数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
3个数据治理模型都是遵循数据治理的原则与目标而进行构建的，通过创建标准化、可重复的治理过程帮助企业进行更好的决策制定，降低成本提高效率，减少数据运营上的冲突，满足数据利益相关方的需求，确保治理过程的透明化。3个数据治理模型都提供了一套结构化的方法处理数据管理问题，但都具有各自数据管理的侧重点。需要注意的是，DCMM、DAMA、DGI这3个数据治理模型虽然适应性强，具有可扩展性与全面性，逻辑清晰，可以满足大部分企业的数据治理需求，但各企业的数据管理需求不同，通用模型无法完全适配各个企业的数据治理。因此，对这3个数据治理模型进行比较分析，试图找出更贴切各个企业的数据治理模型。比较分析结果如表1所示。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据被视为企业的重要资产，需要得到妥善管理和保护，为了确保数据的有效治理，必须立一套完整的治理结构和流程。这3个数据治理模型都是为实现企业的战略目标及数据资产化而建立的，但这3个模型数据治理的重点却不相同。DCMM是一个评估和改进组织数据管理能力的工具，提供了一套标准和评估方法，用于指导组织如何管理其数据资产，帮助组织识别其数据管理的成熟度水平，并指导如何逐步提升到更高的成熟度等级，从而达到帮助建立一个更加成熟和有效的数据治理体系的目的。DAMA是围绕数据治理开展的确保数据得到恰当管理的数据管理模型，通过定义数据管理职能、制定专业管理术语，对数据管理全貌建立整体的概念，以此来指导企业数据治理工作的实施。DGI数据治理框架则是依据高层战略和政策进行设计，通过优化人员和资源配置达成组织的数据管理目标，从3个关键维度——责任主体（Who）、相关制度与政策（What）以及技术解决方案（How），选择与组织各评价指标相匹配的要素。它以业务价值为导向，由数据治理的10个通用组件构成，具有固有序列，是可重复标注化的数据治理过程，企业可以在已有的治理项目中加入DGI数据治理框架。
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3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
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