更新时间：2024-03-22 20:07:24
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内容简介
《数据管理能力成熟度评估模型》实施指南
前言
第一部分 背景篇
第1章 数据管理相关概念
1.1 数据和大数据
1.2 数据资源和数据资产
1.3 数据管理和数据治理
第2章 数据管理发展历程
2.1 国内外数据管理模型发展历程
2.2 国内数据管理与应用探索路径
第3章 数据管理的价值和意义
3.1 数据管理是组织数据资产保值和增值的必然举措
3.2 数据管理有助于引领行业创新性、规范性发展
3.3 数据管理赋能治理体系和治理能力现代化
第4章 数据管理的现状和面临的挑战
4.1 数据管理的现状与发展
4.2 数据管理面临的挑战
第5章 国内外主流数据管理模型
5.1 DAMA数据管理知识体系
5.2 DGI数据治理框架
5.3 SEI数据管理成熟度模型
5.4 ISO/IEC 38505数据治理国际标准
5.5 数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）
第二部分 标准篇
第6章 DCMM标准编制过程
6.1 研究调研
6.2 模型编制
6.3 试验验证
第7章 DCMM框架
7.1 能力域和能力项
7.2 成熟度等级
第8章 DCMM标准内容详解
8.1 数据战略
8.2 数据治理
8.3 数据架构
8.4 数据应用
8.5 数据安全
8.6 数据质量
8.7 数据标准
8.8 数据生存周期
第三部分 贯标篇
第9章 DCMM贯标的目的、适用范围和依据
9.1 DCMM贯标的目的
9.2 DCMM贯标的适用范围
9.3 DCMM贯标的依据
第10章 DCMM组织自对标
10.1 要点和方法
10.2 准备和策划
10.3 建设和实施
10.4 评估和分析
10.5 跟踪和反馈
第11章 DCMM第三方服务
11.1 识别与遴选
11.2 沟通与推动
11.3 培训与指导
11.4 开展与实施
11.5 监控与评价
11.6 调整与改进
第四部分 评估篇
第12章 评估流程
12.1 评估策划
12.2 资料收集与解读
12.3 正式评估
12.4 评估报告编制
第13章 评估方法
13.1 评估的基本原则
13.2 常用的评估技巧
13.3 能力项能力等级判定依据
13.4 综合能力等级评定
第14章 评估工具
14.1 自评估系统
14.2 评估检查表
14.3 推荐性意见表
14.4 评估报告
第五部分 政策篇
第15章 大数据相关政策
15.1 关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见
15.2 促进大数据发展行动纲要
15.3 大数据产业发展规划（2016—2020年）
15.4 关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见
第16章 行业数据管理相关政策
16.1 关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见
16.2 银行业金融机构数据治理指引
16.3 工业数据分类分级指南（试行）
16.4 关于工业大数据发展的指导意见
参考文献
