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數據治理能力成熟度反映了企業在數據治理方面所具備的條件和水平。這個就和現在非常流行的DevOps能力成熟度很像，都是通過一系列方法、關鍵指標和工具來評價企業數據管理的現狀，幫助企業進行基準評測，找到優勢和差距，指出方向，提供實施建議，以利用數據資產提高業務的績效。

國內外很多組織都在研究和實踐，既有致力于數據管理框架的研究機構(例如DAMA、DGI、CMMI)，也有提供數據管理產品和服務的供應商(例如IBM、Oracle、DataFlux)。常用的是兩種，DMM的模型和DCMM模型。

1. DMM模型

DMM(Data Management Maturity，數據管理成熟度)模型是一個獨特的數據管理學科綜合參考模型，由卡耐基·梅隆大學旗下機構CMMI研究所以CMMI(能力成熟度模型集成)的各項原則為基礎開發。

他包括了25個過程域，其中包括20個數據管理過程域和5個支持過程域，如下所示，

DMM模型組成，

DMM模型將數據管理能力成熟度分成5個等級，呈階梯狀，越往上成熟度等級越高，

但是雖然DMM能夠給出企業數據管理水平的基本度量，但是并沒有給出明確的改進或提升方法，所以實施DMM數據治理成熟度評估時應當認識到這點。

2. DCMM模型

DCMM是全國信標委發布的數據管理能力成熟度評估模型，DCMM將組織的數據管理能力成熟度等級劃分為了5個等級，如下所示，

他包括了8大過程域、28個過程項。DCMM是我國首個數據管理能力評估標準。開展DCMM評估主要包括以下幾個階段，

(1) 啟動階段

建立評估工作小組 -> 制定評估計劃 ->?召開項目啟動會。

(2)?宣貫階段

DCMM宣貫 ->?資料收集和分析 -> 企業自評估。

(3) 評估階段

現場分析 ->?面對面訪談 -> 各主題域成熟度評估。

(4)?報告階段

評估報告輸出 ->?專家評審。

其實各種成熟度模型和工具之間的差異不是很大，重要的是通過評估，企業能夠發現問題，找出在數據管理方面的差距，明確改進方向，制定滿足企業業務發展需要的數據治理路線圖。

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總結

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