本篇文章主要给大√家介绍关于成熟度0度是什么意思和成熟度II级是什么意思的这类的话题，希望能得到大家的喜欢。

文章

本文一共提供了CMM、DMM、DCMM、DCAM、MD3M、DataFlux、IBMMMI、DSMM、IOMM、中新联盟团体标准、毕马威阿里巴巴数字智能转型框架、普华永道企业数字化成熟度评估框架、华为ODMM通用13个评估楷模。

近两年，数字化转型非常︾火热，大家的关注点都●集中在数字化转型有哪些方法和技术？企业如何成功实现数字化转型？数字化转型过程中如何避〗免陷阱？数字化转型有捷径吗？数字化转型从哪里开始？

说实话，这些题根本没有案。

虽然很多企业都启动了数字化转型战略，但＠对于大多数企业来说，数字化转型都是“摸着石¤头过河”，并没〒有可供借鉴的经验。就连拥有数据基因的科技、互联网巨头都在谈论数字化转型，这意味着科技公司不能说自己是数字化公司。而那些号称转型成功的企业，其实也只是领先了其他企业一步而已。

01

如何定义数字化转型的成功？

麦肯锡报告指出，企☆业数字化转型的成功率仅为20%。

也就是说，80%的企业数字化转型失败了。

数字化转型的成功或失败很难定义！

您如何定义数字化成功？不同的人可能有不同的理解。

如果实现了数字化绩效目标，转型是否成功？即使没有建立数据思维，缺乏数字◥文化。

建立数字化组织、配ω置数字化人才、培育数字化※文化，转型成功吗？即使数字化战略目标没有实现。

搭建了数字化基础设施、运用了数字化技术，转型成功了吗◤？甚至商业决策也使用数据。

数字化的成功或失败不能从一个维度来衡量！

我认为企业↘数字化转型不是从0到1，而是从1到100。转型是一个过程，从简单场景到复杂场景，从局部应用到广泛应用，不断优化、逐步成长。

也就是说，虽然数字化转型的成败很难界定，但数字化是有成长周期的，这是一个从萌芽到持续成长、持续成熟的过程。对企业数》字化成熟度的评估，就是帮助企业找出数字化的定位在哪里、存在哪些不足、哪些地方需要改进。

02

CMMI成熟度Ψ 评估模型

说到“成熟度评估模型”，就不得不提能力成熟度模型鼻祖——CMM。可以说，几乎所有的成熟度模型都借鉴了CMM的思想，基本上将涉及到的能力划分为多个领域，每个领域又可以划分为多个子领域，每个子领域↑又可以划分为多个评价指标。然后将这些评估结合起来以评估该▃领域的成熟度。所谓成熟度是指可以逐步提升的几个层次，如下图所示

能力成熟度模型集成

03

DMM数据管理能力成熟度级别

1已执行

主要特点数据作为项目实施的要求进行管理。

解读与分析现阶段，企业和组织的数据管理流程是ξ临时性的，主要在项目层面进行。没有跨业务域的数据管理流程，数据管『理流程是被动的，比如对于数据质量的修复。数据管理方面可能存在根本性改进，但尚未在整个企业或组织中识别、传达和扩展这些改进。

2托管

主要特点企业认识到数据作为企业关键资产的重要性，部分实现常态化管理。

解读分析现ζ　阶段，数据资本化的概念被企业或组织认可，企业在数据管理方面尝试并开展了相关工作。根据企业目标制定相关政策和实施流程，聘请具有专业知识的数据管理人员对数据进行管理，使核心数据的输出可控；数据管理在企业本地进行，涉及部分『业务部门或利益相关者；部分数据开始对流程进行监视、控制和审查，以评估流程是否满足其数据管理要求。

3定义

主要特点数据被认为是组织层面的关键生产要素。

解读分析随着时间的推移，数据已被企业视为除人员、资金、物资之外的第四生产要素。企业内部建立并完善了一些数据管理流程，以提高数ㄨ据质量。根据企︽业的数据战略和指引，从一套标准的数据管理流程中定制并实施满足企业特定需求的数据管理方法。

4测量

主要特点数据分析作为竞争优势的来源。

解读与分析现阶段，企业已基本建立了◥能够预测和衡量数据的指标体系，以提高数据质量。为了针对不同类型的数据启动〓不同的管理流程，企业通过元数据管理、数据质◣量管理、主数据管理等应用来提供数据的业务含义、业务规则和质量规则的统一描述。对数据形成一致的理解并在整个数据生命周期中对其进行管理。

5优化

主要特∮点在动态竞争的市场中，数据被视为生存的关键，不断改进和优化。

解读ぷ分析通过创新改进，企业数据管理能力不断▅提升。通过增强数据管理能力的反馈，用于推动业务增长、提高决策能力。企业数据管理能力已发展成为行业标杆，先进经验可全行业共享。

DMM架构和流程领域

DMM模型提供了数据╲管理的实践路线图，帮助组织构建、改进和衡量其企业数据管理能力。该模型√围绕数据管理成熟度模型进行组织，这是一个数据管理实践的综合框架，分为六个关键类别，可帮助组织对其能力进行基准测试，确定优势和差距，并利用其数据资产来提高业务绩效。

DMM模型包括25个过程域，其中包括20个数据管理过程域和5个支持过程域。根据不同管控⌒　维度，分为数→据策略、数据治理、数据质量、数据运营、与架构、支撑流程类型6个领域，如下图所示

04

DCMM数据管理能力成熟度评估模型

DCMM模型按照组织、体系、流程、技术对数据管理能力进行分析总结，提炼出组织数据管理的八个过程域，即卐数据策略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量治理、数据标准、数据生命周期。这8个过程域▽共包含28个过程项、441个评价指标。

数据战略数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估

数据治理数据治理组织、数据体系建设、数据治理沟通

数据架构数据模型、数据分布、数↙据集成与共享、元数据管理

数据应用数据分析、数据开放共享、数据服务

数据安全数据安全策略、数据安全管理、数□　据安全审计

数据质量数据质∏量要求、数据质量检验、数据质量分析、数据质量改进

数据标准业务数据、参考数据和主◣数据、数据元素、指标数据

数据生命周期数据需求、数据设计与开放、数据运维、数据退役

DCMM能力分类

与CMMI类似，DCMM模型将组织的数据能力成熟度分为初始级、托管级、稳健级、量〓化管理级、优化级五个发展级别，帮助组织评估数据管理能力的成熟▂度。

与国外数据管理◤能力成熟度模型相比，DCMM是具有中国特色的数据管理模型。

DCMM施工概念图

如果你的公司想要评估DCMM，可以找国家工业信息安全≡发展研究中心，它是全国仅有的6家拥有DCMM评估资质的单位。

05

DCAM数据管理能力评】估模型

数据管理能↓力评估模型数据管理能力评估模型，DCAM由EDM牵头，组织金融行业企业参与编制和验证，在众多实际案例的经验总结基础上编制而成。DCAM首先定义了数据能力成熟度评估所涉及的能力范围和评估标准，然后从策略、组织、技术和运营实践等方面描述了如∞何成功地管理数据。最后结合数据的业务价值和数据运营的实◥际情况，定①义了数据管理的原则。

在DCAM10中，数据管理能力主要分为八个功能区

数据管理策略

数据管理业务案例

数据▂管理程序

数据治理

数据结构

技术架构

数据质量

数据操纵

DCAM20框架

如上图所示，在DCAM20中，主要强调的是团队合作、标准实█施和资金支持。DCAM20分为以下功能区【域

数据管理策略和业务案例

数据管◣理流程和资金

数据结构

技术架构

数据质量管理

数据治理

数据操纵

06

MD3M主数据管理能力成熟度模型

MD3M成熟度模型参考COBIT、Oracle、DataFlux等现有模型，将主数据管理的◇成熟度分为5个级别，如图

说明々以下是MD3M成熟度级别的解读。为了方便大家更好的理解≡，举一些真↑实的“微观案例”。“微案”涉案客户姓名已脱敏，看到的老板请勿坐。

1.初始等级

对于处于起步阶段的企业来说，主数据的题早已存在并在企业中不断提出，但企业并没有意识到主数据管理的必要性，或者不知道如何管理主数据。当然，有些企业员工甚至不知道什么是主数据。

2.可重复〖应用级别

企业已经意识到主数据的重要性，并开始对项目中的主数据进行管理。但这种管理只在个别项目中进行，并没有推广到其他♀部门或系统。这种情况在很多公司都很常见。例如X公司安装了一套CRM，但只是对CRM中的客户主数据进行整理和清理，并按一∩定流程进行管理，但CRM客户数据与财务管理无关。系统、ERP系统等系统均已打通。

3.定义的∑　过程有定义的级别

企业充分认识到主数据的题、影响和价值，首次将主数据管理提出到企业战略层面。企业开始积极思考如何管理主数据，并引入主数据管理︼工具进行主数据试点应用。笔者接触过很多有主数据的客户，有的客╳户已经是第了。笔者发现这个级别的客户有一☆个共同点，就是对主数据感到困惑。正如Y公司的CIO抱怨的那样“我们都意识到主数据的重要性，而且主数据系统已经运行3年了，但主数据的价值似乎并没有完全实现。而且，当我们主数据刚推出时，主数据的质量还不错，但现在看，和3年前没有太①大区别。”

4、可管理、可衡量的管理和测量水平

企业制定了一套主数据管理的实践。主数据由企业核心资产ㄨ管理。建立了明确的主数据申请、审批、采集、分发的程序和规范，对主数据的数据质量有明确的定义。指标和评估系统。这里，我们分析一下上述案例中Y公司CIO的困惑。Y公司之所以对主数据感到困惑，是一个认知▓题。主数据的重要性♀只是部分认知，例如领导意识到了，但员工还没有意识到。IT人员意识到了，业务人员没有意╱识到；CIO意识到了这一点，CEO却没有意识到……；另一方面，主数据管理并不意味着上一个系统就万※事大吉，它需要企业持续运行才能有效，配套的标准、流程、体系和评估ぷ必不可少。

5.优化优化级别

这个级别称为持续优化级别。主数据管理是一个持续改进的过程，不可能一蹴而就。我们看到，在主数据方面非常成功的企业有两个特点1）当他们刚开始做主数据时，企业非常清楚要实现的业务目标和要管【理的主数据范围。一般选择1~2个核心主数据进行试点实施。2）在试点实施阶段，企业将建立一套近期的主数据实施实践。试点成功后，这套实践将复制∏到企业其他业务领域，实现主数据全覆盖。主数据的实施过程就是企业数据战略实施的过¤程。这绝对不是购买一套工具就能解决的题。方法、组织、标准、体系、流程、技术和工具缺一不可。我们◤看到一些企业利用外部咨询公司的力量来实施主数据。咨询公司帮助规划实施范围、建立制度和流程、制定实施路线图等，取得↘了良好效果。【需要数字化咨询的老板请联系罗百辉先生】

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对于成熟■度0度是什么意思的这类相关题，本篇文章就关于成熟度II级是什么意思的内容进行详细的解，谢谢各位网友的支持！