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。然而，它并没有解决组织关于数据管理的成熟度问题。

该报告探索了一个新的成熟度模型企业数据管理成熟度模型帮助公司识别和量化它们不同的数据成熟度的级别。通过评估组织的数据管理成熟度，组织能够了解到不重视的数据管理实践可能产生的风险。该成熟度模型也帮助组织了解向新的数据管理进阶可能带来的收益和需要的成本。

组织必须认识到改进和加强数据管理流程的重要性。那些按体系制定的发展计划通常因为控制之外的事件被迫改变。在一个合理的时间框架下，实施你定义的改变，你就可以为数据成熟度精确地设立目标。

了解成熟度模型能够帮助你控制各个阶段的发展状况。你需要知道你目前运营在哪个阶段，为什么在这个阶段。何时和如何达到下一个阶段。这些阶段有: 阶段1:未开化型

阶段2:被动应付型

阶段3:积极应付型

阶段4:预测型

评估目前的等级仅仅是一个开始。组织也需要决定哪个阶段比较适合它们，及为改进建立相应的行动和优先级。

盲人摸象

大部分组织的数据管理方法就如同盲人摸想。在很多公司，人们仅仅注意了他

们眼前的数据。跨企业和跨地域的合作很少。导致了由于事件而产生的混乱、争议

和狭窄的意见。

3种主要方法来达到流程改进

了解目前你如何管理数据

决定实施哪些政策来改进数据管理

从现有的数据管理政策中把可能产生投资回报的部分和可能由于不符合数据管

理成熟度模型产生的风险的部分进行分类。

企业数据管理成熟度模型

该模型有包括数据管理达到成熟的4个阶段，从一个等级到下一个等级的流动

关系不能被破坏。通常，组织中的不同部门可能处在成熟度的不同阶段。最终，如

果这种进阶的成本超出了收益，组织则不能选择进阶到下一个成熟度等级。

企业数据管理成熟度模型

公司在数据管理成熟度进阶的过程中，会得到潜在的收益。模型中的每一个阶

段需要一定的贡献和投资。以下所要讨论的是的定义在每个开发阶段的元素，包括: 人包括哪些人以及他们的贡献。

流程需要实现哪些活动。

技术需要哪些技术投资。

风险和回报当前阶段组织面对哪些风险在进阶中又会怎样。

该报告审差了每个阶段，以及每个阶段的公司特征。对前3个阶段，分别提出

了一些建议帮助企业达到第4个阶段。

阶段1:未开化型

在企业数据管理成熟模型的第一个阶段，组织关于数据管理已经制定了一些法

规和政策。不同的文件和数据库中可能存在着同样的或者相似的数据。冗余的数据

可以是不同的数据来源，有不同的格式和不同的名称。在阶段1，不同部门或业务

之间很少发生数据混乱问题，也没有数据合作。

处在这个阶段的公司没有做出数据管理成本或者效益的规划。结果，企业里面

数据的质量千差万别。另外，数据管理活动是无组织的，对问题的发生和盘点第七届玉林国际旅游美食节亮这些问题可能会产生的影响没有明确的概念, 点。这个阶段的数据质量非常糟糕。奇怪的是35%以上的组织都处于这个阶段,

童装批发。

未开化"型公司的特征

人:成功依赖于一些精英的能力

组织依赖于全体人员，他们按照不同的方法去调整和修改数据。

在数据集成方面缺乏管理

行政者不能掌握数据问题的程度

组织倾向于因为数据质量问题责怪IT部门

流程

没有明确定义数据管理的流程。数据管理是工程特定的管理模式，有着杂乱无

章的特征。

这种数据管理流程只有在人工驱动流程出现问题时才能解决。是一种救火模式

的管理流程。

缺乏长期解决方案

冗余的数据存在于组织各个部门,品牌童装，导致业务单元的资源浪费。

技术

企业的工具大多是多功能的软件(微软的Excel或者微软的Access)，没有使用

专门的数据管理软件。

没有对数据进行建模，分析或者检验，来决定数据的特征。