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【学习】大数据成熟度模型

为了回答这类问题,有人提出了“大数据成熟度模型”。[与前次的《大数据故事地图》一样,它的来源是EMC(就是去IOE的那个E)。] 企业采用大数据及先进分析技术来创造竞争优势时,采用了各不相同的节奏。 用大数据分析来改进现有业务,企业需要找出大数据能够创造优势的业务机会,它们可能是: 销售数据(及数据洞察)给客户 将先进分析技术集成到产品中,以创造智能产品 利用大数据分析来提升客户关系及客户体验 下图是大数据业务模型成熟度框架 它既可以用于评估企业的当前现状,也可以描绘大数据提升业务的实施蓝图。 ? 大数据成熟度模型包含以下五个阶段。 :基于当前购买模式、采购水平、以及从社交媒体得到的产品兴趣洞察 算法优化:基于大数据模式优化金融系统的交易算法 四、数据盈利(Data Monetization) 在大数据成熟度数据变现阶段,企业可以 将当前及在购库存与顾客购买模式进行比较,为中小电商作出销售及价格策略推荐 通过评估投资目标、当前收入状况及当前投资组合,为投资者提供特定投资分配的策略推荐 五、业务重塑(Business Metamorphosis) 业务重塑是大数据成熟度模型的最高阶段

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【分享】数据仓库成熟度模型

今天又很多数据仓库项目经理都在问以上的问题。不幸的是,没有一个容易的解答。TDWI开发了一个数据仓库成熟度模型,以供参照。 这个模型提供了一个便捷的方式来衡量你的数据仓库解决方案,现在在哪,下一步该怎么做。 ? 数据仓库成熟度模型 图1:商业价值随着各个阶段上升。大多数的组织如今处于儿童和少年阶段。 数据仓库成熟度模型 图2. Spreadmarts 很难消除,因为使用方便,自由。只有在企业到达了最后两个阶段时,本地控制和整个组织的数据才能有效的整合在一起。 3. 而且,这时候用户开始发现数据仓库的新的用途,这些用途甚至当时的开发人员都没有预料到,这又进一步提高了投资回报率。 ? 数据仓库成熟度模型 图3. 结论 不论你是否已经达到了“长者期”的特性,或者你还在努力从婴儿期向少年期跨越,这个成熟度模型都能给你一些参考。

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    IBM 数据治理成熟度评估模型

    本文介绍IBM 数据治理成熟度评估模型 简介 成熟度等级 模型介绍 演进路线 总结 ? 简介 数据被认为是推动企业增长和商业创新引擎的燃料。 IBM 数据治理成熟度模型是由55人专家组成的专家委员会,通过计划、设计、实施、验证阶段开展数据治理业务、技术、方法和最佳实践,提出通过数据治理获得一致性和高质量数据成熟度模型,帮助组织有效改善数据管理环境 专家委员会提出当前组织面临数据的主要问题,如下: 缺乏跨职能数据治理组织结构和决策机制; 缺乏数据风险和数据资产评估,导致业务目标与IT之间脱节; 数据治理政策与数据需求管理、数据分析预测和数据质量报告等缺乏关联 模型介绍 IBM 数据治理委员会提出数据治理能力成熟度模型,高阶能力体现在四个方面: 成效 支持要素 核心准则 支撑准则 ? IBM数据治理成熟度模型提供了一组基准和里程碑,帮助组织度量数据治理成熟度,通过成熟度级别、业务实践和组织活动等要素,帮助组织利用成熟度模型开展整体的数据治理能力提升,确定今天我们在哪里?

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    解读《数据库服务能力成熟度模型

    针对这种新的变化,过去按单一产品作为衡量标准就不太合适,急需一种通用的行业标准来度量数据库服务能力。 近期,信通院发表的《数据库服务能力成熟度模型》,由此应运而生。 本文根据之前信通院发表的《数据库服务能力成熟度》为基础,加以个人的一些理解分析。当前这一标准,正处于规范发布阶段,其具体细节和评价方式、标准还有待落实,也希望更多数据库从业者参与其中。 成熟度模型概述 人生基本上就是两件事,选题和解题。最好的人生是在每个关键点上,既选对题,又解好题。人生最大的痛苦在于解对了题,但选错了题,而且还不知道自己选错了题。 1).评估标准:能力框架与能力域 此次发布的数据库服务成熟度模型,将能力框架划分为三个能力域,分别是:规划设计能力、实施部署能力和运维运营能力。 针对数据库服务方而言,一般还是局限在数据库自身性能、SQL语句优化等方面。建议采取的措施是日常收集性能基线数据,当出现问题时可对比分析,快速诊断,并给出优化建议。

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    数据安全能力成熟度模型》实践指南:数据采集管理

    2019年8月30日,《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》(GB/T 37988-2019)简称DSMM(Data Security Maturity Model)正式成为国标对外发布,并已于2020 DSMM将数据按照其生命周期分阶段采用不同的能力评估等级,分为数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据交换安全、数据销毁安全六个阶段。 DSMM将数据安全成熟度划分成了1-5个等级,依次为非正式执行级、计划跟踪级、充分定义级、量化控制级、持续优化级,形成一个三维立体模型,全方面对数据安全进行能力建设。 ,了解业务线的政策方向和战略调整,具备良好的数据采集安全风险意识,能够根据组织机构内不同的业务场景提出针对性的风险评估报告以及相应解决方案,能够确保项目实施过程中的数据分析能够顺利有序地进行。 目前主要有三类数据数据数据、网络数据、系统日志数据,根据数据类型的不同,主要有三类数据采集系统。数据防泄漏目前主要有数据加密技术、权限管控技术及基于内容深度识别的通道防护技术。

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    精准测试的成熟度模型

    笔者通过整理腾讯、酷家乐 、网易、有赞、信也等互联网行业的精准测试实践分享,以及与星云等解决方案厂家的介绍,尝试给精准测试的成熟度模型做一个提炼, 首先,从定义上讲,精准测试是一种与代码变动量化分析相结合的变更影响分析方法和策略 这些影响在设计、开发、测试过程中都需要进行分析和覆盖,以确保不会产生缺陷。于是,这就进入了精准测试L3的阶段。 目前来说,结合应用内部的动态、静态调用链分析,以及tracing 等技术,可以实现应用内部以及服务间的call-graph,从而建立起这样的精准变更影响分析能力。 当然,除了接口间的依赖之外,方法之间应用之间还有一些之间或者间接的依赖,如数据库表和字段以及消息中间件中数据生产和消费者之间的依赖。 还需要通过数据库的血缘分析以及消息中间件topic订阅的数据来补充完善。 L4: 应用于架构优化 到了这个阶段,主要是上述数据的应用扩展。

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    DSMM数据安全能力成熟度模型总结与交流

    DSMM(Data security capability maturity model)数据安全能力成熟度模型,由阿里巴巴作为主要起草单位编制的一份关于数据安全管理的标准,目前是报批稿状态,即将成为国家标准 DSMM借鉴能力成熟度模型(CMM)的思想,将数据按照其生命周期分阶段采用不同的能力评估等级,分为数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据交换安全、数据销毁安全六个阶段。 DSMM划分成了1-5个等级,依次为非正式执行级、计划跟踪级、充分定义级、量化控制级、持续优化级,形成一个三维立体模型,全方面对数据安全进行能力建设。 下图为引用的标准的模型图: ? 数据传输阶段:数据从一个实体通过网络流动到另一个实体的阶段。 数据存储阶段:数据以任何数字格式进行物理存储或云存储的阶段。 数据处理阶段:组织机构在内部针对数据进行计算、分析、可视化等操作的阶段。 数据交换阶段:组织机构与组织机构及个人进行数据交互的阶段。 数据销毁阶段:通过对数据数据存储介质通过相应的操作手段,使数据彻底消除且无法通过任何手段恢复的过程。

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    数据安全能力成熟度模型》实践指南:数据分级分类

    2019年8月30日,《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》(GB/T 37988-2019)简称DSMM(Data Security Maturity Model)正式成为国标对外发布,并已于2020 DSMM将数据按照其生命周期分阶段采用不同的能力评估等级,分为数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据交换安全、数据销毁安全六个阶段。 DSMM将数据安全成熟度划分成了1-5个等级,依次为非正式执行级、计划跟踪级、充分定义级、量化控制级、持续优化级,形成一个三维立体模型,全方面对数据安全进行能力建设。 在进行数据分类分级后需要有针对性地制定数据防护要求,设置不同的访问权限、对重要数据进行加密存储和传输、敏感数据进行脱敏处理、重要操作进行审计记录和分析等。 按元数据类型分类技术: 内容感知分类技术,对非结构化数据内容的自动分析来确定分类,涉及正则表达式、完全匹配、部分或完整指纹识别、机器学习等。

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    云原生应用的成熟度模型探讨

    云原生应用体系结构与为数据中心设计的传统分层应用程序非常不同。在本文中,我将讨论来自开放数据中心联盟(ODCA)的成熟度模型,用于评估应用程序的云本地性。 该文章提供了一些开发和运行云应用程序的原则,模式和实践,还包括这个云应用程序成熟度模型: 来自:http : //www.opendatacenteralliance.org/docs/architecting_cloud_aware_applications.pdf 第一步应该将您的应用程序从存储和数据管理层中分离出来。这可能还包括配置数据,日志等。如果应用程序是多租户的,则应该在租户之间共享您的数据层。 下一步往往比较困难,就是将应用程序和网络结构分离开来。 →Level 1 如果您回答“是”,则从1到3的所有问题→Level 2 如果你回答所有问题的答案是“1”到7→Level 3 如果您回答“是”,则从1到10的所有问题→Level 4 概要 来自开放数据中心联盟的云应用程序成熟度模型提供了评估应用程序的原生性 请记住,该模型仅评估应用程序的成熟度。要获得成功,您还需要构建DevOps文化。也许我们也需要一个DevOps成熟度模型? 你如何看待你的应用程序映射到这个模型?很想听听你的想法和反馈!

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    中大型组织 DevOps 成熟度模型

    而传统的 DevOps 成熟度模型过于撕裂与分散,无法适用于大型组织。DevOps 厂商与云厂商的 DevOps 成熟度模型过于关注如何卖云基础设施,无助于企业进行高效的协作。 为此,我决定在 Ledge 的基础上,设计上开源的、面向大型组织的 DevOps 能力成熟度模型。它是基于我们所提炼的一系列研发效能模型,抽象而成的成熟度模型。 在平台化上,我们关注于:测试管理,诸如于用例管理与设计、测试数据管理;质量安全,则是针对于代码、环境等进行自动化质量与安全相关的扫描。 环境支撑。环境支撑是指用于支撑体系所需要的基础设施与运维体系。 大型组织 DevOps 模型 考虑到这是一个成熟度模型,所以我们还需要定义成熟度的级别。通常来说,一个成熟度模型应该是从 1~5,又或者是 0~4 四个级别。 在质量上,对运行时监控,实现自动化测试编写,对代码进行静态分析,实现精益测试;在协同上,通过构建领域特定语言,实现需求生成代码骨架;在环境上,自动实现灰度发布等特性。

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    数据安全能力成熟度模型》实践指南:数据源鉴别及记录

    2019年8月30日,《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》(GB/T 37988-2019)简称DSMM(Data Security Maturity Model)正式成为国标对外发布,并已于2020 DSMM将数据安全成熟度划分成了1-5个等级,依次为非正式执行级、计划跟踪级、充分定义级、量化控制级、持续优化级,形成一个三维立体模型,全方面对数据安全进行能力建设。 技术工具简述 在数据安全能力成熟度模型,对于数据源鉴别及记录的描述是:对产生数据数据源进行身份鉴别和记录,防止数据仿冒和数据伪造。这段描述的核心就是溯源,保证数据可以被安全地溯源。 下图为异构数据溯源模型图: 异构数据溯源模型 2)数据溯源安全技术 保护溯源信息的意义在于防止溯源信息被破坏、篡改等造成恶意后果的行为,一旦溯源依赖的关键数据被破坏或者篡改,那么数据溯源工作将无法进行 在数据溯源模型中也有一种数据溯源安全模型,就是为了防止有人恶意篡改数据溯源中起源链的相关信息。

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    一文读懂数据管理能力成熟度模型DCMM

    DCMM是国家标准《GB/T36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》(Data management Capability Maturity Model)的英文简称。 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、智能化发展方面的价值 DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级,自低向高依次为初始级(1级)、受管理级(2级)、稳健级(3级)、量化管理级(4级)和优化级(5级)。 4、DCMM与其他数据管理体系有什么区别? 从评估流程来说,可以分为两个方面: 数据拥有方(评估自身的数据管理和应用能力):可以评估数据拥有方在数据管理方面存在的问题并给出针对性的建议,帮助其提升数据治理能力水平。 要通过数据管理成熟度的评估,真正发现问题、找到差距、提出改进方案和最佳路径,帮助企业自身实现数字化转型。

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    Kubernetes成熟度模型:预期的业务成果

    几个月前,我们发布了Kubernetes成熟度模型[2]。包括七个阶段,每个阶段都着眼于工程师从Kubernetes准备到优化过程中应该期待什么。 这里我们专门讨论一下你应该期待的业务成果。 业务目标 Kubernetes如何帮助 检查目标 实现针对业务目标的监控 第五阶段:改进操作 Kubernetes成熟度模型的第五阶段是你期望在安全性、效率和可靠性方面获得巨大收益的阶段。 增加了对度量的报告 在这个阶段你可能需要第三方工具 基于K8s与非K8s构建的应用程序的比较 比较有助于证明价值,显示是否所有应用或哪些应用应该迁移 第七阶段:优化和自动化 到Kubernetes成熟度模型的最后阶段时 策略实施[5]应该在成熟度模型的每个阶段都考虑,但在第七阶段肯定要考虑。 业务目标 Kubernetes如何帮助 实现业务目标 实现Kubernetes成熟度的可演示成果 自动化 减少人为错误 优化 你将对Kubernetes进行调整,以继续实现业务目标 总结 成熟度模型应该用于检查技术和业务成果

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    国家标准拜读-数据中心服务能力成熟度模型

    那么,中国有没有自己的成熟度模型?2017年2月28日,《信息技术服务数据中心服务能力成熟度模型》国标在京正式发布。 国标对银行业的指导 关于国标制定工作组的描述,通过查阅资料可以看到: “数据中心服务能力成熟度国标工作组是由全国信息技术标准化委员会信息技术服务分技术委员会批准成立的工作组,负责《信息技术服务 数据中心服务能力成熟度模型 国标成熟度提升方法 数据中心服务能力成熟度提升实施方法有四大步骤: ? 作为IT技术人员,笔者更关注在成熟度模型提升中,IT技术的用武之地。 在四大步骤中,与IT工具关系比较大的是:规划设计中的技术规划 技术规划是根据在需求分析及现状评估阶段所收集的各种信息,综合考虑数据中心计划达成的成熟度等级,确定在实施成熟度提升活动中需要使用的各种工具与技术 数据库及知识管理工具:综合管理组织的各种信息、数据。可提供定制化报表管理;提供统计查询分析、知识库、数据仓库、数据挖掘及业务智能分析等功能。

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    DSMM数据安全能力成熟度模型试点评估实践体会

    前言:笔者所在公司有幸作为首批十家试点单位之一,受邀参加国家标准《DSMM 数据安全能力成熟度模型》(报批稿)(以下简称 DSMM)的试点自评估项目,并作为试点企业代表参加了信安标委召开的试点工作总结会 DSMM 标准关注企业自身业务产生的数据和与外部第三方组织交互的数据,以衡量组织机构的数据安全能力,促进组织机构了解并提升自身的数据安全水平。 DSMM 标准原文数据安全能力成熟度模型架构如图 1 如示: ? 图 1:数据安全能力成熟度模型架构图 PS:本文对 DSMM 标准的介绍如无特别说明,均依据 2018.11.09 报批稿版本。 如图 1 所示,DSMM 标准包括: 四大安全能力维度(组织建设、制度流程、技术工具、人员能力); 七大数据安全过程维度(数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据交换安全、数据销毁安全 DSMM 强调数据保护,以数据为中心,在数据备份、数据销毁等方面与等保和 ISO27000 有重合,但是 DSMM 关注的数据采集、溯源、分析等视角,等保和 ISO27000 均未涉及,DSMM 对制度流程的要求均建立在具体的数据保护过程之上

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    云本机应用程序成熟度模型

    云本地应用程序体系结构与为数据中心设计的传统分层应用程序非常不同。在本文中,我将讨论来自开放数据中心联盟(ODCA)的成熟度模型,用于评估应用程序的云本地性。 [云本地应用程序成熟度模型] 我最近从开放数据中心联盟(ODCA)上阅读了一篇非常好的论文,名为“ 最佳实践:构建云感知应用程序1.0版”。 该篇论文提供了一些开发和运行云应用程序的原则,模式和实践,还包括这个云应用程序成熟度模型: [云应用程序成熟度等级] 来自:http://www.opendatacenteralliance.org/ 问题1 到 问题3 的所有问题,如果您回答“是”→级别2 针对 问题1 到 问题7 的所有问题,如果您回答“是”→级别3 针对 问题1 到 问题10 的所有问题,如果您回答“是”→级别4 总结 来自开放数据中心联盟的云应用程序成熟度模型提供了评估应用程序的云本机性 请记住,该模型仅评估应用程序的成熟度。要成功,您还需要构建DevOps文化。也许我们也需要一个DevOps成熟度模型? 若将你的应用程序映射到这个模型,你觉得怎么样?期待听到你的想法和反馈!

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    什么是 “能力成熟度模型”?

    他们希望把所有现存的与将被发展出来的各种能力成熟度模型,集成到一个框架中去。 软件管理工程的发展,在经历了从70年代开始以结构化分析与设计、结构化评审、结构化程序设计以及结构化测试为特征的结构化生产时代,到90年代中期,以CMM模型的成熟模型和日益为市场接受为标志,已经进入以过程成熟模型 软件管理工程走过了一条从70年代开始以结构化分析与设计、结构化评审、结构化程序设计以及结构化测试到90年代中期以过程成熟模型CMM、个体软件过程PSP和群组软件过程TSP为标志的以过程为中心向着软件过程技术的成熟和面向对象技术 CMM包括两部分"软件能力成熟度模型"和"能力成熟度模型的关键惯例"。"软件能力成熟度模型"主要是描述此模型的结构,并且给出该模型的基本构件的定义。" 能力成熟度模型的关键惯例"详细描述了每个"关键过程方面"涉及的"关键惯例"。

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    国家网络安全能力成熟度模型(五)

    ➢ 进行风险评估,包括对威胁场景和现有漏洞的分析 在国家网络防御战略的初始制定过程中,进行风险评估是很重要的,风险评估可以帮助我们了解防御体系结构中的威胁场景和潜在的弱点。 进行包括匹配以下两个方面的威胁场景分析,可能以国家军队为攻击目标的敌对势力范围(包括犯罪组织、外国情报服务,外国军事力量,非国家行为体,激进黑客分子等)和可能由敌对势力所使用的技术范围 (包括恶意软件, 通过对威胁场景理解与漏洞分析的结合,就有可能完成一次单一的风险评估,以识别网络防御需求并确定其竞争的优先级。反之,这也可以作为一种更具针对性、更实际的网络防御战略的基础,以平衡实用性、可用资源和风险。 这可能包括以下几个领域: 被动网络防御 (Passive Cyber Defence),考虑到检测网络攻击、保护网络和计算机系统免遭攻击、监控内部数据流量以发现受损的系统,以及减轻成功网络攻击的影响所需的应对措施 Offensive Cyber Operations),是指对敌方的信息和计算系统进行定位、攻击、干扰和瘫痪的能力; 网络情报(Cyber Intelligence),指威胁预测、敌人信息收集和进行网络反间谍(情报)分析的能力

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    从Gartner IT成熟度模型谈Linux运维

    从基础架构和IT运维成熟度模型谈起 Gartner提出的IT基础架构和运维成熟度模型,是用来帮助IT的管理者从四个维度评估他们的IT成熟度:人员、流程、技术、商业管理。 OS运维成熟度模型 参考Gartner IT基础架构和运维成熟度模型中的技术维度,我们根据在Linux领域长期的经验,提出OS运维成熟度模型。 ? 告警和日志也需要做集中管理,把操作系统和应用日志做统一收集和分析。安全漏洞方面,也需要做集中管理,以提高效率,避免出错。 红帽卫星对于OS成熟度模型的意义 在OS成熟度模型中,大多数客户处于级别二到级别三的转化中。而红帽卫星,是能帮助客户将OS运维成熟度模型提到到四级(以红帽卫星为主,结合开源工具ELK)。 红帽卫星 本文前半部分讨论了,如何通过GartnerIT基础架构和运维成熟度模型中的技术维度,引出OS成熟度模型,并且介绍了每一个等级的具体情况。

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