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近200页《数据管理能力成熟度评估模型》培训PPT
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1. 数据战略:明确数据管理的愿景、目标和策略,确保数据管理工作与组织战略目标一致。
2. 数据治理:建立数据治理体系,包括数据政策、流程、标准和组织架构,确保数据的质量、安全和合规性。
3. 数据架构:设计数据架构,包括数据模型、数据流和数据存储结构,支持数据的集成、共享和分析。
4. 数据生命周期管理:从数据的创建、存储、使用、共享、归档到销毁的整个生命周期进行管理。
5. 数据质量管理:确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
6. 数据安全管理:制定数据安全策略,防范数据泄露、篡改等风险。
7. 数据平台与工具:选择和部署合适的数据管理平台和工具,支持数据管理活动的实施。
8. 数据应用与服务:通过数据分析和挖掘,为组织提供有价值的信息和决策支持。
9. 数据人才培养与文化建设:提升组织内部数据管理相关人员的技能,培养数据文化。
- 初始级:数据管理活动是无序的,甚至可能未被识别出来。
- 管理级:数据管理活动是可重复的,基于政策和流程。
- 定义级:数据管理活动是标准化的,并且被集成为一致的流程。
- 量化管理级:数据管理活动是可度量的,并且受到控制。
- 优化级:数据管理活动是持续改进的,并且支持创新。
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来源:数据法盟
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