近200页《数据管理能力成熟度评估模型》培训PPT

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。