DCMM认证中数据管理从业人员能力等级要求

目前DCMM数据管理能力成熟度模型正在国内大力推广中，那关于评估条件中的数据管理从业人员的要求您了解吗？接下来擎标就给大家详细讲解一下，DCMM认证中数据管理从业人员能力等级要求。

数据管理从业人员能力等级定义

数据管理从业人员分为首席数据官、资深数据管理工程师、数据管理工程师、助理数据管理工程师等四个等级，具体的能力等级定义详见表1。

表1　数据管理工程师能力等级定义

数据管理从业人员能力要求

1首席数据官能力要求

1.1.1　岗位职责

首席数据官是组织内数据管理的最高负责人，需要具有丰富的数据管理、信息系统建设等方面经验，熟悉公司的业务，具有领导艺术，能够领导团队制定公司的数据战略，审批和推动各项数据管理制度在公司范围内部的落实执行，能够协调各方资源解决数据管理的问题，建设公司的数据文化，推动业务数据化和数据产业化工作的开展。

1.1.2　任职条件

首席数据官需要达到的任职条件如下：

1. 硕士学历或者本科毕业10年以上；

2. 8年以上数据管理的从业经验；

3. 组织内的高级数据管理者。

1.1.3　能力要求

首席数据官的能力要求如下：

a) 基础能力：

1）项目管理经验；

2）计算机基础知识；

3）数据库及大数据基础知识；

4）信息化规划知识；

5）业务架构知识；

6）领导能力。

b) 专业能力：

1) 了解行业发展的趋势以及数字化转型中存在的问题和发展方向；

2) 熟练掌握数据相关的法律、法规以及发展政策；

3) 能够结合行业发展趋势以及组织战略制定数据战略；

4) 能够熟练掌握DCMM模型，并且能够在组织内部推动DCMM的落地实施；

5) 能够组建和领导组织的数据团队，制定团队培养计划，持续推动团队建设；

6) 能够协调各方资源，推动数据管理各项政策的落地实施，并监督执行；

7) 能够构建组织数据的商业模式，打造组织的数据生态，促进数据价值的变现；

8) 能够推动各方参与数据工作，持续宣贯，构建组织的数据文化。

1.1.4　评价方法

首席数据官的评价方法如下：

1) 通过首席数据官基础知识考核；

2) 通过首席数据官综合能力考核；

3) 通过现场答辩，专家评审通过。

1.1　资深数据管理工程师能力要求

1.1.1　岗位职责

资深数据管理工程师需要熟练掌握数据管理相关的标准、理论框架和最佳实践，具有丰富的数据规划能力，能够帮助组织开展数据管理能力体系框架设计，制定数据管理的组织和各项管理制度，熟悉DCMM模型的各项数据管理职能，并可以指导数据治理、数据质量、数据标准等各项工作的开展。

1.1.2　任职条件

资深数据管理工程师需要达到的任职条件如下：

1. 硕士学历或者本科毕业8年以上；

2. 5年以上数据管理的从业经验。

1.1.3　能力要求

资深数据管理工程师的能力要求如下：

a) 基础能力：

1）项目管理经验；

2）计算机基础知识；

3）数据库及大数据基础知识；

4）信息化规划知识。

b) 专业能力：

1) 能够熟练掌握数据管理行业中的相关理论；

9) 能够熟练掌握DCMM模型；

10) 能结合组织发展目标开展数据规划；

11) 能结合行业经验和组织需求开展组织级数据模型建设；

12) 能根据主流的企业架构框架定制组织级数据管理解决方案；

13) 能够设计大数据架构、制定技术路线和标准规范；

14) 能够将各部分知识和技能结合在一起，通过协作共同推动组织实施数据跨部门管理，在此基础上优化流程，再造数据交换制度；

15) 能基于组织数据和可获得的外部数据，通过设计应用场景清单和增值赋能业务，实现全域数据资产化和价值化；

16) 能根据国家和行业标准，对数据的成本、权属、价值等资产属性进行评估，保障数据资产认证的合理性和科学性。

1.1.4　评价方法

资深数据管理工程师的评价方法如下：

1) 通过资深数据管理工程师基础知识考核；

4) 通过资深数据管理工程师综合能力考核。 

1.2　数据管理工程师能力要求

1.2.1　岗位职责

数据管理工程师需要熟悉数据管理相关的标准和理论框架，具有丰富的数据管理经验，能够熟悉DCMM模型的部分数据管理职能，并能推动相关工作的开展。

1.2.2　任职条件

数据管理工程师需要达到的任职条件如下：

1. 本科及以上学历；

2. 3年以上数据管理的从业经验。

1.2.3　能力要求

数据管理工程师能力要求具体如下：

a) 基础能力：

1）计算机基础知识；

2）数据库基础知识；

3）项目管理经验。

b) 专业技能：

1) 熟练掌握DCMM国家标准和评估方法；

2) 能建立涵盖主数据、元数据、参考数据在内的一体化数据治理标准，制定数据标准管理制度，通过制度约束、系统控制等手段，提高数据治理水平；

1) 能制定数据质量管理规范，确保平台数据质量符合要求，探查剖析数据质量问题，设计数据质量校验模型，制定解决方案和处理流程，熟悉低质量数据成本和高质量数据收益；

2) 能够制定生命周期管理规范、数据血缘管理规范、元数据模型标准和主数据业务标准，分析数据的效率影响、伦理影响及数据风险；

3) 能制定数据资产管理规则和认证规则，划分数据资产专题库，注册入库数据资产信息，建立数据资产目录，并进行资产维护；

4) 能制定数据驱动下的信息解决方案和融通赋能方案，打通多源异构数据壁垒，促进数据要素市场化。

1.2.4　评价方法

数据管理工程师的评价方法如下：

1) 通过数据管理工程师基础知识考核；

5) 通过数据管理工程师综合能力考核。

1.3　助理数据管理工程师能力要求

1.3.1　岗位职责

助理数据管理工程师需要具有数据管理经验，了解数据管理的相关概念和工作方法，能够配合开展数据管理的各项工作。

1.3.2　任职条件

助理数据管理工程师需要达到的任职条件如下：

1. 大专及以上学历；

2. 1年以上数据管理的从业经验。

1.3.3　能力要求

助理数据管理工程师能力要求具体如下：

a) 基础能力：

1）计算机基础知识；

2）数据库基础知识。

b) 专业技能：

1) 了解DCMM模型各个能力域的要求；

2) 熟悉数据生命周期各个阶段的加工处理流程以及相关的管理要求；

3) 能够根据业务需求制定数据质量评价规则，利用工具对数据质量评估，有效管控数据质量，校正异常数据和缺失数据；

4) 能根据安全管理要求，对数据的加工处理过程、操作对象等进行审核，确保数据活动过程和相关操作符合安全要求；

5) 能够遵循数据标准管理规范的要求开展数据标准的建设，梳理业务数据，分析存在的问题，制定数据标准；

6) 能够遵循数据盘点的规范要求，对各个系统的数据进行盘点，构建公司的数据目录。

1.3.4　评价方法

助理数据管理工程师的评价方法如下：

1）通过助理数据管理工程师基础知识考核。

以上就是DCMM数据管理能力成熟度评估中对于数据管理从业人员的详细介绍，企业通过DCMM认证，一方面推动了企业数据管理能力，促进了企业认为借助评估工作可以全面客观地评价自身在数据资产管理方面的能力水平，及时补齐数据管理能力建设过程中存在的不足和短板，充分发挥企业已有的能力优势。另一方面DCMM评估贯标工作促进企业加大对数据资产管理能力建设的投入力度，体系化保障企业数据管理工作高效稳定运转，对内提升企业竞争力、降低经营成本，对外提高企业的行业知名度、影响力和信誉水平，增加商业机会。更多价值，可咨询在线客服。