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DCMM《数据管理能力成熟度模型》简介
发布时间: 2022-07-21

01背景介绍



  1、环境要求,大势所趋  

在当前数字经济高速发展的社会环境下,数据成为了新型的生产要素,是数字化、网络化、智能化的基础已快速的融入到了生产、流通和消费的各个环节中,企业数字化转型是当前大势所趋。


数据价值发挥的前提是管理好数据,然而,数据规模的增加、数据格式的复杂化等都给企业数据管理提出了挑战,目前看来,数据管理主体责任不清晰、数据底数不清、数据安全风险严峻、数据质量不高、数据流通不畅、数据价值挖掘不够等问题严重制约了企业数字化转型和智能化升级的步伐,企业数据管理能力亟待提升,业界需要相关标准以规范数据管理。



  2、国家重视、政策推动  

在6月22日召开中央全面深化改革委员会第二十六次会议上,习近平主席强调,数据基础制度建设事关国家发展和安全大局,要加快构建数据基础制度体系。


《工业和信息化部办公厅关于印发企业数据管理国家标准贯标工作方案通知》(工信厅信发函[2022]81号)中要求:深入贯彻落实《“十四五”数字经济发展规划》、《“十四五”大数据产业发展规划》,充分发挥国家标准引领作用,加快提升企业数据管理能力,指导企业落实《数据管理能力成熟度评价模型》(GB/T36073-2018,简称DCMM)国家标准。



02

DCMM贯标评估简介



  1、DCMM概念  

GB/T36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》国家标准(DCMM模型):我国首个数据管理领域国家标准,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。该标准借鉴了国际上数据管理理论框架和方法,在综合考虑国内数据管理情况的基础上,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。


  2、DCMM适合哪些评估对象  

DCMM是针对企业数据管理和应用能力的评估框架,从标准本身讲,任何企业都可以申请。目前主要适用于两类。


▶数据拥有方,如:银行、能源、通信等大数据拥有和使用的企业;

▶信息技术服务方,如数据管理中台技术提供商、数据管理技术解决方案提供商。


  3、DCMM评估包含的内容  

DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准、数据生存周期8个核心能力域,细分为28个过程域和445条能力等级标准。


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  4、DCMM评估分为几个等级  

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),不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。

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03

DCMM贯标评估的价值



  1、全面体检、以评促建  

DCMM评估是企业借助第三方权威评估机构开展的全面体检。通过“以评促建”厘清组织数据管理能力真实水平,发现数据管理存在的问题,对应问题和不足制定解决良策。使数据资产“看得见”“管得住”“流得畅”“用得好”,深入挖掘数据价值,实现数据管理反哺业务水平提升。

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  2、企业可获得的收益  

帮助企业科学有效的掌握数据管理方法,发现问题、找到差距,给出企业提高数据管理能力的路径。

帮助企业提升内部管理,提高数据作为单位核心战略资源的地位。

帮助企业提高人员技能,推动企业数据管理人才队伍建设。

帮助企业提高市场竞争门槛,促进数据要素价值释放。

同时,贯标企业在对外服务、试点项目、数字经济、承接项目等方面均可获得更多的机会和优势。

证明企业数据管理能力,增强外部信任,提升项目建设质量。


如需DCMM相关的评估和咨询服务请和协会联系: 

左老师  13501283987

毛老师  18600181055


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