国标DCMM数据管理模型系列讲座459期

第七讲 数据质量 杨泉

下周三（10月19日 20：00）

-01-

国标DCMM系列十讲：杨泉老师第七讲《数据质量》

Smartbi对DCMM八大能力域的支持
1. 数据战略，以Smartbi为基础，有效支持业务导向的数据战略规划、实施及评估。
2. 数据治理，以Smartbi为载体，建立适合的数据治理组织、管理制度及数据文化。
3. 数据架构，以Smartbi为中心，建立科学的数据模型，进行数据集成元数据管理。
4. 数据应用，以Smartbi为手段，进行灵活的数据分析、开放共享及数据目录服务。
5. 数据安全，以Smartbi为核心，进行严格的数据安全策略，进行日常的安全管理。
6. 数据质量，以Smartbi为方法，建立自定义的数据质量规则，开展质量检查分析。
7. 数据标准，以Smartbi为标准，建立匹配业务的术语、主数据、指标数据的标准。
8. 数据生存周期，以Smartbi为过程，全流程进行数据需求、开发、运维退役管理。

DCMM

主题、背景、内容、听者收益

主题：数据安全
背景：
《数据管理能力成熟度评估模型》（以下简称DCMM）是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据治理及管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方向的价值。
国标DCMM数据管理模型系列十讲的第七讲《数据质量》，在DCMM标准指导下，建立数据质量需求规则，进行日常数据质量检查和保障，对数据质量问题进行分析，提出数据质量提升方案，不断提升数据质量水平。
听者：
数字化转型的管理及实施人员
大数据发展企业相关从业人员
企业数据治理及管理的参与人员
对数据管理能力成熟度评估感兴趣的人员
内容：
01. 数据质量需求，介绍根据数据管理目标，设计和定义数据质量规则
02. 数据质量检查，介绍根据数据质量规则，对数据质量进行监控检查
03. 数据质量分析，介绍找出数据质量原因，分析建立数据质量知识库
04. 数据质量提升，介绍制定数据质量方案，逐步培养起数据质量文化
收益：
理解DCMM模型框架的数据质量需求、检查、分析、提升的流程及方法，了解如何建立组织的数据质量意识和文化。

杨泉讲师介绍
    资深IT管理实践者，25年职业生涯，5年软件研发，5年研发部门管理，10年PMO，5年IT管理咨询经验,曾任软通动力公司集团质量总监。
    获得了众多IT相关咨询认证，包括：DCMM数据管理师、PMP、COBIT、DEVOPS、ITIL4 MP/SL、信息系统项目管理师、CMMI等证书，在2012年获得了中关村科技园区的经济技术创新标兵。
    参编了IT国家标准8个，团体标准1个，IT书籍4本，在IT管理方面有丰富的经验。最大优势是IT管理的实践经验丰富，能理论结合实践，指导企业提升IT管理水平。

#参与的国家标准-IT服务
信息技术服务 治理 第1部分：通用要求
信息技术服务 治理 第4部分：审计导则
信息技术服务 治理 第5部分：数据治理
信息技术服务咨询设计 第1部分：通用要求
信息技术服务 服务基本要求
信息技术服务 运行维护 第4部分：数据中心服务要求
信息技术服务 外包 第6部分：服务需求方通用要求
信息技术服务 服务安全要求

  #书籍作品#
《IT审计之道》
《大数据治理及服务》
《数据治理白皮书》
《数据资产评估指南》

国标DCMM数据管理模型系列讲座459期

第七讲 数据质量 杨泉

下周三（10月19日 20：00）

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国标DCMM系列十讲：杨泉老师第七讲《数据质量》

Smartbi对DCMM八大能力域的支持
1. 数据战略，以Smartbi为基础，有效支持业务导向的数据战略规划、实施及评估。
2. 数据治理，以Smartbi为载体，建立适合的数据治理组织、管理制度及数据文化。
3. 数据架构，以Smartbi为中心，建立科学的数据模型，进行数据集成元数据管理。
4. 数据应用，以Smartbi为手段，进行灵活的数据分析、开放共享及数据目录服务。
5. 数据安全，以Smartbi为核心，进行严格的数据安全策略，进行日常的安全管理。
6. 数据质量，以Smartbi为方法，建立自定义的数据质量规则，开展质量检查分析。
7. 数据标准，以Smartbi为标准，建立匹配业务的术语、主数据、指标数据的标准。
8. 数据生存周期，以Smartbi为过程，全流程进行数据需求、开发、运维退役管理。

DCMM

主题、背景、内容、听者收益

主题：数据安全
背景：
《数据管理能力成熟度评估模型》（以下简称DCMM）是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据治理及管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方向的价值。
国标DCMM数据管理模型系列十讲的第七讲《数据质量》，在DCMM标准指导下，建立数据质量需求规则，进行日常数据质量检查和保障，对数据质量问题进行分析，提出数据质量提升方案，不断提升数据质量水平。
听者：
数字化转型的管理及实施人员
大数据发展企业相关从业人员
企业数据治理及管理的参与人员
对数据管理能力成熟度评估感兴趣的人员
内容：
01. 数据质量需求，介绍根据数据管理目标，设计和定义数据质量规则
02. 数据质量检查，介绍根据数据质量规则，对数据质量进行监控检查
03. 数据质量分析，介绍找出数据质量原因，分析建立数据质量知识库
04. 数据质量提升，介绍制定数据质量方案，逐步培养起数据质量文化
收益：
理解DCMM模型框架的数据质量需求、检查、分析、提升的流程及方法，了解如何建立组织的数据质量意识和文化。

杨泉讲师介绍
    资深IT管理实践者，25年职业生涯，5年软件研发，5年研发部门管理，10年PMO，5年IT管理咨询经验,曾任软通动力公司集团质量总监。
    获得了众多IT相关咨询认证，包括：DCMM数据管理师、PMP、COBIT、DEVOPS、ITIL4 MP/SL、信息系统项目管理师、CMMI等证书，在2012年获得了中关村科技园区的经济技术创新标兵。
    参编了IT国家标准8个，团体标准1个，IT书籍4本，在IT管理方面有丰富的经验。最大优势是IT管理的实践经验丰富，能理论结合实践，指导企业提升IT管理水平。

#参与的国家标准-IT服务
信息技术服务 治理 第1部分：通用要求
信息技术服务 治理 第4部分：审计导则
信息技术服务 治理 第5部分：数据治理
信息技术服务咨询设计 第1部分：通用要求
信息技术服务 服务基本要求
信息技术服务 运行维护 第4部分：数据中心服务要求
信息技术服务 外包 第6部分：服务需求方通用要求
信息技术服务 服务安全要求

  #书籍作品#
《IT审计之道》
《大数据治理及服务》
《数据治理白皮书》
《数据资产评估指南》