DCMM概述
定义：DCMM是评估企业数据管理能力的框架，包含了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全和数据质量等多个方面。
来源：由工’信部信软司、国家市场监管总局标准技术管理司于2014年成立全國信标委大数据标准工作组负责研制，并于2018年3月15日正式发布。
DCMM不仅为企业提供了一套系统的数据管理能力评估工具，还通过政策激励和専业支持帮助更多企业提升数据管理水平，实现数字化转型。
DCMM数据管理能力成熟度评估模型，涵盖了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准以及数据生存周期这8大重要的能力域。针对每个能力域，该模型都进行了深入的分析，包括二级能力项（共计28个过程项）的划分、发展等级的界定（分为5个等级），并制定了详尽的相关功能介绍和评定指标（总计441项指标）。
企业如何初步判断自身评估等级DCMM评估涵盖了诸多方面，且评估等级间存在兼容性，dcmm咨询，即申请更高等级的评估时，必须先满足较低等级的要求。初步评估企业自身等级时，主要应考虑企业规模、数据管理人员配备、数据管理制度的完善程度，以及数据管理工具与平台的使用情况等关键因素。
数据分析：CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）
CRISP-DM 模 型， 通 常 将 数 据 挖 掘 的 整 个 过 程 划 分 为 6 个阶段：业务理解（Business Understanding）、 数 据 理 解（Data Understanding）、 数 据 准 备（Data Preparation）、模型搭建（Modeling）、模型评估（Evaluation）和模型部署
业务理解：从业务角度上更好的了解客户的要求和目的，然后将这些业务理解转化为一个明确的数据挖掘问题，制定项目计划并设计初步方案。
数据理解：收集数据是数据理解阶段的头一步，也是整个数据挖掘项目的基础。为了对数据有初步的理解，接下来需要探索数据特征，进行简单的描述统计并核验数据质量。
数据准备：数据准备阶段将对原始数据进行变量选择、数据清洗、数据加工和数据整合以构建数据挖掘数据集。在整个数据挖掘项目过程中，dcmm认证机构，有可能需要多次实施数据准备工作。
模型搭建：对于某类数据挖掘的需求，通常有多种方法和更佳实践可供选择使用。在模型搭建阶段，应根据数据挖掘项目的需求与特点，选择使用多种技术或方式搭建模型。
模型评估：评估备选模型的准确性、稳定性和性能等指标，从备选模型中遴选更佳模型，并回顾模型搭建的各个步骤环节，确保更佳模型与业务目标一致，除此之外还应与客户根据实际业务场景来共同决定如何使用模型的结果。
模型部署：搭建模型并不是数据挖掘的目的，汉阳dcmm，更不是数据挖掘项目的结束标识，模型只是数据挖掘项目的交付物之一。搭建模型的目的在于应用于业务实践，dcmm体系认证，解决业务问题，实现业务目标，这样才能真正实现数据挖掘的商业价值，这些都是在模型部署阶段完成的。
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