DCMM2级数据架构过程域能力等级要求有哪些

DCMM理论对数据架构内容进行了扩充，包括数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理4个方面。企业应当建立完备的数据架构，将数据架构作为企业架构中的一部分进行考虑，从业务架构、应用架构、数据架构、技术架构等视角对企业架构进行整体的管理。今天擎标就带大家来学习一下数据架构都有哪些内容？

1.1 数据模型
1.1.1 概述

数据模型是使用结构化的语言将收集到的组织业务经营、管理和决策中使用的数据需求进行综合分析，按照模型设计规范将需求重新组织。

从模型覆盖的内容粒度看，数据模型一般分为主题域模型、概念模型、逻辑模型和物理模型。主题域模型是最高层级的、以主题概念及其之间的关系为基本构成单元的模型，主题是对数据表达事物本质概念的高度抽象；概念模型是以数据实体及其之间的关系为基本构成单元的模型，实体名称一般采用标淮的业务术语命名；逻辑模型是在概念模型的基础上细化，以数据属性为基本构成单元；物理模型是逻辑模型在计算机信息系统中依托于特定实现工具的数据结构。
从模型的应用范畴看，数据模型分为组织级数据模型和系统应用级数据模型。组织级数据模型包括主题域模型、概念模型和逻辑模型三类，系统应用级数据模型包括逻辑模型和物理数据模型两类。
1.1.2 过程描述
过程描述如下：
a）收集和理解组织的数据需求，包括收集和分析组织应用系统的数据需求和实现组织的战略、满足内外部监管、与外部组织互联互通等的数据需求等；
b）制定模型规范，包括数据模型的管理工具、命名规范、常用术语以及管理方法等；
c）开发数据模型，包括开发设计组织级数据模型、系统应用级数据模型；
d）数据模型应用，根据组织级数据模型的开发，指导和规范系统应用级数据模型的建设；
e）符合性检查，检查组织级数据模型和系统应用级数据模型的一致性；
f）模型变更管理，根据需求变化实时的对数据模型进行维护。
1.1.3 过程目标
过程目标如下：
a）建立并维护组织级数据模型和系统应用级数据模型；
b）建立一套组织共同遵循数据模型设计的开发规范；
c）使用组织级数据模型来指导应用系统的建设。
1.1.4 能力等级标准
能力等级标准如下：
a）第1级：初始级
1）在应用系统层面编制了数据模型开发和管理的规范；
2）根据相关规范指导应用系统数据结构设计。
b）第2级：受管理级
1）结合组织管理需求，制定了数据模型管理规范；
2）对组织中部分应用系统的数据现状进行梳理，了解当前存在的问题；
3）根据数据现状的梳理，结合组织业务发展的需要，建立了组织级数据模型；
4）应用系统的建设参考了组织级数据模型。
c）第3级：稳健级
1）对组织中应用系统的数据现状进行全面梳理，了解当前存在的问题并提出解决办法；
2）分析业界已有的数据模型参考架构，学习相关方法和经验；
3）编制组织级数据模型开发规范，指导组织级数据模型的开发和管理；
4）了解组织战略和业务发展方向，分析利益相关者的诉求，掌握组织的数据需求；
5）建立覆盖组织业务经营管理和决策数据需求的组织级数据模型；
6）使用组织级数据模型指导系统应用级数据模型的设计，并设置相应的角色进行管理；
7）建立了组织级数据模型和系统级数据模型的映射关系，并根据系统的建设定期更新组织级的数据模型；
8）建立了统一的数据资源目录，方便数据的查询和应用。
d）第4级；量化管理级
1）使用组织级数据模型，指导和规划整个组织应用系统的投资、建设和维护；
2）建立了组织级数据模型和系统应用级数据模型的同步更新机制，确保一致性；
3）及时跟踪、预测组织未来和外部监管的需求变化，持续优化组织级数据模型。
e）第5级：优化级
在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
1.2 数据分布
1.2.1 概述
数据分布职能域是针对组织级数据模型中数据的定义，明确数据在系统、组织和流程等方面的分布关系，定义数据类型，明确权威数据源，为数据相关工作提供参考和规范。通过数据分布关系的梳理，定义数据相关工作的优先级，指定数据的责任人，并进一步优化数据的集成关系。
1.2.2 过程描述
过程描述如下：
a）数据现状梳理，对应用系统中的数据进行梳理，了解数据的作用，明确存在的数据问题；
b）识别数据类型，将组织内的数据根据其特征分类管理，一般类型包括但不限于主数据、参考数据、交易数据、统计分析数据、文档数据、元数据等类型；
c）数据分布关系梳理，根据组织级数据模型的定义，结合业务流程梳理的成果，定义组织中数据和流程、数据和组织机构、数据和系统的分布关系；
d）梳理数据的权威数据源，对每类数据明确相对合理的唯一信息采集和存储系统；
e）数据分布关系的应用，根据数据分布关系的梳理，对组织数据相关工作进行规范，包括定义数据工作优先级、优化数据集成等；
f）数据分布关系的维护和管理，根据组织中业务流程和系统建设的情况，定期维护和更新组织中的数据分布关系，保持及时性。
1.2.3 过程目标
过程目标如下：
a）对组织的数据资产建立分类管理机制，确定数据的权威数据源；
b）梳理数据和业务流程、组织、系统之间的关系；
c）规范数据相关工作的建设。
1.2.4 能力等级标准
能力等级标准如下：
a）第1级：初始级
在项目中进行了部分数据分布关系管理，例如数据和功能的关系、数据和流程的关系等。
b）第2级：受管理级
1）对应用系统数据现状进行了部分梳理，明确了需求和存在的问题；
2）建立了数据分布关系的管理规范；
3）梳理了部分业务数据和流程、组织、系统之间的关系；
4）业务部门内部已对关键数据确定权威数据源。
c）第3级：稳健级
1）在组织层面制定了统一的数据分布关系管理规范，统一了数据分布关系的表现形式和管理流程；
2）全面梳理对应用系统数据现状，明确需求和存在的问题，提出了解决办法；
3）明确数据分布关系梳理的目标，梳理数据分布关系，形成数据分布关系成果库，包含了业务数据和流程、组织、系统之间的关系；
4）组织内的所有数据按数据分类进行管理，确定每个数据的权威数据源和合理的数据部署；
5）建立了数据分布关系应用和维护机制，明确了管理职责。
d）第4级：量化管理级
1）通过数据分布关系的梳理，可量化分析数据相关工作的业务价值；
2）通过数据分布关系的梳理，优化了数据的存储和集成关系。
e）第5级：优化级
1）数据分布关系的管理流程可自动优化，提升管理效率；
2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
1.3 数据集成与共享
1.3.1 概述
数据集成与共享职能域是建立起组织内各应用系统、各部门之间的集成共享机制，通过组织内部数据集成共享相关制度、标准、技术等方面的管理，促进组织内部数据的互联互通。
1.3.2 过程描述
过程描述如下：
a）建立数据集成共享制度，指明数据集成共享的原则、方式和方法；
b）形成数据集成共享标准，依据数据集成共享方式的不同，制定不同的数据交换标准；
c）建立数据集成共享环境，将组织内多种类型的数据整合在一起，形成对复杂数据加工处理、便捷访问的环境；
d）建立对新建系统的数据集成方式的检查。
1.3.3 过程目标
过程目标如下：
a）建立高效、灵活、适应性好的组织级应用系统间数据交换规范和机制；
b）建立数据集成共享环境，可实现结构化和非结构化数据处理，具备复杂数据加工、挖掘分析和便捷访问等功能。
1.3.4 能力等级标准
a）第1级：初始级
1）应用系统间通过离线方式进行数据交换；
2）各部门间数据孤岛现象明显，拥有的数据相互独立。
b）第2级：受管理级
1）建立了业务部门内部应用系统间公用数据交换服务规范，促进数据间的互联互通；
2）对内部的数据集成接口进行管理，建立了复用机制；
3）建立了适用于部门级的结构化、非结构化数据集成平台；
4）部门之间点对点数据集成的现象普遍存在。
c）第3级：稳健级
1）建立组织级的数据集成共享规范，明确了全部数据归属于组织的原则，并统一提供了技术工具的支持；
2）建立了组织级数据集成和共享平台的管理机制，实现组织内多种类型数据的整合；
3）建立了数据集成与共享管理的管理方法和流程，明确了各方的职责；
4）通过数据集成和共享平台对组织内部数据进行了集中管理，实现了统一采集，集中共享。
d）第4级：量化管理级
1）采用行业标准或国家标准的交换规范，实现组织内外应用系统间的数据交换；
2）能预见性采用新技术，持续优化和提升数据交换和集成、数据处理能力。
e）第5级：优化级
1）参与行业、国家相关标准的制定；
2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
1.4 元数据管理
1.4.1 概述
元数据管理是关于元数据的创建、存储、整合与控制等一整套流程的集合。
1.4.2 过程描述
过程描述如下：
a）元模型管理，对包含描述元数据属性定义的元模型进行分类并定义每一类元模型，元模型可采用或参考相关国家标准；
b）元数据集成和变更，基于元模型对元数据进行收集，对不同类型、不同来源的元数据进行集成，形成对数据描述的统一视图，并基于规范的流程对数据的变更进行及时更新和管理；
c）元数据应用，基于数据管理和数据应用需求，对于组织管理的各类元数据进行分析应用，如查询、血缘分析、影响分析、符合性分析、质量分析等。
1.4.3 过程目标
过程目标如下：
a）根据业务需求、数据管理和应用需求，对元数据进行分类，建立元模型标准，保障不同来源的元数据集成和互操作，元模型变更实现规范管理；
b）实现不同来源的元数据有效集成，形成组织的数据全景图，能从业务、技术、操作、管理等不同维度管理和使用数据，元数据变更应遵循相关规范；
c）建立元数据应用和元数据服务，提升相关方对数据的理解，辅助数据管理和数据应用。
1.4.4 能力等级标准
能力等级标准如下：
a）第1级：初始级
1）元模型的定义遵循应用系统项目建设需要和工具已有定义；
2）在项目层面生成和维护各类元数据，如业务术语、数据模型、接口定义、数据库结构等；
3）在项目层面收集和实现元数据应用需求，如数据字典查询、业务术语查询等。
b）第2级：受管理级
1）在某个业务领域，对元数据分类并设计每一类元数据的元模型；
2）元模型设计参考国际、国内和行业元模型规范；
3）在某个业务领域建立了集中的元数据存储库，统一采集不同来源的元数据；
4）在某个业务领域制定了元数据采集和变更流程；
5）在某个业务领域，初步制定了元数据应用需求管理的流程，统筹收集、设计和实现，元数据应用需求；
6）实现了部分元数据应用，如血缘分析、影响分析等，初步实现本领域内的元数据共享。
c）第3级：稳健级
1）制定了组织级的元数据分类及每一类元数据的范围，设计相应的元模型；
2）规范和执行组织级元模型变更管理流程，基于规范流程对元模型进行变更；
3）建立了组织级集中的元数据存储库，统一管理多个业务领域及其应用系统的元数据，并制定和执行统一的元数据集成和变更流程；
4）元数据采集和变更流程与数据生存周期有效融合，在各阶段实现元数据采集和变更管理，元数据能及时、准确反映组织真实的数据环境现状；
5）制定和执行统一的元数据应用需求管理流程，实现元数据应用需求统一管理和开发；
6）实现了丰富的元数据应用，如基于元数据的开发管理、元数据与应用系统的一致性校验、指标库管理等；
7）各类元数据内容以服务的方式在应用系统之间共享使用。
d）第4级：量化管理级
1）定义并应用量化指标，衡量元数据管理工作的有效性；
2）与外部组织合作开展元模型融合设计、开发；
3）组织与少量外部机构实现元数据采集、共享、交换和应用。
e）第5级：优化级
1）参与国际、国家或行业相关元数据管理相关标准制定；
2）参与国际、国家、行业的元数据采集、共享、交换和应用；

3）在业界分享最住实践，成为行业标杆。

以上是擎标对于数据架构内容的介绍，DCMM认证有利于帮助企业理清数据管理能力的长处和不足在哪里，帮助企业确定选择治理的优先顺序、治理范围和内容，更有效地管理和使用数据。您如果觉得知识点太多，搞不清楚，请联系在线客服或拨打400热线（400-182-7001），她将为您提供专业解答。