工程管理论文哪里有？本文参考DCMM指标体系，指标设置的合理性具有一定主观性，针对气象行业背景，或者说针对具体的气象数据特点，指标设置不仅需要行业经验支撑，也需要科学合理的理论支撑。
1绪论
1.2.1数据管理研究现状
在当前的信息时代，数据管理的职能至关重要。数据管理从人工管理到文件系统，再到数据库系统阶段，其是在IT领域的一个新兴领域，在过去的30年里，数据管理的概念和支撑技术发展得非常迅速。国际数据管理协会出版的《数据管理的知识体系和指南》(DAMA-DMBOK)指出实现这种平衡的最佳方式是致力于成功和有效地执行数据管理[12]。二十一世纪以来国内外有关数据管理的期刊、论文等出版物稳步高数量产出，从数量上看整体呈增长趋势。
数据作为企业的重要资产，是帮助企业实现创新和战略目标的宝贵工具。尽管数据管理十分重要，其重要程度也得到了企业认可，且被认为是当前技术领域最重要的问题之一，仍少有企业能成功地从中获得价值。相关学者一致认为，数据管理需要涵盖所有涉及使数据可访问、可靠并适合内部和外部使用的主要内容。事实上，数据管理应该平衡企业的战略需求和运营需求。
纵观国内数据管理的理论研究，数据管理领域还存在诸多问题。一是，目前国内对数据管理的重视程度还远远不够，缺乏相关理论框架、知识体系和研究工具，理论研究脱离了国内数据行业的发展现状[13]。二是，数据资源深层次挖掘能力不足，数据质量水平不高，数据应用广度和深度仍然有待提升，需要继续关注如何管好、用好数据，充分挖掘数据价值，促进精益化管理和创新发展。三是，数据科学技术人才紧缺[14]。
3气象数据管理能力成熟度模型指标体系搭建
3.1建立指标体系
参照DCMM二级梯度指标建立8个一级指标和28个二级指标[2]，8个一级指标包括气象数据战略、气象数据治理、气象数据架构、气象数据应用、气象数据安全、气象数据质量、气象数据标准和气象数据生存周期。28个二级指标包括气象数据战略规划、气象数据战略实施、气象数据战略评估、气象数据治理组织、气象数据制度建设、气象数据治理沟通、气象数据模型、气象数据分布、气象数据集成与共享、气象元数据管理、气象数据分析、气象数据开放共享、气象数据服务、气象数据安全策略、气象数据安全管理、气象数据安全审计、气象数据质量需求、气象数据质量检查、气象数据质量分析、气象数据质量提升、气象业务术语、气象参考数据和主数据、气象数据元、气象指标数据、气象数据需求、气象数据设计和开发、气象数据运维和气象数据退役[2]。
分析气象数据管理背景、行业经验及气象数据特点，经过多位专家多次访谈及会议讨论，在DCMM的8个一级指标和28个二级指标基础上增加79个三级指标，三级梯度指标关系如表所示。
5气象数据管理能力成熟度评估案例分析：以N市气象局为例
5.1案例单位简介
近年来，N市气象局把握大数据技术与气象数据的特点，找准业务试验的最佳切入点，从数据管理、服务提供、运行保障等多维度进行综合设计，充分运用新技术，争取在数据分析、加工处理、服务形态、提供方式等方面取得突破，加强数据管理，为数值预报、科学研究提供数据支撑。目前N市所在省每年新增的气象数据达到百TB量级以上，并仍在快速增长中。
5.2 N市气象局气象数据管理能力成熟度评估过程
气象数据管理能力成熟度评估过程主要遵循以下原则。（1）客观性原则：在评估过程中对组织问题及现状给予客观测量评估。（2）无关性原则：评审团队应与被评估对象完全无关，不存在利益上的关联关系。（3）可追溯原则：评估全程记录，任何环节节点均可追溯。（4）安全性原则：对组织实际气象数据进行保密，保证气象数据的安全性。在此原则基础上展开N市气象局气象数据管理能力成熟度评估过程[64]。
评估过程依据第四章4.3小节，首先计算隶属度评价矩阵，然后计算模糊评价矩阵，依据最大隶属度原则可初步判定气象数据管理能力成熟度等级。最后通过目标等级隶属度得分判定所属等级，综合一级指标、二级指标、三级指标等级得分判定进行综合评估。
5.2.1计算隶属度评价矩阵
设计问卷调查评估N市气象局气象数据管理能力成熟度。问卷中数字1-5分别代表初始级、可重复级、稳健级、化管理级和优化级五个不同成熟度等级[65]。调查的对象为N市气象局气象数据管理业务的利益相关者[66]，本次调查回收有效调查问卷30份，问卷详见附录一，问卷调查统计结果如表5-1所示。
6总结与展望
6.2展望
本文研究内容尽管通过具体案例分析，较为贴合企业当前气象数据管理能力成熟度水平，但无论研究方法还是研究过程仍有不足之处，仍需在以下方面持续改进。
在模型指标结构上，本文参考DCMM指标体系，指标设置的合理性具有一定主观性，针对气象行业背景，或者说针对具体的气象数据特点，指标设置不仅需要行业经验支撑，也需要科学合理的理论支撑。
在研究方法上，本文基于网络层次分析法建立了网络结构模型，虽考虑了指标间复杂网络关系，但ANP网络结构模型计算过程过于复杂，需借助计算机辅助计算。在计算过程中使用的1-9标度法存在主观性。FCE模糊综合评价数据来源问卷调查的结果也存在一定的主观性。
因此，消去主观因素的影响可作为本文研究内容的改进方向，方能使评估结果更具客观性和说服力。
参考文献（略）
