DCMM模型：中国式数据管理成熟度探索与实践

"数据管理能力成熟度等级划分-一种关注频率信息的时间序列模型：emd-lstm模型" 本文探讨了数据管理能力成熟度模型（DCMM），该模型是针对国内外数据管理实践的差异而构建的，旨在提升数据治理的水平。DCMM与国际上的其他模型相比，增加了"数据标准"、"数据安全"和"数据应用"三个关键领域。 数据标准方面，虽然国外的DAMA数据管理知识体系指南等文件中较少强调数据标准，但在中国，尤其是在银行和政府等行业，数据标准制定被视为数据治理的基础，特别是在2017年标准化工作推进的大背景下，数据开放、共享和融合的需求使得数据标准显得尤为重要。 数据安全随着《中华人民共和国网络安全法》的出台和实施，成为单位间数据流动中不可忽视的一环。DCMM将数据安全纳入数据能力评估的重要维度，以提高各组织的数据安全保护能力。 数据应用被看作是体现数据资产价值和数据管理成效的关键途径。国内许多单位将数据管理和数据应用整合，确保管理工作的针对性，并能更好地展现数据管理的价值。 DCMM模型包含数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用和数据生命周期管理等八大能力域，共29个能力项。模型将能力成熟度分为五个等级：初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级，每个等级有其特定的特征，用于评价和指导组织的数据管理现状和发展方向。 这个模型通过一系列方法、指标和问卷，帮助组织识别问题，找到差距，设定改进方向，并提供实施建议，以促进大数据产业的持续发展和提升企事业单位的数据资产管理意识。通过这样的成熟度评估，组织能够逐步提升自己的数据管理能力，实现数据资产的高效利用和安全保障。