DCMM可以通过数据能力成熟模型清楚地定义当前的发展阶段和未

从组织层面来看，DCMM标准评估的对象是整个组织，可由数据管理集中部领导，其他部门参与合作。从人员层面来看，数据战略和数据治理需要管理层的参与，其余6个能力领域需要技术人员的投资。通常，参与企业匹配的人数为5-10人。

对于组织数据管理和应用能力的评估框架，DCMM可以通过数据能力成熟模型清楚地定义当前的发展阶段和未来的数据发展方向。该模型主要面向对象：一是数据所有者可以评估数据管理中存在的问题，并提出有针对性的建议，帮助他们提高数据管理能力；二是数据解决方案提供商可以帮助数据解决方案提供商提高解决方案的完整性。

集中：不良数据的清理不能在一夜之间实现。我们需要从长远的角度来看待这个问题。首先，不要专注于将数据整理到企业的不同渠道，而是专注于制定一套集中的数据管理策略，以确保从源头上检测数据。

企业的一些数据非常重要和敏感。这些数据大多集中在应用系统中，如银行系统中的客户联系信息和资产信息。如果不小心泄露，不仅会给客户带来损失，还会给银行带来不利的声誉影响。因此，数据安全在数据管理和处理过程中非常重要。数据安全管理包括数据权限管理、数据脱敏、数据加密等。

“世界上每100家破产企业中，85%是由于企业经理的粗心决策造成的。”数字化帮助企业告别海战术，及时获取更多的数据、统计和分析，用更少的人力管理企业。

在数字经济时代，企业数据资源丰富，已成为培育和发展数据要素市场的重要力量，需要重视数据管理高端人才队伍的建设。