DCMM是什么？DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准，英文简称：（Datamanagement Capability MaturityModel）。是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。DCMM包括哪些内容？
DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8个核心能力域，细分为28个过程域和445条能力等级标准。
18:数据质量检查概述数据质量检查根据数据质量规则中的有关技术指标和业务指标、校验规则与方法对组织的数据质量情况进行实时监控,从而发现数据质量问题,并向数据管理人员进行反馈。
过程描述
过程描述如下:
a
制定数据质量检查计划,根据组织数据质量管理目标的需要,制定统一的数据质量检查计划;
b
数据质量情况剖析,根据计划对系统中的数据进行剖析,查看数据的值域分布、填充率、规范性等,切实掌握数据质量实际情况;
c
数据质量校验,依据预先配置的规则、算法,对系统中的数据进行校验;
d
数据质量问题管理,包括问题记录、问题查询、问题分发和问题跟踪。
过程目标
过程目标如下:
a视觉设计师
制定数据质量检查计划;
b交互设计师
全面监控组织数据质量情况;
c前端工程师
建立数据质量问题管理机制。
能力等级标准
能力等级标准如下:
a第1级:初始级
基于出现的数据问题,开展数据质量检查工作。
b第2级:受管理级
1) 定义了数据质量检查方面的管理制度和流程,明确数据质量检查的主要内容和方式;
2) 业务部门根据需要进行数据质量剖析和校验;
3) 在各新建项目的设计和实施过程中参考了数据质量规则的要求。
c第3级:稳健级
1) 明确组织级统一的数据质量检查制度、流程和工具,定义了相关人员的职责;
2) 根据组织内外部的需要,制定了组织级的数据质量检查计划;
3) 在组织层面统一开展数据质量的校验,帮助数据管理人员及时发现各自的数据质量问题;
4) 在组织层面建立数据质量问题发现、告警机制,明确数据质量责任人员;
5) 建立了数据质量相关考核制度,明确了数据质量责任人员考核的范围和目标;
6) 明确新建项目各个阶段数据质量的检查点、检查模板,强化新建项目数据质量检查的管理。
d第4级:量化管理级
1) 定义并应用量化指标,对数据质量检查和问题处理过程进行有效分析,可及时对相关制度和流程进行优化;
2) 数据质量管理纳入业务人员日常管理工作中,可主动发现并解决相关问题。
e第5级:优化级
在业界分享实践,成为行业。
