CMMI协会发布：数据管理能力成熟度模型DMM解析

"初探数据管理能力成熟度模型DMM" 数据管理能力成熟度模型（Data Management Maturity，简称DMM）是由CMMI协会在2014年推出的一个评估和提升组织数据管理水平的框架。DMM模型借鉴了软件能力成熟度集成模型（CMMI）的核心理念，旨在帮助企业跨越业务与信息技术之间的鸿沟，实现更有效的数据资产管理。通过5个连续的能力层级，DMM提供了25个过程域，覆盖了数据管理的所有基础科目。 1. DMM模型的五个层级分别为：初始级、受管理级、定义级、量化管理级和优化级。每个层级都代表了组织数据管理能力的不同发展阶段，从基本的数据管理实践到高度优化和自动化的数据管理策略。 2. DMM面向的受众是所有希望提高数据资产管理效率的组织，无论其行业背景。模型的灵活性使得它可以根据组织的具体需求进行裁剪，适用于全公司、特定业务线或重大项目。 3. DMM模型的核心构成包括以下几个部分： - 数据管理战略：确立数据管理的目标、沟通机制、责任分配、业务案例以及资金保障。 - 数据治理：治理框架的设立、业务术语表的维护、元数据管理，确保数据管理的合规性和准确性。 - 数据质量：设定数据质量策略、进行数据分析、评估数据质量、执行数据清洗，提升数据的可信度。 - 数据操作：明确数据需求、管理数据生命周期、提供数据服务，确保数据的有效使用。 - 平台与架构：规划架构方法、制定架构标准、搭建数据管理平台、实现数据集成，以及历史数据的归档和保留。 4. DMM模型的应用可以促进组织内部对数据资产的共识，明确各利益相关者的角色，增强业务与数据管理的紧密联系，并通过标准化的实践框架制定数据管理成熟度路线图，持续追踪改进。 5. 通过DMM模型，组织能够系统性地评估和提升其数据管理能力，为战术和战略决策提供有力支持，同时提供一个一致性的基准，以便监测长期的改进效果。 6. 在实际应用中，DMM已被众多行业的公司采纳，如IT、航空、金融和政府等，证明了其广泛的适用性和有效性。 7. 新炬网络的首席架构师梁铭图对DMM有深入研究，他在数据库运维、数据分析、数据库设计以及系统规划等方面积累了丰富的经验，能为企业提供专业的数据架构管理和数据资产管理咨询服务。 DMM模型为企业提供了一个全面的数据管理评估和改进框架，帮助企业从战略层面到具体操作层面提升数据管理能力，从而更好地利用数据资产推动业务发展。通过理解和实施DMM，企业能够建立一个强大的数据治理机制，确保数据的质量、安全和合规性，进一步提升业务效率和决策质量。