什麼是你的資料集中成熟度級別最低的資料？你的回答可能是沿襲這條思路：未被審查的、沒有被建模的，沒有元資料、不知道它是什麼的」，「它雖然在我們的協助資料模型中，但是除了欄位名外沒有其他資訊，沒有元資料」，或者「它在我們的模型中，我們有一些過時的定義，而且我們也不再認為它是可信賴的」\這可能會花費很多的時間，但最重要的是為它建立乙個基線。需要捕獲的主要內容是：
\它在你的資料模型中嗎？\
你給它的元資料了嗎？\
如果有元資料，你信任元資料中的資訊嗎？\
在第2天，介紹了資料成熟度模型的自然級數：
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你現在要尋找的是你能看到的資料當前所處於的級別。從最低的級別開始，你能夠看到的在成熟度中的下乙個位置在**？如果你的起始級別是「未建模的、沒有元資料、不知道它是什麼的」，你的資料所能看到的下一步可能是「屬於我們的資料模型但是我們對它獲得不了其他的輔助資訊」……與其建立乙個需要強制我們的資料去適應它的資料成熟度模型，不如讓我們用資料已經存在的不同的階段來定義成熟度的路徑。\
第3篇blog把關注重點從最低階的成熟度轉向最高端的成熟度，並試圖使用一致的術語來架越鴻溝：
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其實，我想讓你做的是拿出你在第一天得到的內容並寫下與它完全相反的內容，這個會幫助你確定最高的成熟度級別。所以，如果你的最低級別是：「未建模的，未被評審的，沒有元資料的」，那麼最適宜的最高端別應該是「資料模型經過了資料治理委員會評審和治理過的，驗證過了資料模型並進行了及時更新」。這樣做會讓你的成熟度模型框定相同的專案。如果你在討論你的最低級別的資料模型，你應該討論包括最高端別在內的其他級別。\
先從最重要的事情開始，完成下列內容：填寫你的資料治理成熟度模型模板，找出你的程式中的範圍內資料。 下面要做的是從你的資料中取樣，並確保你能從成熟度模型中輕鬆的為其進行定位。如果再讓我我來做這步工作的話，我會隨機的挑選出40個字段並逐一進行檢查。我會檢視這些字段，檢查模型，檢查它們是否擁有元資料等，並看它們是否可以屬於某個級別。你需要確保所有這些資料字段都在成熟度模型中找到了歸屬位置。如果在這其中發生了生命問題，說明你還沒有完全清晰的定義好了你的等級。如果它們同時被分到了兩個級別中，你需要定義乙個新的級別來說明其中的不同，或者根據它的特徵合併到你其中乙個已經存在的級別中。檢視英文原文：building a data maturity model for data governance
譯者簡介：孫向暉，兒子小名「豆豆」，常被人稱為「豆豆他爹」。2023年開始步入it行業，現任浪潮軟體質保中心副主任。專注於研究和實踐mda/up/uml/scm等相關技術在團隊中的大規模應用，對產品化的軟體專案管理、需求管理和配置管理略有心得。他的部落格為
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大資料成熟度模型可用來描述企業使用大資料的階段或企業與大資料的整合程度。成熟度模型分五個階段 業務監測，企業使用預警手段監控企業的執行狀態。業務洞察，企業使用分析 挖掘方法，在特定領域做出有意義的決策。業務優化，企業將大資料整合到業務執行中，使業務在執行中不斷優化 完善。資料盈利，是大資料使用的變現...
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