DCMG运维成熟度评估
dcmm二级和三级评估标准
dcmm二级和三级评估标准DCMM（Data Center Maturity Model）是一种评估数据中心成熟度的模型，它分为四个级别：初级、二级、三级和四级。
以下是DCMM二级和三级评估标准的详细解释：二级评估标准：1. 物理基础设施：数据中心应具备高度可靠的电力供应和冷却系统，包括备用电源和冷却设备。
还需要有监控和报警系统，以及定期的设备维护和检查。
2. 环境控制：数据中心应具备适当的温度和湿度控制，以确保设备的正常运行。
还需要有适当的防火措施和灾难恢复计划。
3. 安全措施：数据中心应有严格的物理安全措施，包括访问控制、视频监控和入侵检测系统。
还需要有信息安全政策和控制措施，以保护数据的机密性和完整性。
4. 运维管理：数据中心应有完善的设备管理和维护计划，包括设备清单、设备维护记录和故障处理流程。
还需要有变更管理和问题管理流程，以确保数据中心的稳定性和可靠性。
5. 服务水平协议：数据中心应与用户或客户签订服务水平协议（SLA），明确服务水平指标和责任。
还需要有监控和报告机制，以及持续改进计划。
三级评估标准：1. 能源效率：数据中心应具备高效的能源利用和管理措施，包括使用能源效率设备、优化冷却系统和实施能源监控。
还需要有能源管理策略和目标，以减少能源消耗和碳排放。
2. 虚拟化和云计算：数据中心应采用虚拟化和云计算技术，以提高资源利用率和灵活性。
还需要有相应的管理和监控工具，以确保虚拟化环境的稳定性和安全性。
3. 自动化和自动化：数据中心应实施自动化和自动化技术，包括自动化的设备管理、配置管理和故障恢复。
还需要有自动化的监控和报警系统，以及自动化的变更管理和问题管理流程。
4. 数据中心运营：数据中心应具备高度成熟的运营管理能力，包括设备管理、容量管理、性能管理和服务管理。
还需要有持续改进计划和关键绩效指标，以提高数据中心的运营效率和服务质量。
5. 创新和前瞻性：数据中心应具备创新和前瞻性的能力，包括关注新技术和趋势、参与行业标准制定和技术研发。
dcmm评分标准
DCMM数据管理能力成熟度评估共有8个评估项，28个二级指标，主要考察数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量管理、数据标准管理、数据生存周期管理等多个方面的能力，最高等级为5级。
具体评分标准如下：
数据战略（满分100分）：考察组织如何制定和执行数据战略，以及如何对数据进行有效管理以支持业务战略和目标。
数据治理（满分100分）：考察组织如何制定和执行数据治理策略，以确保数据的合规性、准确性、完整性和一致性。
数据架构（满分100分）：考察组织如何设计和维护数据架构，包括数据的分类、组织、存储和备份等方面。
数据应用（满分100分）：考察组织如何利用数据进行业务分析和决策，以及如何开发和维护数据应用系统。
数据安全（满分100分）：考察组织如何保护数据的安全和隐私，包括数据的加密、访问控制、备份和恢复等方面。
数据质量管理（满分100分）：考察组织如何制定和执行数据质量策略，以确保数据的准确性、完整性、一致性和合规性。
数据标准管理（满分100分）：考察组织如何制定和执行数据标准，以确保数据的共享性、可读性、可重用性和可维护性。
数据生存周期管理（满分100分）：考察组织如何规划和管理数据的生命周期，包括数据的产生、存储、使用、归档和销毁等方面。
评估等级分为五级，自低向高依次为：初始级（1级）、受管理级（2级）、稳健级（3级）、量化管理级（4级）和优化级（5级）。
不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。
DCMM数据管理能力成熟度评估工作介绍
DCMM数据管理能力成熟度评估工作介绍DCMM数据管理能力成熟度评估是一项对组织在数据管理方面的能力进行评估和测量的工作。
通过该评估，可以了解组织在数据管理方面的强项和薄弱项，评估其数据管理能力的成熟度程度，并提供相关建议和改进措施，以帮助组织提升其数据管理能力，从而更好地利用和管理数据，实现组织目标。
评估工作通常由一支专业团队来执行，包括数据管理专家和评估师。
首先，评估团队将与组织的管理层和相关人员进行沟通，了解组织的战略目标、数据管理的需求和挑战，并明确评估的范围和目标。
然后，评估团队将收集和分析组织的相关文档资料、数据管理制度和流程，以及相关指标和数据，以了解组织目前的数据管理情况。
评估的方式主要是通过面谈、问卷调查和文件分析等方法进行，评估团队将与组织的相关人员进行面谈，了解他们在数据管理方面的工作和经验，并通过问卷调查了解组织中的数据管理实践和流程。
此外，评估团队还将分析组织的相关文件和数据，如数据规范、数据字典、数据质量报告等，以评估组织在数据管理方面的成熟度。
评估结果将以成熟度模型的形式呈现，通常采用五级评分法，从初级到最高级分别为初始级、可重复级、定义级、管理级和优化级。
评估团队将根据收集的数据和信息，评估各个领域和能力要素的成熟度水平，并综合计算得出组织整体的数据管理能力成熟度。
评估结果将呈现报告形式交付给组织的管理层，该报告将包括评估的结果和分析、发现的问题和薄弱环节、建议的改进措施和优先级，以及相关的参考资料和工具。
管理层可以根据评估报告，制定和实施相应的改进计划，以提升组织的数据管理能力。
总之，DCMM数据管理能力成熟度评估是一项对组织数据管理能力进行评估和测量的工作，通过该评估，可以了解组织在数据管理方面的强项和薄弱项，并提供相关建议和改进措施，以帮助组织提升其数据管理能力，更好地利用和管理数据。
DCMM数据管理能力成熟度评估工作介绍
DCMM数据管理能力成熟度评估工作介绍DCMM（Data Capability Maturity Model）数据管理能力成熟度评估工作是指对企业或组织的数据管理能力进行评估和提升的工作。
数据管理能力成熟度评估旨在通过评估和测量数据管理能力成熟度水平，帮助企业或组织了解自身的数据管理状况、发现问题和改进空间，从而实现数据管理能力的提升和持续改进。
数据管理能力成熟度评估工作一般包括以下几个步骤：1.建立评估目标和范围：确定评估的目标、范围和评估的重点领域，例如数据治理、数据质量管理、数据安全等。
2.确定评估维度和指标：根据数据管理能力成熟度模型，确定评估的维度和相应的指标。
维度可以包括组织、流程、技术、人员等，指标可以根据实际情况确定，如组织结构、流程规范、数据管理工具等。
3.收集评估数据：通过问卷调查、访谈、文件分析等方法，收集与评估维度和指标相关的数据和信息。
问卷调查可以用于量化评估数据，访谈和文件分析可以用于获取更详细的信息和数据。
4.分析评估数据：对收集到的评估数据进行分析和加工，计算得出各个维度和指标的评估结果。
可以使用成熟度等级划分或得分指标评估。
5.评估结果报告：根据评估结果生成评估报告，向企业或组织提供评估结论和改进建议。
评估报告可以包括数据管理能力现状分析、存在问题和潜在风险分析、改进建议等内容。
6.制定改进计划和目标：根据评估结果和报告提出改进计划和目标，制定具体的改进措施和时间表。
改进计划可以包括组织结构调整、流程优化、技术投资和人员培训等。
7.实施改进计划：根据改进计划和目标，按照时间表逐步实施改进措施。
改进过程中需要关注变化的影响和风险，制定相应的应对措施。
8.监控和评估改进效果：定期监控改进措施的实施情况，并进行评估。
根据评估结果调整改进计划和目标，确保改进效果的实现和持续改进。
DCMM数据管理能力成熟度评估工作的意义在于帮助企业或组织全面提升数据管理能力，从而更好地利用数据资源，支持业务发展和决策。
DCMM标准评估方案
数据战略-数据战略规划-受管理级
评估要点-受管理级1.1.2.2 条款要求：数据战略的制定能遵循相关管理流程。
审核要点
通过审查文件和记录、面谈对象、 观察过程和活动判断：1.是否制定 了数据战略； 2.数据战略的制定是 否遵循了相关管理流程。
审核情况说明（期望值）
1 在文件或记录中审查到明确体现关于数据战略
01
DCMM评估介绍
02
DCMM如何对标
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数据战略 概述
DCMM数据战略能力域共分为3个能力项，分别为数据战略规划、数据战略实施 以及数据战略评估，每个能力项等级标准从低到高依次为初始级、受管理级、稳 健级、量化管理级、优化级。
数据战略规划
数据战略
数据战略实施
数据战略评估
数据战略-数据战略规划
基本概述
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标准整体框架
DCMM定义了数据管理能力的八个能力域，分为28个能力项，每个能力项都划分为5个等级，共计455项指标。
数据战略 数据治理 数据架构 数据标准 数据质量 数据安全 数据应用 数据生命周期
数据生存 周期
数据 战略
数据 应用
组织
数据 数据 标准
数据 架构
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标准内容-能力域设计
符合条款要求的间接证据；
观察某战略制定活动，某项目的立项/可行性
3 论证遵循了相关管理流程在执行，搜集到支持
性验证证据。
判定标准
1.如果1.2.3均符合，则称为符合； 2.如果1.2.3中有任一项不符合，则称为 部分不符合； 3.如果1.2.3中均不符合，则称为不符合
数据战略-数据战略规划-受管理级
初始级
受管理级
稳健级
量化管理级
dcmm数据管理能力成熟度评估流程
dcmm数据管理能力成熟度评估流程
DCMM（Data Management Capability Model）是由Data Management Association International（DAMA）开发的一种框架，用于评估和提高组织数据管理能力的成熟度。
以下是DCMM数据管理能力成熟度评估流程的一般步骤：
1. 确定评估范围：确定需要评估的数据管理能力的范围和关键领域。
2. 收集数据：通过问卷调查、访谈、文档分析等方法，收集与评估范围相关的数据管理实践和过程。
3. 分析数据：对收集的数据进行分析，评估组织在不同数据管理能力领域的成熟度水平。
4. 评估成熟度：根据DCMM模型的不同层次和能力要求，评估组织在每个领域中的成熟度水平，通常使用1到5的评估等级，1代表初始阶段，5代表最高成熟度。
5. 识别改进机会：根据评估结果，识别当前存在的不足和潜在的改进机会，以提高组织的数据管理能力。
6. 制定改进计划：基于评估结果和改进机会，制定具体的改进计划，包括目标设定、行动计划和资源分配等。
7. 实施改进措施：按照改进计划的安排，逐步实施各项改进措施，包括制定和优化数据管理策略、流程和规范，提升数据质量和数据治理能力等。
8. 监控和评估改进效果：定期监控和评估改进效果，根据实际情况对改进计划进行调整和优化。
以上是DCMM数据管理能力成熟度评估的一般流程，具体的评估方法和步骤可以根据组织的需求和DCMM模型的要求进行调整和定制。
DCMM数据管理能力成熟度评估方案
• 业务术语 • 参考数据和主数据 • 数据元 • 指标数据
• 数据需求 • 数据开发和设计 • 数据运维 • 数据退役
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标准内容-与传统管理体系的区别
ISO 20000 信息服务管理
• 服务对象：IT服务 • 服务内容：建立、实现、
维护、改进服务管理体 系
ISO 27001 信息安全管理
• 服务对象：企业和组织 的信息安全
数据生存 周期
数据 战略
数据 应用
组织
数据 治理
数据 安全
流程
数据 架构
数据 质量
数据 标准
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DCMM价值意义——政府抓手
3. 规范和指导大数据行业发展
大数据基础理论和知识都处于发展阶段，特别是数据管理和应用的知识体系。通过DCMM的评估可以规范和指 导大数据行业在数据管理的建设思路，促进大数据应用厂商服务能力高质量发展，推广和传播地区企业数据管 理最佳实践，研究制定区域发展报告，从而促进地区大数据产业的高质量发展。
等级分布
本地区相关企业大数据发展的等级分布情况， 每年的改进和提升情况等，可以准确评价区 域发展情况。
地方企业DCMM评估
共性问题分析
准确把握区域大数据发展普遍存在的问题， 为下一步大数据发展能力的提升奠定基础。
发现标杆企业
发现本区域内大数据发展的标杆企业，总结 最佳实践，结合DCMM的整体资料，开展 最佳实践推广，提升区域发展水平。
2.管理级
业务域或者部门级形成管理规范，有一定的流程，但缺乏组织级的管理
1.初始级
项目或者系统级别，规范不完善，过程不可预测
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标准内容-能力域
DCMM包括8个能力域，28个能力项，对于每一个能力项进行能力等级判定。
什么是DCMM模型数据管理能力成熟度评估
什么是DCMM模型数据管理能力成熟度评估随着时代的进步，信息技术与经济社会的交叉整合导致了数据的爆炸性增长。
数据具有重要价值，已成为国家基础战略资源，对全球生产、流通、分配、消费活动和经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。
数据价值的前提是管理数据。
然而，数据规模的增加和数据格式的复杂性对企业的数据管理提出了挑战。
数据管理能力成熟度评估模型(以下简称DCMM）是我国数据管理领域第一个正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自己的数据管理能力，不断完善数据管理组织、程序和系统，充分发挥数据促进企业信息、数字、智能发展的价值。
1.DCMM评估概述1.1评估依据评估数据管理能力成熟度的基础是国家标准GB/T36073-2018《数据管理能力成熟度评价模型》借鉴了国际数据管理理论框架和方法，整合了标准规范、管理方法论、数据管理模型、成熟度分类等。
1.2评估内容DCMM数据管理能力成熟度评价模型定义了数据战略、数据管理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期，并以组织、系统、流程和技术为八个核心领域的评价维度。
1.3能力等级DCMM数据管理能力的成熟度分为五个层次，从低到高依次为初始层次，受管理层次、稳定层次、量化管理层次和优化层次的影响。
不同层次代表企业数据管理和应用的成熟度。
2.DCMM标准和评估过程2.1贯标流程DCMM标准过程主要分为三个阶段：差距分析：标准启动，差距分析；能力提升：建立数据管理组织，完善制度，内部运行，进行自评；评估确认:组建评估团队，进行第三方评估，获得评估报告和能力证书。
2.2评估流程(1)评估部选择试点评估单位。
(2）试点评估单位应当向评估机构提交有效的申请材料。
（3）评估机构受理评估申请后，组织实施文件评估和现场评估，出具评估报告，对评估等级提出建议，并报评估部备案。
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业务管理能力， 开发模式，面向业 包括财务管理、 务和技术趋势的自 人力资源管理、 适应能力 服务管理等
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模型阐述 – 管理科目的分类
模型 阐述
分类
基础科目 技 术 管 理 核心保障 科目
DCMG
DCMG 数据中心运营成熟度评估模型的“管理过程域”中包含38个管理科目，基于行业内 实践可以分成四大类，即基础科目类、核心保障科目类、主动运维科目类和运维治理科目类 。这四类科目跟运维成熟度有一个递进的关系。
评估综述
内容域：是基于行业内最佳实践 ITIL v3 、规范 ISO20K 和金融行业内过去十年的良好实践， ITSS DCMG 组织了近十家金融单位结合行业内 管理顾问共同开发了符合国际标准、且适合国内 实践需求的管理科目模型，包含了六个领域37个 科目。下面我们会从管理科目视角提供进一步的 详细分析。 能力域：是 ITSS DCMG 组织基于 ITSS 核心框架， 结合金融行业实践，提出了四个方面的能力要求， 并形成对每个管理科目的具体评估指标（26个评 估指标）。这些评估指标指导我们对一个运维组 织制度化、流程化运作能力做出量化和科学的评 价。我们的分析除了围绕管理科目之外，还会从 所有管理科目的四个能力域视角做出进一步分析， 供兴业银行数据中心管理团队对流程化管理能力 的现状和薄弱点有一个深入的了解。
CMMI，即软件能力成熟度模型，我们本 次开发工作会采纳其中成熟度定义融合到 “数据中心运营能力评价体系”中，实现运 营管理成熟度阶梯的设计
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数据中心运营能力的原理框架
框架 阐述
DCMG
DCMG数据中心运营能力原理框架分为四个层次，以数据中心业务目标为长期发展愿景 ，以数据中心工作目标为阶段性发展方向，以数据中心服务能力为目标基础保障，以数 据中心服务能力要素为能力建设维度
中心基本运
行要求
完善级
成熟级 稳定级
本运行要求
基本级
雏形级
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基于 DCMG 框架，从内容域和能力域两个视角分析
分析 方法
DCMG
DCMG 数据中心运营成熟度评估模型是由三个方面内容组成，第一部分是“内容域”包含 了管理科目模型，来源于 ITIL v3、ISO20K 和金融单位运维实践；第二部分“能力域”， 包含组织、流程、度量和工具四个领域；第三部分是原理域，来源于CMMI的成熟度模型。
数据中心服务能力要素
组织 过程 度量 技术
能力要素将服务能力细化，使服务能力提 升科学化、精细化、全面化
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总结过去，展望未来
数据中心运营部门的发展历程：从实现独立运营到助力业务创新
DCMG
敏捷组织
• 敏捷支撑：展望未来，数据中心运营部门将作
为敏捷型组织把握业务需求和技术趋势，以技 术能力带动业务创新，快速响应发展的需要
业务管理型组织
• 助力业务：未来五年，数据中心运营部门将建立
在企业核心技术能力基础上助力业务的发展，开 始把IT当做业务进行管理
技术管理型组织
• 稳定运行：过去五年，数据中心运营部门通过
引入ITIL、ISO20000、ISO27001等最佳实践体 系，实现了安全可控、稳定运行的业务目标
技术型组织
• 独立运营：过去十年，数据中心运营实现了将IT运
分类阐述
1）基础科目：是一个数据中心开门营业所必 须具备的管理领域。 2）核心保障科目：是安全运行的基础保障工 作所需要覆盖的管理科目，包括日常操作和安 全管控相关管理工作。 3）主动运维科目：是提升运维主动能力的相 关管理工作，能够提升数据中心预测、预警能 力，以及缩短响应时间的管理工作。 2）运维治理科目：是对于运维成本、运维质 量、技术架构、人员技能、供应商等领域进行 管控的管理工作，这些科目可以协助数据中心 提升整体治理能力。
维从项目开发中独立出来，逐渐形成了完善的组织框 架，具备了独立的组织愿景、组织使命和业务目标
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成熟度模型
数据中心评价体系配套的成熟度模型
DCMG
本项目组参考 Granter Group 开发的 IT 运维管理成熟度模型和 ITSS 运维管理 成熟度模型，针对数据中心视角进行优化后，提出如下的成熟度模型：
DCMG
DCMG
ห้องสมุดไป่ตู้
IT数据中心运营管理
DCMG数据中心 运营管理成熟度模型分享
目录
第一章：评估模型简介
DCMG
第二章：评估原理介绍
第三章：项目进度及评估结果分享
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成熟度参考模型
参考的行业规范与标准
DCMG
数据中心运营评价体系是基于 ITSS 国家标准和规范，同时参考了行业相关两大管 理规范 ITIL v3 / ISO20000 和 CMMI 成熟度等级模型，在此基础上从数据中心视角 开发而成的、专门为数据中心运营组织提供的评价工具。
国标：ITSS数据中心规范 国际规范：ITILv3 国际规范：CMMI成熟度等级模型
ITSS 标准是参考以 ITIL v3 为主的国际规 范和标准基础上，针对国情做了适应性调 整后的国家标准集。其中数据中心规范对 数据中心和运营提供了一个框架说明
ITIL v3 是行业内针对信息化运 营管理领域的规范，数据中心运 营评价体系覆盖所有跟信息化运 维相关的管理模块
数据中心业务目标
业务价值 控制风险 管控成本
数据中心生命周期内的“核心价值观”， 数据中心管理部门始终如一的远景目标
数据中心工作目标
数据中心在不同发展阶段具有不同的阶段 性工作目标
数据中心服务能力
战略发展能力 创新能力域 运营保障能力 管理过程域 组织治理能力 组织能力域
通过能力域发展，驱动核心组织能力提升， 进而支撑数据中心工作目标的达成
管理科目名称
服务变更管理、监控管理、故障管理、容灾管理 访问管理、调度管理、日常操作管理、变更操作 管理、介质管理、安全制度、架构安全、资源安 全、操作安全 客户关系管理、服务请求管理、服务发布管理、 问题管理、知识管理、性能管理、服务质量管理、 资源部署与回收操作管理、资源配置管理、资产 管理、可用性管理、业务连续性管理、容量管理、 运维制度管理 服务目录管理、服务水平管理、服务计费管理、 资源计量管理、架构管理、服务产品管理、资源 池管理、供应商管理、IT财务管理、人力资源管理