DGI数据治理框架

1.参与规则和规则

1.1 使命和愿景

1.2 目标，治理指标和成功措施以及供资战略

1.3 数据规则和定义

1.4 决策权

1.5 责任

1.6 控制

2.人与组织机构

2.1 数据利益相关者

2.2 数据治理办公室

2.3 数据管理员

3.流程

3.1 主动,反应和持续的数据治理流程

IBM数据治理成熟度模型

数据治理成熟度工作的推进者通常为企业的信息管理者,他们关注需要跨职能、跨流程、跨功能边界的标准化，考虑信息生命周期中数据质量、数据安全的需求,针对组织级数据治理规程开展成熟度评估和管理,进而通过管理实现有效的协同一致性。

■数据风险管理,数据风险管理涉及的风险识别、量化、规避、接受和减轻等;

■价值创造,对数据资产进行的评估和量化过程,使得企业能够最大化利用数据资产所创造的价值；

■组织结构与文化,描述业务、IT、数据之间的相互责任和组织结构,针对组织不同层级上的管理，提出受托责任且做出承诺；

■数据管理，旨在确保组织获得高质量数据资产,开展行之有效的数据管理,以降低风险和提升数据资产利用价值; 

■政策,政策是组织期望获得数据治理方面的行为、规范的书面化;

■数据质量管理,提供数据质量完整性、一致性、规范性等方法、测量和评估,进行改进和验证;

■信息生命周期管理,基于生命周期的信息收集、加工、使用、保留和退役等; 

■数据安全与隐私,描述组织风险防范和保护数据资产的策略、实践和控制等;

■数据架构,企业及数据模型管理,提供完整的数据源接入。分类、存储、流转管理,提供可用的数据资产和数据共享开发;；

■分类与元数据,用于业务和IT构建一致的可理解的术语、定义、分类和元数据管理、数据类型和存储库方法和工具； 

■信息审计，日志记录与报告,用语度量和评估数据价值、风险和治理的有效性的过程。

DMM数据管理能力成熟度

DMM数据管理能力成熟度模型为组织提供了一套评估数据管理能力标准，准确获得组织的数据管理能力成熟度和提出符合组织特定环境下的数据管理提升路线图，是当前企业数字化转型背景下的迫切需求。

■DMM模型继承了CMMI能力成熟度模型的原则和框架；

■通过业务与IT的深度融合,提出服务于组织管理数据资产的需求，确保组织获得数据管理能力;

■组织可以通过可靠、准确的数据，获得成本控制、降低风险、增强信誉度和数据增值服务等,提升组织战略决策和商务智能化能力。

DMM用于组织数据资产管理,对数据管理过程提出能力改进的成熟度评价，从数据全生命周期角度提出数据管理要求:

■评估组织当前数据管理能力；

■识别数据管理能力差距;

■规划未来数据管理能力提升路线图。

DCMM数据管理能力成熟度

■DCMM数据能力成熟度评价模型是一套整合了标准规范、管理

方法论、数据管理模型、成熟度等多方面内容的综合框架。

■DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了以组织、制度、流程、工具四个核心维度,开展八个核心域,即数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8个核心能力域及28个过程域的数据管理能力成熟度评估。

小结：现如今，围绕"数据"工作的角色越来越详细了，任何从事企业数据管理的人都知道，如果要解决企业经营大数据治理过程中遇到的问题，就必须汲取丰富的知识。中培伟业就是一所专注于IT培训的教育机构，注重学员的升职空间，紧抓教学环节，确保教学质量，为学员提供了很多的额外课程补充，最终还是为了学员能胜任理想的工作岗位。中培伟业所涵盖的课程包括：企业架构、项目管理、信息安全、人工智能、大数据、DevOps平台落地最佳实践等，同时还积极承办企业内训、公开课、网络授课等多种模式培训。

借以此文，中培盼诸君能尽显英豪，共图一番大业！