【原】数据成熟度评估 - 规划和执行

什么是数据成熟度？

组织利用其数据的能力程度决定了其数据成熟度级别。评估组织数据成熟度的阶段可以通过数据成熟度模型进行布局。该模型表明组织可以如何有效地以有条不紊的方式利用其数据。它进一步允许他们为实现所需数据成熟度水平的策略和行动奠定基础。

为什么需要数据成熟度评估

组织有必要衡量和管理所利用数据的范围。随着组织加强努力以缩短上市时间，利用数据作为资产来提高业务敏捷性和市场准备势在必行。数据成熟度评估 (DMA) 对业务战略至关重要，可以更快地获得洞察力和市场预测，甚至可以帮助组织为未来做好准备。

数据成熟度评估揭示了组织在成熟度级别方面所处的位置，为评估现有数据策略提供了量化措施。它进一步有助于增强客户和利益相关者的信心和信任。强大的 DMA 框架有助于组织识别和评估其当前水平，同时采取措施迈向新的水平。

数据成熟度评估的关键领域

重要的是，组织应专注于根据定义的域评估现有的数据平台、战略和架构。评估基于三个功能，即流程、人员和技术。 

• 数据质量：改进、清理和验证平台内的数据。

• 数据治理：跟踪实施的各种数据治理计划。

• 数据操作：监控和跟踪日常数据转换。

• 数据安全：了解数据安全保障的关键控制。

• 数据管理：有效管理数据架构和平台。

执行数据成熟度评估

我们提出的 DMA 框架涉及五个阶段，即同化、评估、分析、倡导和修正。

吸收

此阶段涉及定义数据成熟度评估的领域并了解痛点。它定义了在评估中考虑进行分析的领域内的功能和过程。

评估

在这个阶段，顾问将提出与定义领域相关的问题。与主要行业利益相关者进行研讨会和访谈。利益相关者可能包括项目经理、架构师、数据所有者和业务负责人。他们都在合作决定每个领域的成熟度等级。

分析

根据对所进行的采访和研讨会的回应，组织能够继续准确了解痛点。它可以帮助他们识别缓解瓶颈并朝着更高的成熟度水平迈进，其中包括与人员相关的挑战、流程问题和技术限制。 

提倡

倡导阶段是建议对所有功能和流程进行增强和改进的阶段。此外，还推荐了在进行这些增强和改进时需要遵循的最佳实践。  

修正

在此阶段，将考虑利益相关者的反馈，以提出进一步更改的建议。这有助于确保实现所需的数据状态。所有这些结果都记录在案，以供下一个评估周期使用，或在出现偏差时减轻偏差。

如何实现领导者级别的数据成熟度？

下图显示了组织通过准确的领域评估实现并保持领先水平的数据成熟度的最佳实践。

组织向更高成熟度水平迈进的步骤 

• 人员：担任领导职位需要高管赞助数据计划并改善数据员工的经验。组织应建立专门的团队作为平台保管人，同时实现应用程序和平台团队之间的无缝沟通。

• 技术：组织应展示数据驱动的技术文化，并设立数据治理委员会。这有助于减轻 IT 团队的压力，将重点转向业务创新和自力更生。

• 流程：组织必须建立能力以持续改进现有流程并采用新技术，例如人工智能、机器学习和高级分析。它可以帮助他们加速应用程序和数据现代化，同时推进数据生命周期管理。

总结

数据生态系统因组织而异。受益于庞大的数据资源并建立维护良好的数据成熟度流是企业的当务之急。数据和分析投资是组织通过利用数据获得深刻见解来增强业务能力的重中之重。

https://www./blog/data-maturity-assessment-planning-and-execution/#:~:text=Data%20maturity%20assessments%20uncover%20where,trust%20of%20customers%20and%20stakeholders.