DCMM数据管理能力成熟度评估-评估流程

DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理能力成熟度评估模型）是由全国信标委大数据标准工作组（国家工信部信软司主导，多家企业和研究机构共同组成）研发，并于2018年3月15日正式发布，是我国数据管理领域最佳实践的总结和提升。

DCMM模型是一个整合了标准规范、管理方法论、评估模型等多方面内容的综合框架，他将组织内部数据能力划分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。该标准适用于组织在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。

DCMM结构组成

DCMM模型，按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大过程域，即：数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量管理、数据标准、数据生命周期。这八个过程域共包含28个过程项，441项评价指标。

适用对象   
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。
一是数据拥有方，如：银行、能源、通信等大数据拥有和使用的企业；
二是信息技术服务方，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。

服务内容
1.评估依据
数据管理能力成熟度评估的依据是国家标准GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》及相关法律法规要求，按照规定的程序，对企业的数据管理能力进行评估的活动。

2.评估内容
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、数据标准和数据生存周期8个核心能力域，具体细分为28个过程域。
（1）数据架构：数据模型、数据分布、数据集成与 共享、元数据管理
（2）数据应用：数据分析、数据开放共享、数据服务
（3）数据安全：数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计
（4）数据质量：数据质量续期、数据质量检测、数据质量分析、数据质量提升
（5）数据标准：业务属于、参考数据和主数据、数据元、指标数据

DCMM框架

3.能力等级
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。

DCMM能力登记

4.评估流程
DCMM评估流程分为评估准备、正式评估和结果评议三个阶段。

DCMM评估流程
（1）评估准备阶段：被评估方参照DCMM标准建立、健全数据管理体系，内部运行开展自评估，也可以通过贯标咨询机构协助对标，并向第三方评估机构提交有效的申请材料。
（2）正式评估阶段：评估机构受理评估申请后，组织现场评审并出具评估报告，给予评估等级的推荐意见，并报评估工作部备案。
（3）结果评议阶段：评估工作部对评估机构报送的评估结果进行合规性审查，对于合规性审查中发现存在较大问题的评估结果有权驳回。对于评估机构推荐的优化级、量化管理级和优化级的评估结论，评估工作部需组织专家对评估结果进行评议。

5.评估成果
（1）评估结果：全面展示企业数据管理各能力项成熟度评估等级，给出数据管理能力成熟度等级推荐建议；
（2）评估报告：分析梳理企业数据管理现状，识别数据管理问题及改进项；
（3）评估证书：颁发企业数据管理能力成熟度评估证书。

6.评估收益
（1）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；
（2）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；
（3）帮助企业提高人员技能，推动企业数据管理人才队伍建设；

（4）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、数字经济领域等，重要会议、学术交流、承接项目等均可获得更多的机会和优势。

DCMM离不开数据管理工具支持

从DCMM评估要求里可以看到，明确要求“申请的企业至少具有数据治理、数据质量、数据安全、数据标准、数据应用、数据架构、数据生存周期等方面的两项管理工具，并提供工具的软件著作权证书或产品采购合同作为证明材料”。数据管理工具必不可少。

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