美国的CMMI协会在软件能力成熟度评估SW-CMMI的方法和经验的基础上,结合众多知名厂商在数据管理领域的经验,于2014年8月正式推出数据管理成熟度评估模型(DMM),帮助企业评估和提升数据管理的能力。数据管理成熟度评价模型是通过一系列的方法、关键指标和问卷来评价某个单位或者企业数据管理的现状,从而帮助企业查明问题、找到差距、指出方向、并且提供实施建议。从而帮助企业在大数据的时代提升自身数据管理的能力,建立自身数据管理的蓝图和体系,切实提升企业竞争力奠定基础。
1、项目启动会:项目启动会是数据管理成熟度评估项目的重要评估活动,由于数据管理成熟度评估是相对比较新的领域,企业人员对此的了解不是特别多,因此需要通过项目启动会的方式来普及数据管理成熟度评估的概念、内容,特别是公司业务人员、管理人员;
2、现场调研:根据数据评估的数据范围,召集项目组成员、利益相关者(包括管理人员、业务人员)一起协同工作,首先重点普及数据管理成熟度评估的工作方法、工作方式以及相关概念,同时通过协调信息技术部门、管理部门、业务部门等相关人员进行面对面的讨论、沟通,了解各方对于数据管理工作的痛点和需求,从整体上了解企业数据管理的状态;
3、书面调研:针对企业数据管理的现状,制定数据管理调研问题列表,并且制定发放范围,根据问卷的形式对于企业数据管理情况进行量化分析;
4、总体的报告与分析:根据数据成熟度评估指标体系来对于各主题域的成熟度进行评分,并根据评分结果确定企业在该主题域的成熟度等级。同时,根据对于企业现状以及行业平均发展水平的了解,提出针对该企业在该主题域方面的关键发现和针对性的建议。进而对于企业整体的数据管理成熟度进行分析,提出整体的数据管理成熟度方面的关键发现以及关键建议,为企业数据能力的提升指明方向;
5、实施路线图:根据企业数据管理成熟度的分析,并且结合企业数据管理发展的需求和业界数据管理的最佳实践,有针对性的执行企业数据管理能力提升的实施路线图,包含数据管理成熟度提升的组织、制度、流程、功能等多方面的建设。
20-40个工作日。
1、单主题域评估:根据企业自身数据管理的特征,企业可以从目前的数据管理成熟度模型中选取自己感兴趣的主题域进行评估,例如:数据标准、数据治理、数据质量等等维度,有针对性的对于企业该方面的能力进行评估,并且提出提升建议:150000元;
2、全面评估:针对企业的全部的数据资产,从数据管理成熟度模型的各个维度进行全面评估,通过材料收集、面对面访谈,调查问卷等方式来对各个主题域的管理情况进行等级评价,最终形成数据管理成熟度的评估报告,提出数据管理成熟度评估过程中的关键发现、关键建议,描述业界最佳实践,定位企业存在的差距,并且给出数据管理能力提升路径:450000;
3、外方专家指导:在评估的过程中,御数坊公司可以邀请CMMI公司的数据管理成熟度评估模型建设的国际知名专家到现场工作一周时间,可以从国际的视角来介绍国外数据管理成熟度发展的情况,行业的最佳实践,同时,也可以对整体评估工作进行指导和优化:150000/人;
4、跟踪服务:在评估完成之后,御数坊公司可以提供离线专家的支持服务,可以定期为企业提供数据管理相关的案例、理论或者最佳实践的介绍,同时也可以为企业提供数据管理过程中问题的建议和指导:100000/年。
问:可以在哪些方面对于企业的数据管理提供帮助?
1、规范和标准化企业数据管理方面的专业术语;
2、规范和标准化企业数据管理方面职能域的划分;
3、明确数据管理方面相关的工具集、技能集;
4、帮助企业准确评估目前的现状、差距和发展方向;
5、帮助企业理解数据治理的组织架构需求;
6、建立数据管理方面相关的最佳实践。
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