数据管理能力成熟度评估模型 pdf

数据管理是企业中至关重要的一环。但是企业数据的管理程度却有高有低，怎样对其进行评估呢？本文将介绍数据管理能力成熟度评估模型，让企业更好地了解自身数据管理的情况。

一、什么是数据管理能力成熟度评估模型？

数据管理能力成熟度评估模型是一种对公司数据管理能力的全面打分模型。该模型分为五个成熟度水平，依次为：初始（Ad-hoc）、重复（Repeatable）、定义流程（Defined）、量化（Quantitatively Managed）和优化（Optimized）。每个阶段都有其标准和评估指标。通过评估，在了解自身数据管理的基础上，企业可以更好地确定自身数据管理的方向，并引导自身从低成熟度阶段向高成熟度阶段发展。

二、成熟度阶段的介绍

1. 初始（Ad-hoc）

在这个阶段，数据管理是没有任何标准的，没有明确的规划，员工缺乏必要的技能和资源，也没有必要的工具进行数据监管。

2. 重复（Repeatable）

在这个阶段，数据管理开始有了一定的规范和被标准化的流程，这个过程的目的是为了确保数据管理的一致性和可重复性，并提高数据管理的能力。

3. 定义流程（Defined）

在这个阶段，数据管理的流程被明确定义出，员工掌握了显著的数据管理技能，并且开始了数据质量的质量控制。同时，在数据治理方面进行了初步的控制，这样可以确保生产的数据是正确的，可靠的，具有吸引力的。

4. 量化（Quantitatively Managed）

在这个阶段，数据管理成为一个可以被量化的领域，并且企业可以根据数据的总体健康状况制定目标。企业看到数据管理是一个“系统”的东西，需要确保其后续过程得到适当的鼓励和奖励。

5. 优化（Optimized）

在这个阶段，企业已经实现了数据治理的优化。它们经常进行反馈，提供一步进的数据管理机制，管理已经成了一个自我反馈的过程。这个过程中，数据管理已经根据统计数据的辅助下，进一步改进。

三、数据管理能力成熟度评估模型的好处

通过使用数据管理能力成熟度评估模型，企业可以获得以下好处：

1. 查找问题

模型可以帮助排除能够在数据管理中出现的问题，而在优化公司的各项业务过程中，解决问题非常重要。

2. 提高数据价值

通过优化数据管理，企业可以使数据成为更重要的资源，从而提高企业的价值和市场竞争力。

3. 自我监测

通过模型中不同的评估量表，可以通过常规的自我监测，推动数据治理的发展。

四、总结

数据管理能力成熟度评估模型的使用需要一定的投入，但其能为企业提供从低成熟度阶段向高成熟度阶段的发展引导，提高数据治理领域的重要性，通过数据增长而不是通过追加数据本身堆积而成的价值。企业可以通过模型优化其数据管理，以提高其业务过程并树立成功的品牌。