DCMM2级数据治理过程域能力等级要求有哪些

DCMM数据管理能力成熟度评估模型，它定义了数据战略、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八个核心能力域及28个能力项，并以组织、制度、流程和技术作为八个核心域评价维度。继上一篇DCMM过程域数据战略的内容介绍后，DCMM之数据战略包含哪些内容DCMM之数据战略包含哪些内容今天擎标再给大家介绍一下DCMM2级数据治理过程域能力等级要求。

1.1数据治理组织

数据治理组织包括组织架构、岗位设置、团队建设、数据责任等内容，是各项数据职能工作开展的基础。对组织在数据管理和数据应用行使职责规划和控制，并指导各项数据职能的执行，以确保组织能有效落实数据战略目标。

1.1.1 过程描述
过程描述如下：
a）建立数据治理组织，建立数据体系配套的权责明确且内部沟通顺畅的组织，确保数据战略的实施；
b）岗位设置，建立数据治理所需的岗位，明确岗位的职责，任职要求等；
c）团队建设，制定团队培训、能力提升计划，通过引人内部、外部资源定期开展人员培训，提升团队人员的数据治理技能；
d）数据归口管理，明确数据所有人、管理人等相关角色，以及数据的归口的具体管理人员；
e）建立绩效评价体系，根据团队人员职责、管理数据范围的划分，制定相关人员的绩效考核体系。
1.1.2 过程目标
过程目标如下：
a）建立完善的组织架构及对应的工作流程机制；
b）数据管理明确归口管理并设置足够的专、兼职岗位，持续推动团队建设；
c）建立支撑数据管理和数据应用战略的绩效评价体系。
1.1.3 能力等级标准
能力等级标准如下：
a）第1级：初始级
1）在具体项目中体现数据管理和数据应用的岗位、角色及职责；
2）依靠个人能力解决数据问题，未建立专业组织。
b）第2级：受管理级
1）制定了数据相关的培训计划，但没有制度化；
2）在单个数据职能域或业务部门，设置数据治理兼职或专职岗位，岗位职责明确；
3）数据治理工作的重要性得到管理层的认可；
4）明确数据治理岗位在新建项目中的管理职责。
c）第3级：稳健级
1）管理层负责数据治理工作相关的决策，参与数据管理相关工作；
2）在组织范围内明确统一的数据治理归口部门，负责组织协调各项数据职能工作；
3）数据治理人员的岗位职责明确，可体现在岗位描述中；
4）建立了数据管理工作的评价标准，建立了对相关人员的奖惩制度；
5）在组织范围内建立、健全数据责任体系，覆益管理、业务和技术等方面的人员，明确各方在数据管理过程中的职责；
6）在组织范围内推动数据归口管理，确保各类数据都有明确的管理者；
7）定期进行培训和经验分享，不断提高员工能力。
d）第4级：量化管理级
1）建立数据人员的职业晋升路线图，可帮助数据团队人员明确发展目标；
2）建立复合型的数据团队，能覆盖管理、技术和运营等；
3）建立适用于数据工作相关岗位人员的量化绩效评估指标，并发布考核结果，评估相关人员的岗位绩效；
4）业务人员能落实、执行各自相关的数据管理职责。
e）第5级：优化级
在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
1.2 数据制度建设
1.2.1 概 述
保障数据管理和数据应用各项功能的规范化运行，建立对应的制度体系。数据制度体系通常分层次设计，遵循严格的发布流程并定期检查和更新。数据制度建设是数据管理和数据应用各项工作有序开展的基础，是数据治理沟通和实施的依据。
1.2.2 过程描述
过程描述如下：
a）制定数据制度框架，根据数据职能的层次和授权决策次序，数据制度框架分为政策、办法、细则三个层次，该框架规定了数据管理和数据应用的具体领域、各个数据职能领域内的目标、遵循的行动原则、完成的明确任务、实行的工作方式、采取的一般步骤和具体措施；
b）整理数据制度内容，数据管理政策与数据管理办法、数据管理细则共同构成组织数据制度体系，其基本内容如下：
1）数据政策说明数据管理和数据应用的目的，明确其组织与范围；
2）数据管理办法是为数据管理和数据应用各领域内活动开展而规定的相关规则和流程；
3）数据管理细则是为确保各数据方法执行落实而制定的相关文件；
c）数据制度发布，组织内部通过文件、邮件等形式发布审批通过的数据制度；
d）数据制度宣贯，定期开展数据制度相关的培训、宣传工作；
e）数据制度实施，结合数据治理组织的设置，推动数据制度的落地实施。
1.2.3 过程目标
过程目标如下：
a）建立数据制度体系，并在组织范围内广泛征求意见后发布；
b）建立制度的管理流程，进行制度的检查、更新、发布、推广。
1.2.4 能力等级标准
能力等级标准如下：
a）第1级：初始级
1）各个项目分别建立数据相关规范或细则；
2）数据管理制度的落实和执行由各项目人员自行决定。
b）第2级：受管理级
1）在部分数据职能框架领域建立跨部门的制度管理办法和细则；
2）识别了数据制度相关的利益相关者，了解了相关诉求；
3）明确了数据制度的相关管理角色，推动数据制度的实施；
4）跟踪制度实施情况，定期修订管理办法，维护版本更新；
5）初步建立了防范法律和规章风险的相关制度。
c）第3级：稳健级
1）在组织范围内建立制度框架，并制定数据政策；
2）建立全面的数据管理和数据应用制度，覆盖各数据职能域的管理办法和细则，并以文件形式发布，以保证数据职能工作的规范性和严肃性；
3）建立有效的数据制度管理机制，统一了管理流程，用以指导数据制度的修订；
4）能根据实施情况持续修订数据制度，保障数据制度的有效性；
5）定期开展数据制度相关的培训和宣贯；
6）业务人员积极参与数据制度的制定，并有效推动业务工作的开展；
7）数据制度的制定参考了外部合规、监管方面的要求。
d）第4级：量化管理级
1）数据制度的制定参考了行业最佳实践，体现了业务发展的需要，推动了数据战略的实施；
2）量化评估数据制度的执行情况，优化数据制度管理过程。
e）第5级：优化级
在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
1.3 数据治理沟通
1.3.1 概述
数据治理沟通旨在确保组织内全部利益相关者都能及时了解相关政策、标准、流程、角色、职责、计划的最新情况，开展数据管理和应用相关的培训，掌握数据管理相关的知识和技能。数据治理沟通旨在建立与提升跨部门及部门内部数据管理能力，提升数据资产意识，构建数据文化。
1.3.2 过程描述
过程描述如下：
a）沟通路径，明确数据管理和应用的利益相关者，分析各方的诉求，了解沟通的重点内容；
b）沟通计划，建立定期或不定期沟通计划，并在利益相关者之间达成共识；
c）沟通执行，按照沟通计划安排实施具体沟通活动，同时对沟通情况记录；
d）问题协商机制，包括引人高层管理者等方式，以解决分歧；
e）建立沟通渠道，在组织内部明确沟通的主要渠道，例如邮件、文件、网站、自媒体、研讨会等；
f）制定培训宣贯计划，根据组织人员和业务发展的需要，制定相关的培训宣贯计划；
g）开展培训，根据培训计划的要求，定期开展相关培训。
1.3.3 过程目标
过程目标如下：
a）沟通保障数据管理和数据应用活动的信息能被相关人员及时获知并理解；
b）及时发布影响数据管理和数据应用的监管合规性指导文件；
c）建立利益相关者参与数据治理沟通的机制；
d）加强组织人员对于数据相关制度、组织、标准的理解。
1.3.4 能力等级标准
能力等级标准如下：
a）第1级：初始级
1）在项目内沟通活动的实施和管理；
2）存在部分数据管理和数据应用的沟通计划，但未统一。
b）第2级：受管理级
1）在单个数据职能域，定义跨部门的数据管理相关的沟通计划，并在利益相关者间达成一致，按计划推动活动开展；
2）数据管理的相关政策、标准纳人沟通范围，并根据反馈进行更新；
3）根据需要在组织内部开展了相关培训；
4）根据需要整理数据工作综合报告，汇总组织内部阶段发展情况。
c）第3级：稳健级
1）建立组织级的沟通机制，明确不同数据管理活动的沟通路径，满足沟通升级或变更管理要求，在组织范围内发布并监督执行；
2）识别了数据工作的利益相关者，明确了各自诉求，制定并市批了相关沟通计划和培训计划；
3）明确了组织内部沟通宣贯方式，定期发布组织内外部的发展情况；
4）定期开展数据相关的培训工作，提升人员的能力；
5）数据管理的相关政策、方法、规范在组织范围内进行沟通，覆盖大多数数据管理和数据应用相关部门，并根据反馈更新；
6）明确数据工作综合报告的内容组成，定期发布组织的数据工作综合报告。
d）第4级：量化管理级
1）建立与外部组织的沟通机制，扩大沟通范围；
2）收集并整理了行业内外部数据管理相关案例，包括最佳实践、经验总结，并定期发布；
3）组织人员了解数据管理与应用的业务价值，全员认同数据是组织的重要资产。
e）第5级；优化级
1）通过数据治理沟通，建立了良好的企业数据文化，促进了数据在内外部的应用；

2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。

DCMM数据治理本身不是目的，它只是实现组织战略目标的一个手段而已，是通过提升信息管理能力，提升组织精细化管理水平，提高业务运营效率，增强组织决策能力和核心竞争力，从而为实现组织战略目标提供能力支撑，其重点目标是数据价值获取、业务模式创新和经营风险控制。如今全国各地都在鼓励DCMM认证，也有相应的补贴政策，想要了解您所在的城市是否有补贴，请咨询在线客服。