DCMM 数据管理策略
数据已成为企业业务运营的基本组成部分。现在，它被理解为输入整个业务和组织过程的核心因素之一。
有效利用数据来降低运营成本，自动化手动流程，整合冗余系统，最小化对账并增加商机的公司的共同主题是数据控制环境的实施和管理。公司之所以实施控制数据，是为了确保消费者之间的信任和信心，因为他们所期望的数据正是用于业务处理和决策的，而这正是他们期望的，而无需手动调节或不依赖数据转换流程。需要与控制环境的实现相关的核心组件，以确保准确定义所有数据元素/属性，使其与含义对齐，描述为元数据并在整个数据生命周期中进行管理。但是，建立控制环境的关键是在整个企业中实现“明确的共享含义”，以及与确保定义精度有关的流程的治理。
数据必须始终如一地定义，因为它代表的是真实事物（即产品，客户，帐户，交易对手，交易，法人，位置，流程等）。所有其他过程均基于此基础。在零散的数据环境（与控制环境相反）中，应用程序开发可能会导致临时命名约定，从而加剧具有不同含义的通用术语，使用不同术语的通用含义以及无法捕获关键细微差别的模糊定义的问题。
对于许多公司而言，这一挑战可能会令人失望，因为有成千上万的数据属性由数百个内部和外部源提供，这些属性都存储在数十个未连接的数据库中。这种碎片化导致了映射，交叉引用和手动调节的持续挑战。为了实现控制环境，必须在与业务含义保持一致的“原子层次”（事实上）上理解每个数据属性，而不会重复或含糊。将数据作为意义进行管理是对齐数据存储库，统一业务词汇表并确保应用程序字典具有可比性的关键。实现业务含义的统一（包括术语创建和维护的过程）可能是一项艰巨的任务。遇到业务用户和IT人士的抵制并不少见-尤其是当有多个现有系统链接到关键业务应用程序时。在零散的环境中进行和解的最佳策略是协调法律，合同或业务意义，而不是试图使每个系统都采用相同的命名约定。
数据管理策略定义：
数据管理策略确定如何定义，组织，资助，管理和嵌入数据到组织的运营中。它定义了长期愿景，包括对必须协调一致的关键利益相关者或利益相关者功能的描述。数据管理策略证明了该程序将寻求实现的商业价值。它成为描述组织如何评估，定义，计划，度量和执行成功且成熟的数据管理程序的蓝图（或“总计划”）。
数据管理策略目的：
制定数据管理策略的目的是阐明数据管理程序的合理性。该战略定义了“为什么”需要该计划，以及预期的收益，目的和目标。该策略还描述了“如何”协调和动员组织，以实施成功的数据管理计划。
数据管理策略介绍：
DCMM数据管理策略定义了实施数据管理计划的组织依据，解释了整个计划旨在实现的目标，并确定了该计划的各个组成部分如何组合在一起。
为了准确地使利益相关者相信数据管理程序将是有价值，实用和有效管理的，策略可以准确反映数据使用者的需求。DCMM数据管理策略应强调协作的重要性以及由于业务流程的相互联系而导致的数据挑战。DCMM数据管理策略定义了程序的总体框架。它的结构应解决数据管理的核心原则，以便关键的利益相关者可以理解数据管理计划的价值，因为它与他们的职能和战略计划相关。
数据管理策略需要：
阐明数据管理计划的范围
确定分阶段实施的优先级
为建立数据治理框架提供指导
表达制定数据质量计划的重要性
加强对数据内容标准的使用
反映实际的实施现实，并与IT和运营能力保持一致
定义合理的实施时间表
解决建立数据管理计划职能并为其配备人员的重要性
应对开发可持续供资模型的重要性
解决制定评估标准以衡量和监视计划进度和有效性的重要性。
数据管理策略的核心是“目标状态”的表达。有效的数据管理策略描述目标州的目标，确定关键利益相关者，讨论组织结构，问责制以及描述纪律和治理的需求。更重要的是，策略可以识别运营效率低下和存在的差距。对于策略而言，将目标状态与当前状态进行比较以显示组织，功能和技术差距，然后证明如何缩小这些差距非常重要。数据管理策略不是静态的，并且必须能够随着组织需求的变化而发展。最有效，最成功的数据管理策略是由执行管理层明显认可并得到强制性组织策略支持的策略。
数据管理策略目标：
定义与组织目标一致的战略，并确保该战略得到所有相关业务，技术，运营和执行利益相关者的批准
解释建立公认的可持续数据管理“计划”的重要性。定义对度量的需求，以评估计划并确保与既定的成本/收益评估方法相一致。
捕获高级数据需求。确保已识别所有相关的公司审计和法规问题，并确保主要利益相关者理解并同意高级别要求。
定义确定数据管理程序范围和优先级的过程。确保计划的范围与定义的业务价值和组织优先级保持一致。
确保可以从技术和体系结构角度切实实施本程序。
识别高级别的即时；过渡和长期交付物，以及实施和维持数据管理计划所需的相关资源和资金需求。
确保在整个组织内清楚地阐明和传达数据管理策略，并将其反映在建筑技术规划中。
