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内容简介
《数据管理能力成熟度评估模型》实施指南
前言
第一部分 背景篇
第1章 数据管理相关概念
1.1 数据和大数据
1.2 数据资源和数据资产
1.3 数据管理和数据治理
第2章 数据管理发展历程
2.1 国内外数据管理模型发展历程
2.2 国内数据管理与应用探索路径
第3章 数据管理的价值和意义
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3.1 数据管理是组织数据资产保值和增值的必然举措
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3.2 数据管理有助于引领行业创新性、规范性发展
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3.3 数据管理赋能治理体系和治理能力现代化
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第4章 数据管理的现状和面临的挑战
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4.1 数据管理的现状与发展
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4.2 数据管理面临的挑战
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第5章 国内外主流数据管理模型
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5.1 DAMA数据管理知识体系
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5.2 DGI数据治理框架
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5.3 SEI数据管理成熟度模型
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5.4 ISO/IEC 38505数据治理国际标准
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5.5 数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)
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第二部分 标准篇
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第6章 DCMM标准编制过程
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6.1 研究调研
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6.2 模型编制
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6.3 试验验证
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第7章 DCMM框架
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7.1 能力域和能力项
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7.2 成熟度等级
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第8章 DCMM标准内容详解
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8.1 数据战略
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8.2 数据治理
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8.3 数据架构
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8.4 数据应用
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8.5 数据安全
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8.6 数据质量
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8.7 数据标准
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8.8 数据生存周期
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第三部分 贯标篇
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第9章 DCMM贯标的目的、适用范围和依据
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9.1 DCMM贯标的目的
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9.2 DCMM贯标的适用范围
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9.3 DCMM贯标的依据
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第10章 DCMM组织自对标
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10.1 要点和方法
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10.2 准备和策划
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10.3 建设和实施
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10.4 评估和分析
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10.5 跟踪和反馈
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第11章 DCMM第三方服务
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11.1 识别与遴选
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11.2 沟通与推动
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11.3 培训与指导
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11.4 开展与实施
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11.5 监控与评价
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11.6 调整与改进
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第四部分 评估篇
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第12章 评估流程
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12.1 评估策划
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12.2 资料收集与解读
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12.3 正式评估
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12.4 评估报告编制
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第13章 评估方法
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13.1 评估的基本原则
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13.2 常用的评估技巧
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13.3 能力项能力等级判定依据
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13.4 综合能力等级评定
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第14章 评估工具
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14.1 自评估系统
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14.2 评估检查表
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14.3 推荐性意见表
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14.4 评估报告
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第五部分 政策篇
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第15章 大数据相关政策
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15.1 关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见
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15.2 促进大数据发展行动纲要
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15.3 大数据产业发展规划(2016—2020年)
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15.4 关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见
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第16章 行业数据管理相关政策
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16.1 关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见
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16.2 银行业金融机构数据治理指引
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16.3 工业数据分类分级指南(试行)
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16.4 关于工业大数据发展的指导意见
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参考文献
更新时间:2024-03-22 20:07:24