DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）是中国提出的用于评估组织数据管理能力的标准，分为五个等级。每个等级代表组织在数据管理方面的成熟度和能力水平。以下是DCMM等级划分的详细介绍：

1. 初始级（Level 1 - Initial）

• 特点：

• 数据管理过程是临时的、无序的，缺乏系统化管理。

• 数据管理依赖个人能力，组织对数据的价值认识不足。

• 数据质量低，数据孤岛现象严重，难以支持业务决策。

• 问题：

• 缺乏数据管理的规范和标准。

• 数据管理活动不可重复，难以复制成功经验。

• 改进方向：

• 建立基本的数据管理流程，明确数据管理的责任和角色。

2. 受管理级（Level 2 - Managed）

• 特点：

• 数据管理过程初步规范化，能够支持基本业务需求。

• 组织开始意识到数据的重要性，并制定了初步的数据管理计划。

• 数据质量有所提升，但仍存在数据不一致和重复问题。

• 关键实践：

• 数据标准化、数据质量管理、数据安全管理、数据存储管理。

• 改进方向：

• 建立组织级的数据管理规范，提升数据的一致性和可用性。

3. 稳健级（Level 3 - Defined）

• 特点：

• 数据管理过程已标准化、文档化，并形成组织级的数据管理体系。

• 组织能够根据业务需求对数据管理过程进行裁剪和优化。

• 数据质量显著提升，数据能够支持业务决策和运营。

• 关键实践：

• 数据架构管理、数据集成管理、数据生命周期管理、数据治理。

• 改进方向：

• 引入数据分析和数据价值挖掘，进一步提升数据管理能力。

4. 量化管理级（Level 4 - Quantitatively Managed）

• 特点：

• 数据管理过程通过量化指标进行监控和优化。

• 组织能够预测数据管理过程的性能，并设定量化目标。

• 数据质量、数据安全性和数据可用性达到较高水平。

• 关键实践：

• 数据性能管理、数据价值评估、数据风险管理。

• 改进方向：

• 持续优化数据管理过程，提升数据的业务价值。

5. 优化级（Level 5 - Optimizing）

• 特点：

• 数据管理过程持续改进，组织能够快速适应业务变化。

• 数据成为组织的核心资产，支持创新和战略决策。

• 数据管理能力达到行业领先水平，能够实现数据驱动的业务模式。

• 关键实践：

• 数据创新管理、数据驱动决策、数据生态系统建设。

• 改进方向：

• 持续关注新技术和方法，保持数据管理能力的领先性。

DCMM的八个核心能力域

DCMM评估涵盖以下八个核心能力域，每个能力域在不同等级下有具体的要求：

1. 数据战略：制定和实施数据战略，支持业务目标。

2. 数据治理：建立数据治理体系，明确数据管理的责任和流程。

3. 数据架构：设计和管理数据架构，支持数据集成和共享。

4. 数据应用：通过数据分析挖掘数据价值，支持业务决策。

5. 数据安全：确保数据的机密性、完整性和可用性。

6. 数据质量：管理和提升数据质量，满足业务需求。

7. 数据标准：制定和实施数据标准，确保数据一致性。

8. 数据生命周期：管理数据的全生命周期，从创建到销毁。

总结

DCMM的五个等级从低到高依次为：

1. 初始级：数据管理无序，依赖个人。

2. 受管理级：初步规范化，支持基本业务需求。

3. 稳健级：数据管理标准化，支持业务决策。

4. 量化管理级：通过量化指标优化数据管理。

5. 优化级：数据驱动业务创新，持续改进。

通过DCMM评估，组织可以识别数据管理中的不足，制定改进计划，提升数据管理能力，最终实现数据驱动的业务价值。