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IT运维管理社区公益讲堂 夏银生讲师 第462期
国标DCMM数据管理模型系列讲座 第九讲 数据生存周期
 1Smartbi对DCMM八大能力域的支持
1. 数据战略，以Smartbi为基础，有效支持业务导向的数据战略规划、实施及评估。
2. 数据治理，以Smartbi为载体，建立适合的数据治理组织、管理制度及数据文化。
3. 数据架构，以Smartbi为中心，建立科学的数据模型，进行数据集成元数据管理。
4. 数据应用，以Smartbi为手段，进行灵活的数据分析、开放共享及数据目录服务。
5. 数据安全，以Smartbi为核心，进行严格的数据安全策略，进行日常的安全管理。
6. 数据质量，以Smartbi为方法，建立自定义的数据质量规则，开展质量检查分析。
7. 数据标准，以Smartbi为标准，建立匹配业务的术语、主数据、指标数据的标准。
8. 数据生存周期，以Smartbi为过程，全流程进行数据需求、开发、运维退役管理。
2主题、背景、内容、听者收益
主题：数据生存周期
背景：
《数据管理能力成熟度评估模型》（以下简称DCMM）是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据治理及管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方向的价值。
国标DCMM数据管理模型系列十讲的第九讲《数据生存周期》，在DCMM标准指导下，建立统一的数据需求管理体系，提供数据应用并持续满足组织的数据需求，确保数据内容持续可用和对历史数据的使用、保留和清除等管理符合内外部和信息技术的需要。
听者：
数字化转型的管理及实施人员
大数据发展企业相关从业人员
企业数据治理及管理的参与人员
对数据管理能力成熟度评估感兴趣的人员
内容：
01. 数据需求，介绍建立统一的数据需求管理体系，确保组织内外部对数据需求理解的一致性。
02. 数据设计和开发，介绍如何设计和开发数据需求的解决方案，确保数据的完整性、安全性和可用性。
03. 数据运维，介绍数据采集、数据处理、数据存储等日常运行和维护过程，确保数据内容持续可用。
04. 数据退役，介绍对历史数据的管理，确保对历史数据的归档、迁移和销毁的合规性。
收益：
理解DCMM模型框架的数据需求、数据解决方案、数据运维和数据退役的数据全生存周期管理内容及要求。
3讲师介绍
经历：
二十多年IT、AI、智能制造相关从业经历
项目管理、研发管理和企业管理等相关经验
智能制造项目评审、科技项目评审专家
熟悉PMBOK、DMBOK、TOGAF等知识体系
证书：
信息系统项目管理师、PMP、NPDP、注册国际高级企业培训师、多项专利和著作权证书等；( \+ j% z% y1 d& \6 }
社会职务：
省级评标评审专家、智能制造项目评审专家、知识产权维权援助专家、市级科技局项目评审专家。
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