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PRODUCTS & SERVICE

 

 

产品与服务 · 服务

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Purpose and significance

目的及意义

 

是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。

数据治理的含义 

数据治理的作用

确保信息利益相关者的需要评估,以达成一致的企业目标,企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现;

确保有效助力业务的决策机制和方向;

确保绩效和合规进行监督。

解决数据规范化、一致性问题,数据在组织内部一致统一。为数据共享交换奠定基础。

 

数据标准化

主数据管理

主数据统一规范,主数据全生命周期管理

 

数据资源管理

组织数据资源梳理分析,建立组织数据资源目录。

 

元数据管理

元数据分析管理、元数据分析,元数据质量管理。

 

service content

服务内容

 

DCMM

数据管理能力成熟度评估

 

数据生存周期

数据应用

数据安全

数据质量

数据战略

数据治理

数据架构

数据标准

数据需求的管理主要是在项目级体现,没有统一的管理流程,主要是被动式管理。

组织已意识到数据是资产,根据管理策略的要求制定了管理流程,制定了相关人员进行初步管理;

数据已被当作实现组织绩效目标的重要资产,在组织层面制定了系列的标准化管理流程,促进数据管理的规范化。

数据被认为是获取竞争优势的重要资源,数据管理的效率能量化分析和监控。

数据被认为是组织生存和发展的基础,相关管理流程能实现优化,能在行业内进行最佳实践分享。

优化级

量化管理级

稳健级

受管理级

初始级

针对一个组织数据管理、应用能力的评估框架,通过数据能力成熟度模型,组织可以清楚的定义数据当前所处的发展阶段以及和未来发展方向。

数据管理能力成熟度评估模型:

数据治理咨询服务

依据《GB∕T36073-2018数据管理能力成熟度评估模型》对组织数据管理能力进行评估,并确定成熟度等级。借鉴国内外成熟度相关理论思想,结合数据生命周期管理各个阶段的特征,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(数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期),并对每项能力进行了二级过程项(28 个过程项)和发展等级的划分(5 个等级)以及相关功能介绍和评定指标(441 项指标)的制定。