一、SEI EDM 模型介绍

SEI EDM 数据管理能力成熟度模型，是EDM（企业数据管理协会，是美国金融行业的一个非盈利贸易协会，旨在将数据管理提升为一项重要的业务任务）和卡内基梅隆大学软件工程学院以及博思艾伦咨询公司联合开发，以创建一个详细且可审计的数据管理成熟度模型，以下简称EDM DMM模型或DMM模型。

数据管理成熟度模型的总体目标是帮助组织更熟练地管理关键数据，并为监管机构控制操作风险的工作提供一致和可比较的基准。SEI EDM 模型是根据SEI开发和管理了20多年的能力成熟度模型集成（CMMI）的基本原理构建的。经验证的CMMI框架有助于指导全球数千家组织开展改进活动，从而降低风险、提高可预测性和绩效，并提高盈利能力。

SEI EDM 模型是用于数据和数据服务开发和管理的过程管理和改进成熟度模型。它包括解决从创建到交付和维护的数据管理生命周期的最佳实践。虽然DMM模型的开发植根于金融界，但与数据管理相关的实践是可扩展的，适用于任何行业或管理目标。SEI EDM 以集成的能力成熟度模型（CMMI）为基础，并利用了20多年与CMMI相关的经验所证明的过程领域。SEI EDM 定义了实现战略一致性、实施治理机制、管理运营组件、定义依赖性、与IT能力一致、确保数据质量和将数据集成到业务流程中所需的内容。它并没有规定组织如何做一些事情，而是规定他们必须做什么才能实现高能力或数据管理的成熟度。通过提供结构化和标准的实践框架，组织可以利用SEI EDM 数据治理成熟度模型构建自己的数据管理度路线图。

二、SEI EDM 模型结构

SEI EDM 数据治理成熟度模型由37个核心过程域和4个支持过程域组成，每个过程域都包含：过程域的目标、关键问题、能力实践等级和典型工作产品等信息，形成数据管理的最佳实践。通过执行数据管理实践，实现每个过程域数据管理的目标。

  • 顶层为数据管理的核心类别

  • 类别包含多个数据管理的关键要素

  • 每个关键要素被分解成多个过程域

  • 每个过程域包含：过程域的目标、核心问题、能力实践等级和预期工作产品（作为评估的依据）

下图是数据管理的顶级的四个核心类别的相关作用关系，顶级类别（数据管理战略、数据管理操作、平台/体系架构和数据质量）的相关协同关系如下：

三、SEI EDM 模型过程域

SEI EDM 数据治理成熟度模型由37个核心过程域和4个支持过程域组成，本模型涉及的41个过程域是数据治理过程域设置的最佳实践，是企业实施数据治理进行自我评估的一个参照标准。SEI EDM 数据治理成熟度原理上适用于所有组织的数据治理能力成熟度评估，不同行业、不同企业在实施数据治理时可以以SEI EDM 数据治理成熟度模型为基准，再根据企业的需求进行适当的裁剪，形成符合企业自身的数据管理模型。

四、能力成熟度等级

SEI EDM 数据治理能力成熟度模型的能力成熟度定义及相关描述如下：

五、SEI EDM自评工具

以下是SEI EDM 数据治理成熟度模型的评估工具，目前只有英文版。笔者也正在对该工具进行学习，后续翻译成中文版再分享给大家。

六、SEI EDM模型总结

SEI EDM 数据治理能力成熟度模型与CMMI的数据管理能力成熟度模型都是主要参考了CMMI（能力成熟度模型集成），所以在过程域设置和成熟度等级划分上都比较相似。相比，CMMI的数据管理能力成熟度模型配套的工具相对齐全，所以国内的一些咨询公司比较推荐使用CMMI DMM模型。笔者认为，CMMI DMM 模型和EDM DMM模型本质上没有太大差别，不论哪个模型都只是一个工具，培养起企业全员的数据质量意识和数据思维，逐步建立起企业的数据治理文化才是企业数据治理成功实施的真正秘诀。

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