99 数据治理IBM 数据治理成熟度评估模型.pdf

IBM 数据治理成熟度评估模型是企业提升数据管理水平的重要框架，旨在帮助企业有效管理和利用日益复杂的数据资源。该模型借鉴了Software Engineering Institute（SEI）在1984年提出的CMM（Capability Maturity Model）概念，将数据治理的成熟度分为五个等级。 1. 初始化（Level 1）：此阶段的企业数据管理缺乏规划和稳定性，主要依赖个体能力，项目往往超出预算和时间表。 2. 已管理（Level 2）：企业开始对项目或特定业务职能进行有效的管理，能跟踪成本和时间表，但尚未实现全面的组织管理，仍有延误风险。 3. 已定义（Level 3）：企业建立了覆盖全组织的标准、流程和规程，能够适应不同业务职能或项目的需求。 4. 量化管理（Level 4）：通过统计技术和量化分析，企业能对质量目标进行量化管理，进一步提升效率和效果。 5. 持续改进（Level 5）：企业设定并不断调整量化目标以反映业务目标的变化，形成持续改进的循环。 IBM 数据管理成熟度模型强调四个高阶力量领域： - 成效：衡量数据治理带来的实际效果，包括收入增加、成本降低、风险规避和数据可信度提升。 - 支持要素：涵盖数据风险管理、价值创造、组织结构与文化等，确保数据治理的全面性。 - 核心准则：关注数据质量和数据安全，建立有效的数据管理流程。 - 支撑准则：包括政策制定、数据质量管理、信息生命周期管理等，确保数据的完整、一致和合规。 数据风险管理涉及识别、量化、规避和减轻风险的策略，价值制造则关注如何评估和量化数据资产以最大化其价值。组织结构与文化强调业务、IT和数据部门之间的责任和协作。数据管理的核心是确保高质量的数据资产，而数据质量管理提供了一套方法来检测、改进和验证数据质量。信息生命周期管理则涵盖了数据从创建到销毁的全过程，确保数据在每个阶段都得到适当处理。 通过这个模型，企业可以评估自身在数据治理方面的现状，确定提升路径，从而更好地利用数据驱动业务增长和创新。同时，建立跨职能的数据管理组织结构和决策机制，确保数据风险与业务目标的统一，以及数据管理政策与需求、分析和质量报告的关联性，是实现更高成熟度的关键步骤。