这是一份关于DCMM（数据管理成熟度模型）的详细说明文档，旨在帮助组织评估和提升其在数据管理方面的成熟度水平。该文档涵盖了DCMM的基本概念、评估流程、评估标准、能力域和能力项等内容，为读者提供了全面了解和应用DCMM的指南。

数据管理能力成熟度评估模型从几大能力域上进行展开，数据战略、数据治理、数据架构数据应用、数据安全、数据质量等

DCMM模型是一个整合了标准规范、管理方法论、评估模型等多方面内容的综合框架，她将组织内部数据能力划分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。附件PPT系统讲解了数据管理能力成熟度评估模型。

DCMM数据管理能力成熟度模型最详细讲解

DCMM-数据管理能力成熟度评估模型

3.1 对功能的规定 用列表的方式（例如 IPO 表即输入、处理、输出表的形式），逐项定量和定性地叙述对 软件所提出的功能要求，说明输入什么量、经怎样的处理、得到什么输出，说明软件应支持 的终端数和应支持的并行操作的用户数。 3.2 对性能的规定 3.2.1 精度 说明对该软件的输入、输出数据精度的要求，可能包括传输过程中的精度。 3.2.2 时间特性要求 说明对于该软件的时间特性要求，如： 1. 响应时间； 2. 更新处理时间； 3. 数据的转换和传送时间； 4. 解题时间。 3.2.3 灵活性 说明对该软件的灵活性的要求，即当需求发生某些变化时，该软件对这些变化的适应能 力，如： 1. 操作方式上的变化； 2. 运行环境的变化； 3. 同其他软件的接口的变化； 4. 精度和有效时限的变化； 5. 计划的变化或改进。 对于为了提供这些灵活性而进行的专门设计的部分应该加以标明。 3.3 输入输出要求 解释各输入输出数据类型，并逐项说明其媒体、格式、数值范围、精度等。对软件的数 据输出及必须标明的控制输出量进行解释并举例，包括对硬拷贝报告（正常结果输出、状态 输出及异常输出）以及图形或显示报告的描述。 3.4 数据管理能力要求 说明需要管理的文卷和记录的个数、表和文卷的大小规模，要按可预见的增长对数据及 其分量的存储要求作出估算。

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由全国信标委大数据标准工作组制定的数据资产管理能力成熟度评估模型

2018年最新标准，本标准给出了数据管理能力成熟度评估模型以及相应的成熟度等级,定义了数据战略、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等8个能力域。本标准适用于组织和机构对数据管理能力成熟度进行评估。