CMMI数据管理成熟度模型(DMM)导论

基于大数据的用户画像构建(理论篇)

基于大数据的用户画像构建（理论篇） ◎什么是用户画像？ 简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。 举例来说，如果你经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次，就成了你的用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。

除去“标签化”，用户画像还具有的特点是“低交叉率”，当两组画像除了权重较小的标签外其余标签几乎一致，那就可以将二者合并，弱化低权重标签的差异。 ◎用户画像的作用 罗振宇在《时间的朋友》跨年演讲上举了这样一个例子：当一个坏商家掌握了你的购买数据，他就可以根据你平常购买商品的偏好来决定是给你发正品还是假货以提高利润。且不说是否存在这情况，但这也说明了利用用户画像可以做到“精准销售”，当然了，这是极其错误的用法。 其作用大体不离以下几个方面： 1.精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销； 2.用户统计，比如中国大学购买书籍人数TOP10，全国分城市奶爸指数； 3.数据挖掘，构建智能推荐系统，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况； 4.进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务； 5.对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户（个人认为这是目前的发展趋势，未来的消费主流）。比如，某公司想推出一款面向5－10岁儿童的玩具，通过用户画像进行分析，发现形象＝“喜羊羊”、价格区间＝“中等”的偏好比重最大，那么就给新产品提供类非常客观有效的决策依据。 6.业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略

大数据时代数据资产管理“五星模型”

大数据时代数据资产管理“五星模型” 作者：于雪 伴随着大数据时代的悄然来临,数据的价值得到人们的广泛认同,对数据的重视提到了前所未有的高度。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。 大数据与数据资产管理 数据就像企业的根基。然而并非所有数据都可能成为资产。如果没有将数据视为资产加以有效管理，即使数据再多，对于企业来说也只是垃圾和负担。在传统企业数据资产管理的过程中，以下六类问题非常普遍： 1.数据架构失控; 2.元数据管理混乱; 3.数据标准缺失; 4.数据质量参差不齐; 5.数据增长无序; 6.数据安全问题突出 导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT信息化的过程紧密相连。企业的IT建设过程不可能一蹴而就，而是通过长期不断的迭代演进而来。在这个过程中，大量数据沉睡在企业IT系统的存储介质中，没有得到充分发挥其价值的机会。 数据资产管理的核心

究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢?我们可以通过以下三个标准判断：可控制，可量化、可变现。 对于如通过高效的数据资产管理,帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力，新炬网络董事EVP、新炬软件董事CEO 程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。 三个基础： 1.数据架构：驱动企业架构成熟度 “数据驱动一切”，对于大数据时代的企业发展来说，一点也不过分。在企业中，我们不难看到ERP、CRM、财务系统、技术架构、数据中心的运营和维护……，这些资源都有专人负责管理。而当数据成为企业核心资产后，又由谁来负责呢? IT应该只负责How to Do的问题。改变架构，应该先从人改变;企业的变革，应该先从组织变革做起。当数据成为核心资产，企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据管理实体化，或是虚拟的组织，不断完善数据架构，提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量，将IT系统建设生命期从头到尾管理起来。

基于工业大数据的决策模型

基于工业大数据的智能决策 大数据的应用是智能制造的核心推动力，本节介绍对数据采集、传输、存储、加工、深度分析、数据资源应用做简单介绍，图3-66、3-67是大数据的应用场景和处理流程。 图3-66 大数据应用

图3-67 大数据处理流程 1.数据采集 通过分布式部署的服务器完成生产全过程数据、经营管理数据、商业管理数据等大量数据的实时采集，实现快速数据解析、转化与装载进行数据整合。支持数据采集点的地理分布和网络跨域数据采集、支持不同系统不同数据类型数据采集、支持数据采集实时性、不影响系统的正常运行。 可以通过以下方式进行数据采集：终端手工输入、设备连线、子系统服务器数据、传感器数据、条码/RFID/CCD数据、社交网络交互数据、移动互联网数据等据。 2.数据存储 使用分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、去冗余的大数据存储技术； 通过建立相应的数据库，对数据进行存储，可以进行管理和调用；解决非结构化、半结构化、复杂结构化的大数据的管理与处理；解决大数据的存储、可表示、可处理、可靠性、有效传输等问题；实现分布式非关系型大数据管理与处理、大数据索引技术、大数据转移、备份、复制技术、对异构数据的融合技术、数据建模技术、数据组织技术、可视化技术。开发适应大数据系统的新型数据库和大数据安全技术。实现数据存储的高性能、高可靠、海量弹性、多模式。 3.数据库管理 3.1.数据库云化 建立数据库集群部署模式，实现数据库云化，数据实例可以部署到物理服务器，也可以部署到虚拟服务器，根据业务需求为虚拟机分配合适的CPU和内存资源，实例之间不需要共享存储资源，由主节点监控各从节点的运行状态，用户端请求读写时，由主节点调度合适的从节点，响应需求。

大数据时代的企业运营管理与数据分析模型

大数据时代的企业运营管理与数据分析模型 开课信息 开课时间星期课程费用开课地点 第一期2020年02月21~22 日 周五一周六6980元上海 第二期2020年06月18~19 日 周四一周五6980元上海 第三期2020年11月19~20 日 周四一周五6980元上海 备注案例式教学，小班授课，限招35人； 以报名先后顺序为准，满班后的报名学员自动转为下期； 课程费用含培训费、教材费、场地费、午餐、茶歇费及税金（增值税专用发票）。 报名流程填写最后一页的报名回执表并发送给相关联系人； 听课须知1、自备电脑，安装好2010及以上版本Office（注：不是WPS）； 2、一定携带鼠标（课程节奏紧凑，触摸屏会浪费时间）。 课程背景 在大数据时代技术改进使得管理这门看似复杂的学科变得简单和实用，更为重要的意义在于使管理者的“知其然”环节从经验主义的定性分析，进化成数据定量分析。更有效的落到操作实处，促进管理技能提升“知其然更知其所以然”的完美结合;是涵盖百年管理理论与大数据实践智慧结晶的高端管理课程体系，也是管理者追求高效管理必修的内容！ 运筹帷幄，决胜千里，刻画了战略对最终战事结局举足轻重的作用。而这句话，套用到商战上，恐怕一点也不为过。尽管没有了战场上的刀光剑影，但商界的竞争同样残酷无情。尤其是在竞争与日俱增的今天，全球化的浪潮和日进千里的技术创新，使企业稍有闪失，便有可能招招致灭顶之灾。如何在激烈动荡的市场竞争中，制定和执行正确的企业经营目标，已经成为决定企业能否立于不败之地的关键。

针对公司在经营目标设定和执行中每一个关键节点，本课程根据目前中国企业现状，结合讲师多年留学海外经历和在国内长期担任公司总经理和上市公司董事，以及创业成功和失败的实战经验，以西方理论为基础，以东方融会贯通实用简易的实战工具，提出适当的解决步骤，促进企业可持续发展。 通过学习此课程，全面提升企业领导群体战略、决策能力和风险能力以及公司盈利能力。 课程对象 总经理、运营总监、运营官、财务总监等企业高层管理人员。 课程亮点 主要特点：详细阐述在读数据时代管理的实操精髓； 案例指导：通过日常业务数据分析管理的经典实战个案； 案例训练：掌握大数据时代管理的数据应用工具技能提升方法； 行动建议：现场指导学员设计管理实战立项； 提升建议：课后跟踪管理潜力的能力改进行动方案。 课程收益 1.以简单实用为目标设计的学习课程，帮助学员了解并深刻领会企 业在大数据环境下，运营报表体系建立方法和应用企业现有数据解决实际管理问题的思路和方法； 2.找到最适合您的使用的数据管理工具，提升数据管理的功能和技 巧，使你工作效率倍增； 3.全面深入的了解运营分析等实用技术和高级运用，解决运营工作 中的实际问题和操作。

企业数据管理成熟度模型

企业数据管理成熟度模型 获得市场的竞争优势过去一直是一种直接的，普遍认知的过程。你可能提供行业领先的产品和服务，在你的市场中制定标准。或者你可能凭着营销和销售的优势，创造着惊人的业绩。 今天，获得竞争力很难。公司必须创建他们新的系统，实施新的战略或者发现新的市场以竞争或者求得生存。一直以来为人们所忽视的就是对数据的适当管理，数据管理支持企业做出理性的，结果导向的决策。公司通常都不清楚数据管理会带来怎样的竞争优势。 虽然，很多组织认识到数据是一个很重要，不同于其他形式的企业资产。数据是唯一一个企业完全复用的业务资源。所有其它的资源，一旦使用，就不复存在了。 然而，不同于有形的企业资产，有着结构化的价值和折旧明细，公司很难对数据的价值下一个明确的定义。结果，正是因为意识到数据缺乏有形的价值给是否进行数据管理带来了困难。 最近几年,童装加盟店，有着超前性思维的公司开始了解到一个重要的思想，和成功的数据管理相比，不能有效的实施数据管理将给企业带来高额的成本。组织依赖数据，无论什么样的行业背景，收入规模或者竞争环境,美食观,观美食，每一个公司都要依赖它的数据信息做出有效性决策。任何分析结果的质量都和数据的输入相关。 数据管理对数据的获得，维护，传播和处理创建和部署了任务，权限，政策和程序,童装加盟。想要成功，数据管理方案需要业务和技术小组组成伙伴关系。业务小组负责创建业务规范，来管理数据和最终负责检验数据的质量。IT小组负责创建和管理整个环境架构，技术设施，系统和数据库在整个企业收集和存储数据。

在广泛关注数据管理以外,育儿之道即相夫之道，有效的方案取决于人员，流程和技术的结合。该报告探讨了如何构建数据和如何利用这3个元素去制定有效的数据管理政策。报告根据实践过的流程和组织对数据管理的重视程度定义了组织的数据管理成熟度。 概要: 软件能力成熟度模型(通常也叫CMM和SW-CMM)，由软件工程研究院(SEI)和卡内基梅隆大学共同发布，是一个声誉卓著的模型，根据程序和流程定义了组织的软件开发成熟度。然而，它并没有解决组织关于数据管理的成熟度问题。 该报告探索了一个新的成熟度模型企业数据管理成熟度模型帮助公司识别和量化它们不同的数据成熟度的级别。通过评估组织的数据管理成熟度，组织能够了解到不重视的数据管理实践可能产生的风险。该成熟度模型也帮助组织了解向新的数据管理进阶可能带来的收益和需要的成本。 组织必须认识到改进和加强数据管理流程的重要性。那些按体系制定的发展计划通常因为控制之外的事件被迫改变。在一个合理的时间框架下，实施你定义的改变，你就可以为数据成熟度精确地设立目标。 了解成熟度模型能够帮助你控制各个阶段的发展状况。你需要知道你目前运营在哪个阶段，为什么在这个阶段。何时和如何达到下一个阶段。这些阶段有: 阶段1:未开化型 阶段2:被动应付型 阶段3:积极应付型 阶段4:预测型 评估目前的等级仅仅是一个开始。组织也需要决定哪个阶段比较适合它们，及为改进建立相应的行动和优先级。 盲人摸象

初探数据管理能力成熟度模型DMM

初探数据管理能力成熟 度模型D M M Revised by Petrel at 2021

初探数据管理能力成熟度模型DMM 专家简介：梁铭图，新炬网络首席架构师，拥有十年以上数据库运维、数据分析、数据库设计以及系统规划建设经验，长期为国内电信运营商的大型IT系统进行系统软件运维、数据架构规划、设计和实施以及大型IT系统数据建模工作，在数据架构管理以及数据资产管理方面有着深入的研究。 1、什么是DMM 企业数据管理能力成熟度模型DataManagementMaturity（DMM）是由CMMi协会于2014年发布的。它可以用来评估和提升组织的数据管理水平，帮助组织跨越业务与IT之间的鸿沟。DMM模型沿用了软件能力成熟度集成模型（CMMI）的一些基本原则、结构和证明方法。 CMMI协会认为，DMM模型帮助组织建立一个关于它们数据资产应该如何管理的通用术语和共识。它五个连续的能力层面提供一个清晰路径，提升25个过程域，反映到所有数据管理的基本科目中。 通过提供一个结构化和标准的实践框架，DMM可以促进组织建立它们自已的数据管理成熟度路线图。DMM帮助组织更为熟练地管理它们关键数据资产，推动主动的战术和战略支持，提供一个一致性以及可对比的基准用来测量长时间的进展。它是一个强大的工具，用来创建一个共享的愿景和术语，阐明所有利益相关者的角色，增加业务接触以及强化数据治理。 2、DMM面向的对象 模型面向于每一个想要高效管理自身数据资产的组织。已经使用DMM模型的公司，所涉及的行业范围非常广泛，包括IT、航空、金融和政府。 DMM可以裁剪以适应任何组织的需求，它可以应用于整个组织、一个业务线条，或者一个多利益相关者的主要项目。 3、DMM能力模型 与CMMI类似，DMM也根据企业的数据管理能力提出五个层次：

基于数据挖掘的大数据管理模型研究

信息·技术信息记录材料 2019年2月 第20卷第2期 信安全。及时对企业网络中的操作站、服务器的操作系统进行升级，安装防病毒软件，消除系统的漏洞，防范网络威胁或攻击。 4.3 全面提升企业网络安全管理意识 从企业内部自上而下开展企业信息安全宣传培训工作，进而全面提升“互联网+”环境下企业网络安全管理意识。在整个企业内部树立信息安全人人有责的安全意识，不断提升全体员工的企业责任感，时刻保持警惕思想和忧患意识，努力营造出一个安全意识浓厚的企业环境。通过培训不断强化信息安全管理相关知识的普及，进而不断提升全员的风险防范能力。 4.4 建立企业网络的运维审计机制 建立和完善的企业网络运维管控和审计机制，对人员的操作实施完全审计记录，及时发现越权访问、异常操作等行为。【参考文献】 [1]赵爽，孟楠，廖璇.国外网络与信息安全产业发展趋势及启示[J].电信网技术，2016(2). [2]卢川英.大数据环境下的信息系统安全保障技术[J].价值工程，2016,35(4). [3]杨曦，GUL Jabeen，罗平.云时代下的大数据安全技术[J].中兴通讯技术，2016(1). [4]孙红梅.大数据环境下企业信息网络安全研究[J].软件导刊，2015,14(11). [5]孙红梅，贾瑞生.大数据时代企业信息安全管理体系研究[J].科技管理研究，2016, 36(19). 基金项目：山东省人文社会科学课题：“互联网+”与企业网络安全策略研究（编号：18-ZZ-GL-05） 作者简介：孙梅梅（1983-），女，汉族，山东潍坊人，硕士研究生，讲师，研究方向：信息安全管理。 1 引言 近年来，我国逐渐步入了信息化、大数据时代，海量数据铺天盖地的覆盖过来，让人们应接不暇。为了能够更好的管理和运用大数据，这就需要对大数据进行有效的管理，结合Hadoop平台来对海量数据进行管理和挖掘，逐渐构建出以数据挖掘技术为基础的大数据的管理模型，从而不断有效的采集、分析、管理和运用海量数据，逐步实现大数据的一体化，不断提升大数据的管理的效率和质量，进而促进国家以及社会更好的运用大数据来发挥作用和价值。 2 数据挖掘技术的概况分析 从数据自身来看，数据挖掘主要有8个步骤，其分别是收集信息数据、集成信息数据、规约信息数据、清理信息数据、交换信息数据、挖掘数据过程、评估模式以及表示知识。 2.1 收集信息数据 结合特定的数据信息来分析数据中所需要的特征信息，并运用合理的收集信息数据的方法来所收集的信息存到数据库当中。对于庞大、海量的信息数据就必须选择一个比较适合的出具管理和存储仓库，从而更好的收集和管理数据。 2.2 集成信息数据 在集成数据信息中，要将数据的性质、特点、格式和来源进行分类，并在数据的物理上和逻辑上进行有机的集中，从而全面的为企业提供更多的共享数据。 2.3 规约信息数据 在多数的数据数据挖掘算法上，对于小量的数据也需要大量的时间来计算。而数据规约技术能够对数据进行集中规约，不断压缩数据，但是要依然保持数据的原本性和完整性，且规约后的数据挖掘结果与之前几乎无异。 2.4 清理信息数据 在数据库中，有很多数据不完整、缺乏少量属性、错误属性值以及同样信息不同表现形式的信息，这些信息在大数据中就属于残缺、无用的信息进行清理，而降正确、完整、有效且一致性的数据存入到数据当中。 2.5 变换信息数据 通过运用概念分层、数据概化、平滑聚集、数据的离散化以及规范化等方式来将数据逐步转换成数据挖掘的形式。 2.6 挖掘数据过程 在数据挖掘的过程中，一般结合数据库中的海量信息， 基于数据挖掘的大数据管理模型研究 孙士兵 （长沙民政职业技术学院软件学院 湖南 长沙 410004） 【摘要 摘要】近年来，随着科学信息技术的不断进步和发展，推动了大数据时代的快速到来。数据量也以惊人的速度在】近年来，随着科学信息技术的不断进步和发展，推动了大数据时代的快速到来。数据量也以惊人的速度在不断增长，且这些庞大的数据还呈现出复杂性。为了能够有效的管理数据，我们就要以数据挖掘技术为基础，在其基础之上建立大数据管理模型，以此来对复杂的数据进行有效的管理。本文主要对基于数据挖掘的大数据管理模型进行研究，旨在运用数据管理模型来对庞大且复杂的数据进行实时的分析，从而不断提升数据动态分析的质量和效率，进而使得数据的采集、分析、存储和运用效果更加一体化和智能化。 【关键词 关键词】大数据；管理模型；数据挖掘；研究 】大数据；管理模型；数据挖掘；研究 【中图分类号 中图分类号】TP274 【 】TP274 【文献标识码 文献标识码】A 【 】A 【文章编号 文章编号】1009-5624（2019）02-0060-03 】1009-5624（2019）02-0060-03 DOI:10.16009/https://www.wendangku.net/doc/1e14840267.html,13-1295/tq.2019.02.036 60

数据模型案例分析

Cases 7.1 a) The network showing the different routes troops and supplies may follow to reach the Russian Federation appears below. PORTS

b) The President is only concerned about how to most quickly move troops and supplies from the United States to the three strategic Russian cities. Obviously, the best way to achieve this goal is to find the fastest connection between the US and the three cities. We therefore need to find the shortest path between the US cities and each of the three Russian cities. The President only cares about the time it takes to get the troops and supplies to Russia. It does not matter how great a distance the troops and supplies cover. Therefore we define the arc length between two nodes in the network to be the time it takes to travel between the respective cities. For example, the distance between Boston and London equals 6,200 km. The mode of transportation between the cities is a Starlifter traveling at a speed of 400 miles per hour * 1.609 km per mile = 643.6 km per hour. The time is takes to bring troops and supplies from Boston to London equals 6,200 km / 643.6 km per hour = 9.6333 hours. Using this approach we can compute the time of travel along all arcs in the network. By simple inspection and common sense it is apparent that the fastest transportation involves using only airplanes. We therefore can restrict ourselves to only those arcs in the network where the mode of transportation is air travel. We can omit the three port cities and all arcs entering and leaving these nodes. The following six spreadsheets find the shortest path between each US city (Boston and Jacksonville) and each Russian city (St. Petersburg, Moscow, and Rostov). Boston to St. Petersburg:

大数据技术参考模型

信息技术大数据技术参考模型Information technology--Big data- Technical reference model 2017-12-29发布2018-07-01实施中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局 发布 中国国家标准化管理委员会

目录 信息技术大数据技术参考模型 (3) 1范围 (3) 2规范性引用文件 (3) 3术语和定义 (3) 3.1大数据参考架构big data reference architecture (3) 3.2系统协调者system orchestrator (3) 3..3数据提供者data provider (4) 3.4大数据应用提供者big data application provider (4) 3.5 大数据框架提供者big data framework provider (4) 3.6数据消费者data consumer (4) 3.7数据科学家data scientist (4) 4缩略语 (4) 5大数据参考架构的自的和目标 (4) 6大数据参考架构概述 (5) 7大数据参考架构的组成 (7) 7.1系统协调者 (7) 7.2数据提供者 (8) 7.3大数据应用提供者 (8) 7.3.1概述 (8) 7.3.2 收集 (8) 7.3.3预处理 (8) .7.3.4分析 (8) 7.3.5可视化 (9) 7.3.6访问 (9) 7.4大数据框架提供者 (9) 7.4.1 概述 (9) 7.4.2 基础设施 (9) 7.4.3平台 (10) 7.4.4 处理框架 (10) 7.4.5 信息交互/通信 (10) 7.4.6资源管理 (10) 7.5 数据消费者 (11) 7.6安全和隐私 (11) 7.7管理 (12)

基于大数据的统计分析模型设计

基于大数据的统计分析模型设计 统计是利用尽可能少的局部样本数据来发现总体规律，处理对象往往数据规模小且数据结构单一。在大数据环境下，面临海量数据的采集与统计，传统方法已无法满足大规模数据集处理。基于Hadoop系统，利用其分布式存储和并行处理机制，设计了大数据环境下的统计分析模型，从海量数据中提取出有用的信息特征，实现数据资源共享，为相关部门决策提供信息服务。 0引言 随着统计数据规模的快速增长，数据特征日趋复杂，数据收集渠道多样，统计学相关领域研究已进入大数据时代。如何高效收集样本数据、挖掘信息，从海量数据中提取有用的信息特征，将信息及时提供给相关部门决策，成为当前统计学研究热点之一。与国外相比，我国在统计分析工作中存在信息资源整合程度不高、数据共享匮乏、信息不完整等问题。随着大数据时代的到来，对大数据分析与挖掘的研究和应用越来越重视，大数据的挖掘与分析将帮助统计部门在有效合理的时间内采集、处理、管理与分析海量数据。 目前政府部门间借助政务平台可以实现数据资源共享，但是企业与政府间缺乏数据的分享平台，造成了信息隔离，对此，统计部门要构建起全方位的海量数据共享和分布式存储的安全统计分析平台，实

现跨地区的统计信息交流，满足海量信息数据的实时分享和处理。 1大数据 大数据是一种大规模的数据集合，数据分析人员无法在一定时间内用一般软件对其进行提取、处理、分析和管理。处理大数据的关键技术包括大规模数据集的并行处理技术、分布式数据库、分布式文件存储与处理系统、数据挖掘、云计算等。大数据具有5V特点：Volume(体量浩大)、Variety(类型多样)、Velocity(生成快速)、Veracity(真实性高)、Value(价值巨大)。 1.1云计算 云计算(Cloud Computing)是传统信息技术发展融合的产物，基于效用计算(Utility Computing)、并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)，它提供便捷的、可用的、按需付费的网络访问。云计算平台可以提供IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)，同时负责数据安全、分布式网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等，用户在使用资源时不需考虑底层基础架构。 大数据应用不在于掌握庞大的数据信息，而在于对获取的数据进行专业化处理，以挖掘出数据的价值。大数据处理任务无法用单机串

初探数据管理能力成熟度模型DMM

初探数据管理能力成熟度模型DMM 专家简介：梁铭图，新炬网络首席架构师，拥有十年以上数据库运维、数据分析、数据库设计以及系统规划建设经验，长期为国内电信运营商的大型IT系统进行系统软件运维、数据架构规划、设计和实施以及大型IT系统数据建模工作，在数据架构管理以及数据资产管理方面有着深入的研究。 1、什么是DMM 企业数据管理能力成熟度模型DataManagementMaturity（DMM）是由CMMi协会于2014年发布的。它可以用来评估和提升组织的数据管理水平，帮助组织跨越业务与IT之间的鸿沟。DMM模型沿用了软件能力成熟度集成模型（CMMI）的一些基本原则、结构和证明方法。 CMMI协会认为，DMM模型帮助组织建立一个关于它们数据资产应该如何管理的通用术语和共识。 它五个连续的能力层面提供一个清晰路径，提升25个过程域，反映到所有数据管理的基本科目中。 通过提供一个结构化和标准的实践框架，DMM可以促进组织建立它们自已的数据管理成熟度路线图。DMM帮助组织更为熟练地管理它们关键数据资产，推动主动的战术和战略支持，提供一个一致性以及可对比的基准用来测量长时间的进展。它是一个强大的工具，用来创建一个共享的愿景和术语，阐明所有利 益相关者的角色，增加业务接触以及强化数据治理。 2、DMM面向的对象 模型面向于每一个想要高效管理自身数据资产的组织。已经使用DMM模型的公司，所涉及的行业范围非常广泛，包括IT、航空、金融和政府。 DMM可以裁剪以适应任何组织的需求，它可以应用于整个组织、一个业务线条，或者一个多利益相关者的主要项目。 3、DMM能力模型 与CMMI类似，DMM也根据企业的数据管理能力提出五个层次： 4、DMM的结构 数据管理战略 ?数据管理战略 ?沟通 ?数据管理职责

数据,模型,与决策

第一章（管理科学简介） Ｐ５（１）管理科学介绍 管理科学本质：是对与定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法进行辅助管理决策制定的一门学科． 管理科学发展过程：快速发展开始于２０世纪四五十年代 起初的动力来自于第二次世界大战 另一个里程碑是１９４７年丹捷格发明单纯形罚 更大的推动作用的是计算机革命的爆发 管理决策：管理者考虑管理科学对定量因素进行分析得出的结果后，再考虑管理科学以外的众多无形因素，然后根据其最佳判断做出决策 管理科学小组系统和考察时步骤：定义问题与收集数据——构件数学模型——从模型中形成对于一个问题进行求解的基于计算机的程序——测试模型并在必要时进行修正——应用模型分析问题以及提出管理建议——帮助实施被管理者采纳的小组建议 课后问题： １．管理科学什么时候有了快速发展？快速发展开始于２０世纪四五十年代 ２．商学院以外还广泛使用的对管理科学学科的叫法：运筹学 ３．管理科学研究提供给管理者什么？ 对问题涉及的定量因素进行分析并向开明的管理者提出建议 ４．管理科学以哪些领域作为基础？科学领域：数学，计算机社会领域：经济学 ５．什么是决策支持系统？辅助管理决策制定的交互式基于计算机的系统 ６．与管理问题有关的一般定量因素有哪些？生产数量，收入，成本，资源 Ｐ１１（２）一个例子：盈亏平衡分析 步骤：分析问题——建立模型——敏感性分析，电子表格模型提供上述三者了方便的途径如果预测销售数量＜盈亏平衡点，Ｑ＝０ 预测销售数量＞盈亏平衡点，Ｑ＝预测销售数量 敏感性分析目的：研究如果一个估计值发生了变化，将会给模型带来什么样的变化 Ｍｉｎ（ａ，ｂ）：取ａ，ｂ中的最小值 Ｉｆ（Ａ，ｂ，ｃ）：如果表达式Ａ为真，则值为ｂ，否则为ｃ 第二章（线性规划：基本概念） Ｐ３１（３）在电子表格上建立恩德公司问题的模型 １．开始在电子表格上建立线性规划模型时需要回答的三个问题： 要做出的决策是什么？ 在做出这些决策上有哪些约束条件？ 这些决策的全部绩效测度是什么？ ２．以下各个单元格的作用 数据单元格：显示数据的单元格 可变单元格：需要做出决策的单元格 输出单元格：依赖于可变单元格的输出结果的单元格 目标单元格：在生产率做出决策时目标值定为尽可能大的特殊单元格 ３．该案例中每个输出单元格（包括目标单元格）的Ｅｘｃｅｌ等式的形式：可以表达为一

初探数据管理能力成熟度模型

初探数据管理能力成熟度模型D M M 专家简介：梁铭图，新炬网络首席架构师，拥有十年以上数据库运维、数据分析、数据库设计以及系统规划建设经验，长期为国内电信运营商的大型IT系统进行系统软件运维、数据架构规划、设计和实施以及大型IT系统数据建模工作，在数据架构管理以及数据资产管理方面有着深入的研究。 1、什么是DMM 企业数据管理能力成熟度模型Data Management Maturity（DMM）是由CMMi协会于2014年发布的。它可以用来评估和提升组织的数据管理水平，帮助组织跨越业务与IT之间的鸿沟。DMM模型沿用了软件能力成熟度集成模型（CMMI）的一些基本原则、结构和证明方法。 CMMI协会认为，DMM模型帮助组织建立一个关于它们数据资产应该如何管理的通用术语和共识。它五个连续的能力层面提供一个清晰路径，提升25个过程域，反映到所有数据管理的基本科目中。 通过提供一个结构化和标准的实践框架，DMM可以促进组织建立它们自已的数据管理成熟度路线图。DMM帮助组织更为熟练地管理它们关键数据资产，推动主动的战术和战略支持，提供一个一致性以及可对比的基准用来测量长时间的进展。它是一个强大的工具，用来创建一个共享的愿景和术语，阐明所有利益相关者的角色，增加业务接触以及强化数据治理。 2、DMM面向的对象 模型面向于每一个想要高效管理自身数据资产的组织。已经使用DMM模型的公司，所涉及的行业范围非常广泛，包括IT、航空、金融和政府。 DMM可以裁剪以适应任何组织的需求，它可以应用于整个组织、一个业务线条，或者一个多利益相关者的主要项目。 3、DMM能力模型 与CMMI类似，DMM也根据企业的数据管理能力提出五个层次： 4、DMM的结构 数据管理战略 ?数据管理战略