简介

《数据管理能力成熟度评估模型》(以下简称DCMM)是我国在数据管理领域正式发布的国家标准,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。

适用对象

【数据拥有方】:金融和保险机构、互联网企业、电信运营商、工业企业、数据中心所属主体、高校等;

【数据解决方案提供方】:数据开发/运营商、信息系统建设和服务提供商、信息技术服务提供商等。

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八个核心能力域及28个能力项,并以组织、制度、流程和技术作为八个核心域评价维度。

  • 能力域 能力项
    数据战略 数据战略规划
    数据战略实施
    数据战略评估
    数据治理 数据治理组织
    数据制度建设
    数据治理沟通
    数据架构 数据模型
    数据分布
    数据集成与共享
    元数据管理
  • 能力域 能力项
    数据应用 数据分析
    数据开放共享
    数据服务
    数据安全 数据安全策略
    数据安全管理
    数据安全审计
    数据质量 数据质量需求
    数据质量检查
    数据质量分析
    数据质量提升
  • 能力域 能力项
    数据标准 业务术语
    参考数据和主数据
    数据元
    指标数据
    数据架构 数据模型
    数据分布
    数据集成与共享
    元数据管理

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、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级,不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。

  • 优化级

    数据被认为是组织生存的基础,相关管理流程能够实时优化,能够在行业内进行最佳实践的分享。

  • 量化管理级

    数据被认为是获取竞争优势的重要资源,数据管理效率能够进行量化分析和监控。

  • 稳健级

    数据已经被当做实现组织绩效目标的重要资产,在组织层面制定了系列的标准化管理流程促进数据管理的规范化。

  • 受管理级

    组织已经意识到数据资产,根据管理策略的要求制定了管理流程,指定了相关人员进行初步的管理。

  • 初始级

    数据需求的管理主要是在项目级进行体现,没有统一的管理流程,主要是被动式的管理。

评估流程

  • 1评估工作部遴选试点评估单位。
  • 2入选的试点评估单位向评估机构提交有效的申请材料。
  • 3评估机构受理评估申请后,组织实施文件评审和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。
  • 4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量化管理级和优化级评估结论,评估工 作部需组织专家对评估结果进行评议。
  • 5评估工作部对通过审查、复核或评议的,进行为期一周的公示。对公示后无异议的,由评估机构颁发数据管理能力成熟度评估证书。

DCMM评估企业收益

  • ◆ 帮助和指导企业获得数据管理现状,识别与行业最佳实践差距,找准关键问题,提出数据管理改进建议和方向。
  • ◆ 开展人员培训,提升企业数据管理人员技能,提高企业数据管理能力成熟度。
  • ◆ 有机会参与数据管理优秀案例遴选以及成果展示系列活动。
  • ◆ 以第三方客观评估结果为依据,对外展示企业数据管理能力,满足监管要求,传递信任。

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