下載 | DCMM數據管理能力成熟度模型（附解讀）
01
DCMM 標準簡介
為規范國內各行業數據管理和應用工作，提升國內數據管理和應用能力，全國信息技術標準化技術委員于2014年會啟動了《數據管理能力成熟度評價模型》（Data Capability Maturity Model 簡稱DCMM）的制定工作，并將作為一項國家標準（標準號：GB/-T 36073--2018），該標準于2018-03-15發布，2018-10-01正式實施。后臺回復：DCMM，下載標準全文。
1.1、評估依據
數據管理能力成熟度評估的依據是國家標準GB/T 36073-2018《數據管理能力成熟度評估模型》，該標準借鑒了國際上數據管理理論框架和方法，在綜合考慮國內數據管理情況發展的基礎上，整合了標準規范、管理方法論、數據管理模型、成熟度分級等多方面內容。
1.2、評估內容
DCMM數據管理能力成熟度評估模型定義了數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量、數據標準和數據生存周期八個核心能力域及28個能力項，并以組織、制度、流程和技術作為八個核心域評價維度。
DCMM是一個整合了標準規范、管理方法論、評估模型等多方面內容的綜合框架，目標是提供一個全方位組織數據能力評估的模型。在模型的設計中，結合數據生命周期管理各個階段的特征，對數據管理能力進行了分析、總結，提煉出組織數據管理的八大能力，并將這八大能力劃分為八個共八個關鍵過程域，即：數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量管理、數據標準、數據生命周期，標準描述了每個過程域的建設目標和度量標準，可以作為組長進行數據管理工作的參考模型。
02
數據成熟度評級等級
DCMM將數據管理能力成熟度劃分為五個等級，自低向高依次為初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級，不同等級代表企業數據管理和應用的成熟度水平不同。
03
總結與評價
DCMM參考了DAMA-DMBOK的先進經驗和方法，并結合了國內數據管理整體的水平和現狀，是國內各相關組織進行數據管理的一個參照型標準。該標準的發布對于規范行業數據的管理，促進數據產業的發展有著重要的意義。
（1）為組織的數據管理指明了方向
在數據管理領域國內一直缺乏完善的數據管理成熟度體系的研究，DCMM填補了這一空白，為國內各相關組織的數據管理的成熟度發展提供了方向性指導。根據DCMM組織能夠進行數據管理成熟度的自我評估，找到改進方向，并制定改進措施，實施改進方案，提升組織的數據管理水平。
（2）培養專業人才，提升組織績效
大數據產業的發展是技術驅動式的，這個領域對人員的技能和素質有很高的要求。通過DCMM的評估，可以對組織的數據從業人員進行專業化的培訓和培養，提升數據管理和應用的技能，從而提升組織數據變現、數據創新的能力。
（3）規范行業發展，促進產業發展
大數據行業相對傳統產生來說是一個新生的領域，理論知識和行業實踐都處于探索和發展階段，特別是數據管理和應用的知識體系。通過DCMM的評估，可以規范和指導數據行業的發展，提升從業人員數據資產意識。通過數據管理的應用實踐和探索，逐步規范數據管理過程，提升數據管理成熟度，從而促進整體數據產業的發展。
