个等级。
英国的项目管理学会（ PMP）也把PMP职业分成5个等级。
在这里，我只是对CMMI模型中的某几个级别进行描述，并未将其它级别也囊括其中。
CMMI模型给我们提供了很多值得思考的地方。
以前我一直认为，做项目管理就像打仗一样，只要理清楚了，战略方针确定了，那么就可以大展拳脚，开疆拓土。
CMMI基础理论
CMMI基础理论CMMI，即能力成熟度模型集成（Capability Maturity Model Integration），是一种软件和系统工程能力评估模型，用于帮助组织提高其开发和维护过程的效率和质量。
1.起源：CMMI最早是由美国国防部软件工程研究所（SEI）开发的，旨在帮助军事合同供应商改进软件开发过程。
后来，CMMI被扩展应用于其他领域，如航空航天、银行、制药等，以提高组织的成熟度和竞争力。
2.结构：CMMI基于了三个关键概念：能力级别、过程领域和目标行为。
能力级别表示一个组织的过程成熟度，包括初始级别（Level 1）、重复级别（Level 2）、定义级别（Level 3）、管理级别（Level 4）和优化级别（Level 5）。
过程领域是一组相关的过程，涵盖了组织的全部活动。
目标行为则是组织应达到的基本目标和行为。
3.目标：CMMI的主要目标是帮助组织改进其过程能力，从而提高质量、效率和可靠性。
通过评估组织的当前能力水平，CMMI可以识别改进的领域，并为组织提供相应的指导和建议。
通过实施CMMI，组织可以追求连续改进，逐步提高其过程能力，并提供高质量的产品和服务。
4.常见模型：CMMI有多个版本和模型可供组织选择，如CMMI for Development （CMMI-DEV）、CMMI for Services（CMMI-SVC）和CMMI forAcquisition（CMMI-ACQ）。
每个模型都针对不同类型的组织需求和行业特点进行了定制，但它们共享相同的基本概念和方法。
5.实施过程：实施CMMI需要组织首先进行一次自我评估，以了解其当前的能力水平和改进的需求。
然后，组织需要定义一个改进计划，包括目标、措施和时间表。
实施过程包括培训、过程定义和文档编制、度量分析等活动。
最后，组织需要进行定期评估和审核，以确保改进的持续性和有效性。
总结起来，CMMI基础理论是一种软件和系统工程能力评估模型，旨在帮助组织提高其开发和维护过程的效率和质量。
cmmi能力成熟度模型结构
cmmi能力成熟度模型结构
CMMI（Capability Maturity Model Integration）能力成熟度模型结构由一系列的PA（过程域）组成，这些PA构成了集成能力模型的核心，为企
业提供了软件工程、系统工程、集成产品及过程开发方面的过程改进框架和指南。
CMMI模型由四个类别组成，分别是：
1. Doing（对应的工程类）：包括行动能力域，确保质量、设计和开发产品、交付与管理服务等。
2. Managing（对应的项目管理类）：包括管理能力域，规划和管理工作、管理业务弹性、管理员工等。
3. Enabling（对应的支持类）：包括赋能能力域，支持实施、管理安全和
安保等。
4. Improving（对应的过程管理类）：包括提高能力域，维持习惯性和持久性、改善性能等。
CMMI 模型还具有四个类别，12个能力域和25个实践域。
每个类别又包
含专门定义的能力域，这些域是组织在开发和交付产品和/或服务时通常会
遇到的相关和通用的实践按照逻辑分的组。
以上内容仅供参考，如需更全面准确的信息，建议查阅CMMI官方网站发布的资料或咨询专业的CMMI评估师。
dmm 数据管理成熟度模型 标准原文
dmm 数据管理成熟度模型标准原文1. 概述数据管理是企业日常活动的重要组成部分，它包括数据收集、存储、分析和应用。
而数据管理成熟度模型（DMM）是用来评估和提高组织数据管理能力的框架，它提供了一种评估组织数据管理成熟度的方法，并给出了提高数据管理水平的指导原则。
本文将介绍DMM的标准原文，以帮助读者更好地理解和应用该模型。
2. DMM 标准原文2.1 DMM 的定义数据管理成熟度模型（DMM）是由数据管理协会（DAMA）提出的一种框架，用于描述和评估组织的数据管理能力。
它包括了6个层次的成熟度，分别是初始、可重复、已定义、已管理、已优化和领先。
每个层次都对应着一定的特征和能力，可以帮助组织评估自身的数据管理水平，从而确定改进的方向和重点。
2.2 DMM 的结构DMM 包括了11个关键过程领域，分别是数据治理、数据架构、数据质量、数据安全和隐私、数据集成和互操作、数据仓库和商业智能、数据生命周期管理、数据管理战略规划、数据管理组织和人员、数据管理技术和工具、数据管理基础设施。
每个过程领域都包括了一系列的能力要素和评估要点，用于描述该领域下不同成熟度层次的特征和发展方向。
2.3 DMM 的应用DMM 的应用可以帮助组织全面了解自身的数据管理水平，找出不足之处并提出改进方案。
通过逐步提高组织的数据管理成熟度，可以使组织更好地利用数据资源，提高数据的质量和可信度，从而更好地支持业务的发展和决策的制定。
3. 结语DMM 数据管理成熟度模型是一个非常重要的数据管理框架，它提供了一种客观、系统的评估方法，可以帮助组织改进数据管理能力，提高数据管理成熟度。
了解和应用DMM 的标准原文，可以帮助组织更好地理解该模型，从而更好地应用和落实到实际工作中。
希望本文介绍的内容可以对读者有所帮助，促进组织的数据管理水平不断提高。
4. DMM的特点和优势4.1 DMM的特点在日益数据化的时代，数据管理的意义愈发凸显。
DMM 以其一系列的特点成为了企业数据管理的有力工具。
成熟度模型方法论
成熟度模型是一种评估和衡量组织、流程、项目或能力的发展程度的方法论。
它提供了一个框架，用于评估当前状态、识别改进领域，并指导在特定方面取得成熟度提升的步骤。
以下是几个常见的成熟度模型方法论：1. CMMI（Capability Maturity Model Integration）能力成熟度集成模型：CMMI是一种用于评估和改进组织软件和系统工程能力的模型。
它提供了一系列的最佳实践和指南，分为不同级别的成熟度阶段，从初始级到最高的优化级。
2. ITIL（Information Technology Infrastructure Library）信息技术基础架构库：ITIL 是一个广泛接受的IT服务管理框架，强调服务提供、过程管理和持续改进。
ITIL 包括一系列的最佳实践和流程，使组织能够提供高质量的IT服务并提高服务管理水平。
3. PMBOK（Project Management Body of Knowledge）项目管理知识体系：PMBOK 是由Project Management Institute（PMI）制定的项目管理标准。
它包含了项目管理的知识领域、过程和最佳实践，并提供一个框架来评估和提高项目管理成熟度。
4. TOGAF（The Open Group Architecture Framework）开放组织架构框架：TOGAF 是一种企业架构管理的方法论，提供了企业架构设计和开发的最佳实践。
它帮助组织评估和提高企业的架构成熟度，从而支持业务目标的实现。
这些方法论在其各自领域内被广泛应用，并提供了评估和改进组织能力的指导。
具体选择哪种成熟度模型方法论取决于你的需求和组织的特定情况。
在实施成熟度模型之前，建议深入了解相关方法论，并根据实际情况进行适当的定制和应用。
基于DMM的数据管理成熟度模型及在服务评估中的应用
基于DMM的数据管理成熟度模型及在服务评估中的应用作者：党洪莉谭海兵来源：《现代情报》2017年第09期[摘要]随着越来越多的图书馆参与研究数据管理，评估数据管理过程以保证其持续性与有效性是图书馆工作人员的重要议题。
将数据管理能力成熟度模型（DIMM）思想引入图书馆领域，构建图书馆数据管理及服务能力成熟度模型，初步形成较完整的图书馆数据评价体系。
在此基础上，结合湖南省高校数字图书馆建设情况，介绍了该能力成熟度模型在湖南省高校数字教学资源中心的应用，以期对该项目及其他图书馆的数据管理能力评价具有积极的意义。
[关键词]研究数据；数据管理；成熟度模型；服务评估随着以数据密集型计算为特征的“科学第四范式”的发展，学术图书馆需要为越来越多的科研项目和科研人员提供研究数据管理服务（research data management，RDM）。
高校等研究单位拥有大量的数据资产，这些数据资产以各种类型和格式广泛的存储于各种地方。
图书馆作为开展数据管理服务的重要部门之一，其关键活动就是规范管理各种数据资产，支持研究数据生命周期的学科实践和规范。
除了对数据进行有效管理外，高校图书馆还需借助标准化模型对数据资产管理能力进行有效评估，找出薄弱环节；针对薄弱环节进行路径优化，从而有效提高自身的数据管理水平。
本文通过对企业数据管理能力成熟度模型（DMM）的介绍，在已有研究的基础上，提出我国高校图书馆数据管理成熟度模型，帮助高校图书馆认清制约图书馆数据管理能力发展的因素，以促进图书馆提升数据管理能力。
1数据管理能力成熟度模型DMM概述数据管理能力成熟度模型（Data Management Maturity，DMM）源于系统工程和软件工程的集成成熟度集成模型（Capability Maturity Model Integration，CMMI），目的是通过提供结构化和标准的实践框架，以促进建立和完善自己的数据管理成熟度路线图，从而评估和提升数据管理水平。
数字化成熟度评估模型一文读尽
数字化成熟度评估模型⼀⽂读尽傅⼀平评语：虽然纯“打分”的数字化成熟度评分对企业并没有太⼤帮助，但理解这些模型的设计思想对于我们理解数字化转型很有价值。
正⽂开始本⽂⼀共提供了CMM、DMM、DCMM、DCAM、MD3M、DataFlux、IBMMMI、DSMM、IOMM、中新联团标、毕马威&阿⾥数智化转型框架、普华永道企业数字化成熟度评估架构、华为ODMM共13个评估模型。
近两年数字化转型⾮常热，⼤家关注的问题都集中在：有哪些数字化转型的⽅法和技术？企业如何成功实现数字化转型？数字化转型过程如何避免踩坑？数字化转型有没有捷径？数字化转型到底该从哪⾥开始？……说实话，这些问题根本没有答案。
虽然⽬前很多企业都已启动了数字化转型战略，但对⼤多数企业⽽⾔，数字化转型都是“摸着⽯头过河”，根本没有可供借鉴的经验。
即便是具有数据基因的科技互联⽹巨头，他们也在谈数字化转型，也就是说科技公司也不能说⾃⼰是数字化企业。
⽽对于那些号称是成功转型的企业，其实也只是⽐其他企业多⾛了⼀步。
— 01 —如何界定数字化转型是否成功？麦肯锡的⼀份报告指出：企业数字化转型成功率仅为20％。
也就是说，80%的企业数字化转型都失败了。
数字化转型成功或失败，不好界定！如何定义数字化成功？可能不同的⼈会有不同的理解。
完成了数字化的绩效⽬标，算转型成功吗？即使没有建⽴数据思维、缺少数字⽂化。
建⽴了数字化组织，配置了数字化⼈才，培育了数字化⽂化，算转型成功吗？即使数字化战略⽬标没有实现。
搭建了数字化基础环境，使⽤了数字化技术（如云计算、⼤数据、AI等），算转型成功吗？即便业务决策⽤到了数据。
数字化成功或失败，不能从⼀个维度考量！在笔者看来：企业数字化转型不是从0到1，⽽是从1到100。
转型是⼀个过程，场景从简单到复杂，应⽤从局部到⼴泛，持续优化、逐步成长。
也就是说，虽然不好界定数字化转型的成功或失败，但是数字化是有成长周期的，是⼀个从萌芽，不断⽣长，不断成熟的过程。
CMMI能力成熟度模型
CMMI能力成熟度模型
一、CMMI是什么？
CMMI全称是Capability Maturity Model Integration，即能力成熟度模型集成（也有称为：软件能力成熟度集成模型），是美国国防部的一个设想，年由美国国防部与卡内基-梅隆大学下的软件工程研究中心以及美国国防工业协会共同开发和研制的。
换句话说，就是给你公司一个软件开发管理可执行的框架，这个框架具有自动性和可扩展性。
实行CMMI体系的过程就是改进的过程。
最终的目的，就是在保证工期和预算的前提下，输出高质量的软件。
只要按照这个框架执行，我们开发工作每一个环节都有规程和文档为依据，我们的需求、设计、测试各个环节都有评审，变更将得到有效管理，项目成果和经验能得到积累和应用……
大家熟知的信息系统项目管理师和PMP，是两个对个人层面的认证，而CMMI是对企业层面的认证。
二、CMMI体系结构是怎样的？
5个等级。
CMMI模型把企业的软件能力成熟度划分为5个等级——第1到第5级。
数字越大，成熟度越高。
5个等级分别是：初始级、已管理级、已定义级、已定量管理级、优化级。
一般企业评估是第3级或第5级。
22个过程域。
每一个成熟度等级对应一定数量的过程域。
所谓过程域（PA），就是做好软件管理的某一个方面，如项目计划（PP）、风险管理（RSKM）、需求开发（RD）等等。
CMMI一共包括22个过程域，涵盖了过程管理、项目管理、工程管理、支持管理四个方面。
数据管理成熟度评估模型标准
数据管理成熟度评估模型标准-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据管理成熟度评估模型标准的概述：随着信息技术的迅猛发展，数据成为了企业运营和决策的重要支撑。
然而，企业面临的数据管理挑战也越来越严峻。
数据管理不仅仅是简单的收集和存储数据，更需要对数据进行分类、整理、分析和治理，以挖掘出其中蕴含的价值。
因此，对企业的数据管理成熟度评估就显得尤为重要。
数据管理成熟度评估模型是一种衡量企业数据管理水平的工具。
它通过评估企业在数据管理方面的成熟度，帮助企业了解自身数据管理的现状，并提出改进的方向。
数据管理成熟度评估模型的建立和使用，可以帮助企业提升数据管理能力，提高数据质量和价值。
本文旨在介绍数据管理成熟度评估模型标准，包括其概念、发展历程、标准与要点等内容。
通过阐述数据管理成熟度评估模型的应用价值和局限性，为企业在选择和使用数据管理成熟度评估模型时提供参考和指导。
文章最后，还将对数据管理成熟度评估模型的未来发展方向进行展望。
通过本文的阅读，读者将能够了解数据管理成熟度评估模型标准的基本概念和作用，了解其在企业数据管理中的重要性，以及掌握评估模型的使用方法和注意事项。
希望本文能对数据管理成熟度评估模型的研究和应用提供有益的参考和启发。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构部分可以简要介绍整篇文章的组成和安排，以帮助读者更好地理解和阅读文章。
文章结构应该清晰明了，使读者能够迅速了解整篇文章的内容安排和重点。
本篇长文的文章结构如下：第一部分是引言部分。
引言部分主要介绍本文的背景和目的，以及文章的重要性。
首先，概述数据管理的重要性和影响。
其次，介绍本文的结构和目的，即评估数据管理成熟度的模型标准。
最后，总结引言部分，为读者提供一个整体的概览。
第二部分是正文部分。
正文部分主要围绕数据管理成熟度评估模型展开。
首先，介绍数据管理的重要性，探讨为什么需要评估数据管理成熟度。
然后，对数据管理成熟度评估模型的概念进行解释和阐述，明确评估模型的定义和作用。
CMMI成熟度等级
达到目标
主要工作
细节处理
文化要求
ML4-ML5
ML5：优化级
建立一个主动文化，发现问题解决 问题，并发动组织变革
选择流程和新 方法进行改进 和推广
主动和民主的文化， 是所有人在努力工 作的文化
ML3-ML4
ML4：定量管 理级
建立一个预防和客观的文化，采用 定量管理方法进行度量和控制
定量项目管理 组织过程性能 度量和管理
CMMI成熟度等级
编者：Vincent
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1
CMMI定义
CMMI — Capability Maturity Model Integration
能力成熟度模型集成
来源：为了解决美国军方衡量其软件供应商在产品开发和系统集成等工程过程中 ，控制过程和控制产品质量的能力的难题，美国卡内基梅隆大学软件工程研究所
尽管这种混乱、无序的环境，处于初始级别的组织也经常能制造出能工 作的产品和服务，但是，他们的项目经常是超成本和进度的
处于初始级的组织有过度承诺的趋势，在危机时放弃过程，不能重复他 们过去的成功
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第10页
10
成熟度2级的特性: Managed
——即使在时间压力下，依然能够保留现有的实践 组织中的项目确保需求得到管理，过程已经计划、执行、度量和控制 管理层在某些已定义点上对工作产品的状态和提交的服务具有可视性 项目工作产品纳入配置管理 项目过程和工作产品得到独立QA的检查
初始级（1）
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第5页
5
CMMI 分级（阶段）模型
CMMI的阶段式表示法 就是组织成熟度方法 3 级-定义级
4 级-定量管理级 定量项目管理 组织过程性能
数据管理成熟度模型
数据管理成熟度模型
数据管理成熟度模型是一种用于评估组织数据管理能力的框架。
该模型基于不同的数据管理要素和不同的成熟度级别，帮助组织评估其数据管理水平，了解其在数据管理方面的优劣与瓶颈，从而在数据管理领域做出有效的改进和决策。
该模型结合了数据管理的关键要素，包括数据治理、数据质量管理、数据集成、数据存储和数据安全等，以及组织在这些方面的不同成熟度级别，包括初始、重复、定义、管理和优化级别。
通过对这些要素和级别的评估，该模型可以帮助组织识别其在不同数据管理方面的成熟度水平，并制定改进计划和策略。
具体来说，该模型包括以下的五个层级：
1. 初始级别：组织没有建立任何数据管理流程和规范，数据管理活动非常分散和无序。
2. 重复级别：组织尝试在某些数据管理方面实现准则和流程，但还没有整体性的数据管理框架。
3. 定义级别：组织开始建立整体性的数据管理框架和规定，包括数据质量标准、数据集成方案和数据安全策略等。
4. 管理级别：组织实现了一个完整的数据管理框架，指定了责任人和流程，实施数据管理策略，并监测和评估数据管理绩效。
5. 优化级别：组织在数据管理方面持续优化和改进，采用先进的技术和方法，提高数据管理效率和成果。
对于组织而言，在数据处理和管理的流程中，充分掌握数据管理成熟度模型是非常重要的。
只有通过逐步提高数据处理和管理的流程水平，才能应对不断增长的数据量和数据复杂性，并使组织能够更加高效地利用数据资源，实现数据资产最大化利益的收益。
数据管理能力成熟度评估模型 评价指引
数据管理能力成熟度评估模型评价指引下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数据管理能力成熟度评估模型标准解读
数据管理能力成熟度评估模型标准解读数据管理能力成熟度评估模型是一种用于评估组织的数据管理能力以支持数据驱动决策的工具。
通过使用这个模型，组织可以了解其在数据管理方面的成熟度，并识别需要改进的领域。
下面是对数据管理能力成熟度评估模型标准的解读和相关参考内容的说明。
1. 数据战略和愿景数据战略和愿景是指组织对数据的长远规划和目标设定。
成熟度评估模型会评估组织是否有明确的数据战略和愿景，并且这些战略和愿景是否与业务目标相一致。
参考内容：组织应该制定数据战略和愿景文件，明确数据管理的目标和方向。
这些文件应该包括数据的收集、存储、分析和应用等方面的战略，以及与其他关键业务战略的关联。
2. 数据管理组织和团队数据管理组织和团队负责实施数据管理策略，并确保数据质量和治理。
成熟度评估模型会评估组织是否有专门的数据管理组织和团队，并且这些团队是否有适当的人员配置和培训。
参考内容：组织应该建立数据管理部门或团队，并任命专门的数据管理负责人。
团队成员应该包括数据管理专家、数据科学家、数据工程师等，以确保数据管理工作得到专业化的支持。
3. 数据治理和合规性数据治理是指组织管理和保护数据的过程。
成熟度评估模型会评估组织是否有健全的数据治理框架，并且框架是否与适用的法规和合规性要求相一致。
参考内容：组织应该建立数据治理框架，并明确数据所有权、数据访问控制、数据安全性和隐私保护等方面的政策和规程。
此外，组织还应确保数据管理的合规性，符合适用的法规和行业标准。
4. 数据质量管理数据质量管理是指组织保证数据准确性、完整性和可靠性的过程。
成熟度评估模型会评估组织是否有监测和改进数据质量的机制，并且这些机制是否能够满足业务需求。
参考内容：组织应该建立数据质量管理框架，包括数据质量评估、数据清洗、数据纠错和数据标准化等方面的措施。
此外，组织还应定期监测数据质量，并采取必要的措施来改善数据质量。
5. 数据分析和挖掘数据分析和挖掘是指组织利用数据进行业务洞察和决策支持的过程。
数据管理能力成熟度评估模型标准解读
数据管理能力成熟度评估模型标准解读
数据管理能力成熟度评估模型是一种用于评估组织在数据管理方面的成熟度的工具。
通过该模型，组织可以评估自己在数据管理方面的能力水平，并识别出改进的方向。
评估模型通常包括多个成熟度阶段，从初级到高级，每个阶段都对应着一组标准。
标准解读是评估模型的一个重要环节，它帮助组织理解每个成熟度阶段所对应的具体标准，以及每个标准的意义和要求。
以下是对数据管理能力成熟度评估模型标准解读的一般步骤：
1. 研究模型文档：首先，要认真研究评估模型的文档，了解模型的整体框架和基本概念。
2. 分析每个成熟度阶段：对于每个成熟度阶段，要详细分析其中所包含的标准。
标准通常以关键词的形式列出，组织需要对这些关键词进行解读和理解。
3. 确定标准要求：对于每个标准，要确定其具体的要求和期望。
这包括了对组织的数据管理实践进行评估，并确定是否满足了该标准。
4. 提供解释和示例：为了帮助组织更好地理解标准，可以提供解释和示例。
这些解释和示例可以帮助组织更好地理解标准的含义和实施方式。
5. 提供反馈机制：在评估模型标准解读的过程中，还可以提供
反馈机制，以便组织可以提出问题、寻求进一步解释或分享经验。
评估模型标准解读是一个循序渐进的过程，需要组织的数据管理团队和评估专家共同努力。
通过这个过程，组织可以更好地了解自己在数据管理方面的成熟度，找到改进的方向，并制定相应的改进计划。
企业数据管理成熟度模型
企业数据管理成熟度模型获得市场的竞争优势过去一直是一种直接的，普遍认知的过程。
你可能提供行业领先的产品和服务，在你的市场中制定标准。
或者你可能凭着营销和销售的优势，创造着惊人的业绩。
今天，获得竞争力很难。
公司必须创建他们新的系统，实施新的战略或者发现新的市场以竞争或者求得生存。
一直以来为人们所忽视的就是对数据的适当管理，数据管理支持企业做出理性的，结果导向的决策。
公司通常都不清楚数据管理会带来怎样的竞争优势。
虽然，很多组织认识到数据是一个很重要，不同于其他形式的企业资产。
数据是唯一一个企业完全复用的业务资源。
所有其它的资源，一旦使用，就不复存在了。
然而，不同于有形的企业资产，有着结构化的价值和折旧明细，公司很难对数据的价值下一个明确的定义。
结果，正是因为意识到数据缺乏有形的价值给是否进行数据管理带来了困难。
最近几年,童装加盟店，有着超前性思维的公司开始了解到一个重要的思想，和成功的数据管理相比，不能有效的实施数据管理将给企业带来高额的成本。
组织依赖数据，无论什么样的行业背景，收入规模或者竞争环境,美食观,观美食，每一个公司都要依赖它的数据信息做出有效性决策。
任何分析结果的质量都和数据的输入相关。
数据管理对数据的获得，维护，传播和处理创建和部署了任务，权限，政策和程序,童装加盟。
想要成功，数据管理方案需要业务和技术小组组成伙伴关系。
业务小组负责创建业务规范，来管理数据和最终负责检验数据的质量。
IT小组负责创建和管理整个环境架构，技术设施，系统和数据库在整个企业收集和存储数据。
在广泛关注数据管理以外,育儿之道即相夫之道，有效的方案取决于人员，流程和技术的结合。
该报告探讨了如何构建数据和如何利用这3个元素去制定有效的数据管理政策。
报告根据实践过的流程和组织对数据管理的重视程度定义了组织的数据管理成熟度。
概要:软件能力成熟度模型(通常也叫CMM和SW-CMM)，由软件工程研究院(SEI)和卡内基梅隆大学共同发布，是一个声誉卓著的模型，根据程序和流程定义了组织的软件开发成熟度。
初探数据管理能力成熟度模型DMM
初探数据管理能力成熟度模型DMM专家简介：梁铭图，新炬网络首席架构师，拥有十年以上数据库运维、数据分析、数据库设计以及系统规划建设经验，长期为国内电信运营商的大型IT系统进行系统软件运维、数据架构规划、设计和实施以及大型IT系统数据建模工作，在数据架构管理以及数据资产管理方面有着深入的研究。
1、什么是DMM企业数据管理能力成熟度模型Data Management Maturity（DMM）是由CMMi协会于2014年发布的。
它可以用来评估和提升组织的数据管理水平，帮助组织跨越业务与IT之间的鸿沟。
DMM模型沿用了软件能力成熟度集成模型（CMMI）的一些基本原则、结构和证明方法。
CMMI协会认为，DMM模型帮助组织建立一个关于它们数据资产应该如何管理的通用术语和共识。
它五个连续的能力层面提供一个清晰路径，提升25个过程域，反映到所有数据管理的基本科目中。
通过提供一个结构化和标准的实践框架，DMM可以促进组织建立它们自已的数据管理成熟度路线图。
DMM帮助组织更为熟练地管理它们关键数据资产，推动主动的战术和战略支持，提供一个一致性以及可对比的基准用来测量长时间的进展。
它是一个强大的工具，用来创建一个共享的愿景和术语，阐明所有利益相关者的角色，增加业务接触以及强化数据治理。
2、DMM面向的对象模型面向于每一个想要高效管理自身数据资产的组织。
已经使用DMM模型的公司，所涉及的行业范围非常广泛，包括IT、航空、金融和政府。
DMM可以裁剪以适应任何组织的需求，它可以应用于整个组织、一个业务线条，或者一个多利益相关者的主要项目。
3、DMM能力模型与CMMI类似，DMM也根据企业的数据管理能力提出五个层次：4、DMM的结构数据管理战略数据管理战略沟通数据管理职责业务案例提供资金数据治理治理管理业务术语表元数据管理数据质量数据质量战略数据轮廓数据质量评估数据清洗数据操作数据需求定义数据生命周期管理?数据提供管理平台与架构架构方法架构标准数据管理平台数据集成历史数据归档和保留支持流程量度与分析流程管理流程质量保证风险管理配置管理5、DMM的一般步骤建议先评估数据管理能力，例如，一个组织计划和安排一个数据项目，但当设计开始时，可能发现存在多个数据源，没有清晰的所有者，没有治理等等。
DMM与DCMM数据生命周期管理成熟度模型评估工具对比
DMM与DCMM数据生命周期管理成熟度模型评估工具对比简介本文旨在对比数据管理成熟度模型（Data Management Maturity Model，DMM）与数据中心管理成熟度模型（Data Center Management Maturity Model，DCMM）评估工具，以帮助用户选择适合其组织的工具。
DMMDMM是一种用于评估和改进数据管理能力的成熟度模型。
它提供了一套评估框架，可以帮助组织评估其在数据生命周期管理方面的成熟度，并提供建议和指导用于改进。
DMM根据数据管理的各个方面和阶段来评估组织的成熟度，包括数据战略、数据工程、数据治理等。
DCMMDCMM是一种用于评估和改进数据中心管理能力的成熟度模型。
它专注于评估和提高数据中心运营的成熟度，包括硬件设备、供电和制冷系统、网络和系统安全等方面。
DCMM提供了一套评估指标和框架，以帮助组织识别其在数据中心管理方面的强项和改进点，并制定相应的改进计划。
工具对比DMM和DCMM评估工具在以下几个方面存在差异：1. 关注点不同： DMM主要关注数据管理方面的成熟度评估，而DCMM则关注数据中心管理的成熟度评估。
关注点不同：DMM主要关注数据管理方面的成熟度评估，而DCMM则关注数据中心管理的成熟度评估。
2. 评估内容不同： DMM涵盖了数据生命周期管理的各个方面和阶段，包括数据战略、工程、治理等，而DCMM专注于数据中心的硬件设备、供电、制冷系统、网络和安全等方面。
评估内容不同： DMM涵盖了数据生命周期管理的各个方面和阶段，包括数据战略、工程、治理等，而DCMM专注于数据中心的硬件设备、供电、制冷系统、网络和安全等方面。
3. 改进建议不同： DMM提供了数据管理方面的改进建议和指导，帮助组织提高数据管理能力，而DCMM提供了数据中心管理方面的改进计划，以提升数据中心运营的成熟度。
改进建议不同：DMM提供了数据管理方面的改进建议和指导，帮助组织提高数据管理能力，而DCMM提供了数据中心管理方面的改进计划，以提升数据中心运营的成熟度。
DMM与DCMM数据管理成熟度模型评估工具对比
DMM与DCMM数据管理成熟度模型评估工具对比一、数据管理成熟度的国内外模型（一）数据管理成熟度模型产生背景在大数据时代，数据如同石油一样成为广泛意义上的战略资产。
数据管理工作逐渐进入更多数据研究者、涉及数据管理的企业及机构，甚至国家层面的高度重视。
数据管理急需治理体系、架构、质量与安全、应用等方面的指引，并根据这些方面呈现的特征划分阶段。
任何一种事物，都可以从发展历程，根据确定的原则，划分出历史阶段，以便进行研究、对比、预测。
举例来说，一种事物，可以全周期地划分为萌芽、初创、发展、成熟、衰退共5个一级阶段；也可以择其要，划分为产生、发展、成熟共3个一级阶段。
这些逻辑意义上的阶段划分，在每类具体工作中，命名千差万别。
并且还可以将一级阶段划分为多个二级阶段。
其具体划分情况均以便于开展所在组织内的工作为原则。
数据管理也不例外，在其蓬勃发展的过程中，开展阶段划分工作是非常必要的，具有重要的意义。
（二）数据管理成熟度国内外研究模型根据公开资料显示，国外多个企业或机构根据其管理经验及时发布了数据管理能力成熟度评价标准，具体如下图所示：以上国外模型的发布，及其在各机构的试点应用，对国内数据管理成熟度管理工作具有很好的借鉴意义。
国内方面，全国信息技术标准化技术委员于2014年会启动了《数据管理能力成熟度评价模型》(即：Data Capability Maturity Model 简称DCMM)的制定工作，联合中国人民大学、清华大学、建设银行、光大银行、华为、御数坊、阿里巴巴等单位共同起草，推出了数据管理能力成熟度模型。
该模型在制定过程中充分吸取了国内先进行业的发展经验(以金融业为主)，结合了国际上DAMA(国际数据管理协会)《数据管理知识体系指南DMBOK》中的内容）。
最终发布的《数据管理能力成熟度评价模型》GB/T 36073-2018是我国数据管理领域首个国家标准。
（三）数据管理成熟度评估的必要性及意义只要涉及数据管理工作的组织，皆可通过深入分析本组织在数据管理能力方面的现状，选取某种成熟度模型，开展数据管理能力成熟度的评估，以便能够：1.找到组织本身与所在行业平均水平之间的差距；2.针对存在的问题，帮助组织总结提炼关键问题，提升组织内部的数据管理意识，根据成熟度提供的路径提升数据管理能力。
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• Not a project, more than a program – a lifestyle.
• Organizations needed a comprehensive reference model to evaluate data management capabilities and measure improvements – benchmark and guidance
• Industry skills include: EDW, MDM, DQ, BI, SOA, governance, big data,
enterprise architecture, data architecture, business and data strategy, platform implementation, business process engineering, business rules, software engineering, appraisals and benchmarking, DMBoK, DRM, etc.
resulting in consensus
• We wrote it for ourselves and for You – all organizations
• To quickly and accurately measure where we are • To accelerate the journey forward with a clear path and milestones
• 3.5 years in development • 4 sponsoring organizations • 50+ contributing authors • 70+ peer reviewers • 80+ organizations involved • 300+ practice statements • 300+ work products
Presenter
Melanie Mecca
Program Director, DM Products & Services
CMMI Institute
• Development lead and primary author, Data Management Maturity (DMM)SM Model
If you manage data, the DMM is advanced solutions
You can accomplish Advanced Data Solutions without proficiency in Basic Data Management Practices, but solutions will:
• 12 National governments
• 10 languages
• 500 Partners
• 1500+ Appraisals in 2013
5
Data Management Maturity (DMM)SM Model
The DMM was released on August 7, 2014
Trademark Office by Carnegie Mellon University. For more information on CMU/SEI Trademark use, please visit https:///legal/marks/index.cfm
Data Management Maturity Model Introduction
University of Ottawa December 12, 2014
SM DMM model, CMM Integration, SCAMPI, SCAMPI Lead Appraiser, TSP, and IDEAL are service marks of Carnegie Mellon University. ® CMMI, Capability Maturity Model, Capability Maturity Modeling, CMM, DMM, and Carnegie Mellon are registered in the US Patent and
• Consortium approach – tested and proven approaches
• Broad practical wisdom - What works • Extensive discussions, implementation testing, and rigorous reviews
• Emphasis on current state – organization is assessed on the implemented data layer and existing DM processes
• Foundation for collaborative and sustained process improvement – for the life of the DM program [aka, forever].
6
DMM - Guided Navigation to Lasting Solutions
• Reference model framework of fundamental data management capabilities
• Measurement instrument for organizations to evaluate capability maturity, identify gaps, and incorporate guidelines for improvements
7
Who Wrote It and Why
• Author team and peer review team represent multiple industries - deep experience in designing and implementing data management programs and solutions
Advanced Data
Solutions • MDM
9
DMM Themes
• Architecture and technology neutral – applicable to legacy, DW, SOA, unstructured data environments, mainframe-to-Hadoop, etc.
• Industry independent – usable by every organization with data assets, applicable to every industry
• Led creation of DMM Assessment method
• Leading development of DMM Training and Certification courses
• 30+ years data management / data architecture
• 7 years Enterprise Architecture (FEA) • Program design and implementation • EDM Expert (EDME).
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DMM Drivers
• An effective data management program requires a planned strategic effort
• Integrate multi-discipline efforts • Inculcate a shared vision and understanding • Data is a ‘thing’ – vital infrastructure element foundation of the n-tier
• DMM targeted to unify understanding and priorities of lines of business, IT, and data management per se. Aimed at the biggest challenges:
• Achieving an organization-wide perspective • Clearly communicating to the business • Aligning of business with IT/DM • Sustaining a multi-year effort.
• Introduction to the supporting infrastructure
• Training • Certifications • DMM Partners / DMM Community.
2
Agenda
• Introduction to the DMM
• What is it - why did we develop it • Why our industry needs it • What is its structure and approach
• Developed by CMMI Institute with our corporate sponsors - Booz Allen Hamilton, Lockheed Martin, Microsoft Corporation, and Kingland Systems
• Structured, crafted, and refined to leverage the strengths and proven approach of CMMI, with the contribution of many subject matter experts