
数据治理
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DCMM数据管理能力成熟度评估模型解读
DCMM是国家标准《数据管理能力成熟度评估模型GB/T36073-2018》(Data management Capability Maturity Model)的英文简称,是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准。原创 2024-08-29 22:26:43 · 1713 阅读 · 0 评论 -
数据资产目录中的主数据划分(汽车制造行业)
主数据在制造业中扮演着至关重要的角色,它对于提升效率、降低成本、确保产品质量和优化供应链管理等方面具有深远影响。:准确的主数据为管理层提供了可靠的信息基础,使他们能够做出更明智的决策,如产品定价、库存管理、生产计划和供应链策略。:主数据确保了整个企业中关于产品、客户、供应商、物料等信息的一致性。这有助于减少数据错误和重复,提高数据质量。原创 2024-08-28 18:14:08 · 1620 阅读 · 0 评论 -
数据治理主要工作内容
熟悉数据管理生命周期(DAMA)和数据管理能力成熟度评估服务(DCMM)等体系,负责制定 数据治理策略,包括数据质量、数据安全、数据合规性等方面,以确保数据的可靠性、可用性、完整性和安全性。数据治理体现在多个工作方面,主要包括元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据资产管理、数据交换管理、数据生命周期管理和数据安全管理等。通过制定数据质量规则、监控数据质量、识别和解决数据质量问题,可以确保数据的准确性和可靠性,提高数据的价值。原创 2024-02-28 22:14:35 · 1816 阅读 · 0 评论