数据管理能力成熟度评估模型

2018 年，国家质量监督检验检疫总局、国家标准化管理委员会发布国家标准《数据管理能力成熟度评估模型(Data management capability maturity assessment model,DCMM)》(GB(T36073-2018), 是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，标准借鉴了国际上数据管理理论框架，整合了标准规范、管理方法论、数据管理模型、成熟度分级等多方面内容。在模型设计上，结合数据生存周期管理各个阶段的特征，按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出数据管理的 8 个能力域，并划分成 28 个能力项，同时将数据管理能力成熟度等级划分为五个等级。该标准定义了包含数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期 8 个能力域的评估模型，涉及组织、制度、流程和技术四个方面的内容。DCMM 模型用于对组织数据管理能力成熟度等级进行界定，为组织数据管理能力建设与提升提供依据。
DCMM 模型用于对组织数据管理能力成熟度等级进行界定，为组织数据管理能力建设与提升提供依据。DCMM 模型对组织的数据管理能力进行了分析、总结，将能力成熟度等级划分为 5 个等级，不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同，从低到高依次为初始级(1级)、受管理级(2级)、稳健级(3级)、量化管理级(4级)、优化级(5级)，并给出了相关功能介绍和评定指标，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。标准适用于信息系统的建设单位、应用单位等进行数据管理时候的规划、设计和评估，也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。
在对以上组织进行DCMM 贯标时，根据所属行业或组织性质的不同，可能涉及到不同的业务流程、数据类型以及数据管理角色。
DCMM贯标流程，主要分为三个阶段：
(1)差距分析：贯标启动，进行差距分析。
(2)能力建设：建立数据管理组织，完善制度，内部运行并开展自评估。
(3)测量评估：提交有效的申请材料，评估机构组织实施文件评审和现场评审，开展第三方评估，评审资料汇总、等级推荐函上报，DCMM专家委员会评审，等级通过公示获取评估报告和能力证书。
DCMM申请前如何确定自身数据管理能力所处等级?
①初始级(一级)：在项目级体现，没有统一的管理流程，主要是被动式管理。
②受管理级(二级)：意识到数据的重要性，制定了管理流程并有相关人员进行初步管理。
③稳健级(三级)：意识到数据的价值，组织层面制定了系列的标准化流程，促进数据管理规范化。
④量化管理级(四级)：数据是获取竞争优势的重要资源，数据管理的效率能量化分析和监控。
⑤优化级(五级)：数据是组织生存和发展的基础，相关管理流程能实时优化，能在行业内进行最佳实践分享(行业标杆)。


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