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重磅发布《数据模型管理能力成熟度白皮书》

基于国内各企业数据模型管理的现状调研及数据分析,我们发现企业架构办和数据建模相关部门、数据模型开源社区实践者的数据模型设计及管理工作流程中存在下述问题:企业在进行数据模型的设计及数据模型的管理中,在逐渐加强企业内部的数据治理工作时,虽然意识到数据模型管理的重要性,也在努力加强数据模型管理的工作,但是却在如何推进数据模型管理工作、明确数据模型管理的目标上,在国内没有找到较合适的指导方法及有效的评估手段。

为了解决这些疑问,我们研究了国内外数据管理能力成熟度的模型、数据模型的设计理论以及成功的数据模型管理案例。从数据架构、数据模型设计、企业级数据模型、数据模型管理及工具这几个角度设计形成了数据模型管理的成熟度评估模型并编写《数据模型管理成熟度白皮书》,希望通过白皮书及数据模型成熟度模型为国内各企业的数据模型管理提供管理策略,进而提升数据模型管理水平。

白皮书首先描述了国内外优秀的数据管理能力成熟度模型,并分析了数据管理成熟度模型与数据模型管理的关系。


 DMM、DCMMDCAMEIM成熟度模型

(图1: CMMI的DMM数据管理成熟度模型)


(图2: 国内唯一的DCMM成熟度模型)


(图3: EDM委员会的DCAM 2.2框架)


(图4: Gartner的EIM的六个成熟度等级)




数据管理成熟度模型与数据模型管理的关系

  • DMM、DCMMDCAM这几种成熟度模型中与数据模型管理相关的能力域

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我们可以发现,在现有的成熟度模型中,数据模型管理的评估要求不够细致,或者说主要是考虑整体数据管理的能力,没有较详细地指导如何进行数据模型管理。


  • 白皮书调研了国内管理现状

1. “数字化转型”的需求需要企业加强数据管理能力,而越来越多的成功案例说明通过加强数据模型管理能力能有效地提升企业的数据管理水平。下面是数据模型与其他管理活动的关系图:

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2. 现在国内企业的数据模型管理存在各种问题,主要体现在下面三个方面:

  • 模型管理没有形成有效管理机制

  • 企业中的数据模型缺少长期积累

  • 数据模型开发过程没有遵循企业数据标准

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白皮书的核心部分是数据模型成熟度模型的内容。模型的设计参考国内外优秀的成熟度模型,充分考虑国内数据模型管理的现状。数据模型成熟度模型将数据模型管理的成熟度评估模型的评估等级分为6个等级,从能力域分为6个能力域,细分能力项为20个能力项。

  • 能力域及能力项的设计如下:

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  • 评估的六个等级:

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白皮书的最后说明了如何进行数据模型的评估及评估流程。数据模型管理成熟度评估依照数据模型管理成熟度模型的能力域及等级定义针对企业的数据模型管理活动进行评估,整体的评估活动参照DAMA-BOOK中关于成熟度评估章节的来设计评估流程。



数据模型管理成熟度评估流程:

  • 规划数据模型管理成熟度评估活动

  • 执行数据模型管理成熟度评估

  •  解释结果及建议






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