数据战略
目标、规划、任务与绩效评价
PROJECT INTRODUCTION
DCMM不是只编一套数据制度
DCMM用于评价组织数据管理能力，建设需要覆盖战略、治理、架构、应用、标准、质量、安全和生命周期等方面。
项目应以企业实际的数据业务和管理问题为基础，例如主数据不一致、数据质量责任不清、数据共享缺少标准、安全与使用边界模糊等。
等级选择需要结合现行标准、正式评估要求、企业规模、数据管理实践和证明材料，不能只根据投标分值直接承诺。
CAPABILITY AREAS
八个方面构成数据管理能力全景
数据价值实现
各能力域需要通过具体场景和运行证据相互连接。
数据治理
组织、制度、沟通和责任机制
数据架构
模型、分布、集成与共享设计
数据应用
分析、服务、开放与价值场景
基础保障
标准、质量、安全与生命周期管理
FIT ASSESSMENT
先了解企业为什么做、目前做到哪一步
| 场景 | 重点了解 | 需要避免 |
|---|---|---|
| 客户或投标要求 | 等级、主体、截止日期和评分条款原文 | 只看项目名称，忽略等级条件 |
| 企业数据治理 | 核心数据域、痛点、现有组织与项目基础 | 脱离业务场景建立大量制度 |
| 数字化转型 | 战略目标、系统架构、数据平台和使用场景 | 把技术平台上线等同管理能力成熟 |
| 评估到期或升级 | 历史问题、组织变化、改进效果和新增场景 | 沿用旧材料，忽略实际变化 |
EVIDENCE
能力需要用真实场景证明
典型证据应能说明管理要求如何进入系统、项目和岗位，而不只是单独存在的文档。
- 数据战略、治理组织和责任分工
- 数据架构、模型、目录和标准管理记录
- 数据质量规则、监控、问题和改进闭环
- 数据安全分级、权限、使用和事件管理
- 数据需求、开发、共享、服务和应用场景
- 数据生命周期、备份、归档和销毁控制
- 培训、检查、评价和管理决策记录
CONSULTING DELIVERY
从等级选择到评估准备
项目方向与等级选择
了解项目用途、涉及企业、数据业务、当前做法和时间安排。
能力盘点与差距诊断
通过访谈和场景抽样识别八个方面的现状与关键缺口。
制度与场景建设
完善治理机制、标准方法和实际数据场景中的执行记录。
内部评价与改进
开展自评、抽样验证、问题整改和管理评审。
正式评估准备
整理证明材料、访谈对象和场景展示，支持问题关闭。
正式受理、评估和结果决定由相应正式机构按现行规则实施。