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    DCMM全称Data Management Capability Maturity Assessment Model,数据管理能力成熟度评估模型。

    是我国首个数据管理领域国家标准,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。

    工信部信软司、国家市场监管总局标准技术管理司于2014年成立全国信标委大数据标准工作组,从事国家大数据领域标准化工作。工作组成立当年,DCMM国家标准立项,正式启动研制工作,经过近4年的标准研制、试验验证,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等级划分

    等级一:初始级。
    组织没有意识到数据的重要性,数据需求的管理主要是在项目级来体现,没有统一的数据管理流程,经常由于数据的问题导致低下的客户服务质量、繁重的人工维护工作等。
    等级二:受管理级。
    组织已经意识到数据是资产,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,并且识别了与数据管理、应用相关的干系人。
    等级三:稳健级。
    数据已经被当作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以促进数据管理的规范化。
    等级四:量化管理级。
    数据被认为是获取竞争优势的重要资源,组织认识到数据在流程优化、工作效率提升等方面的作用,针对数据管理方面的流程进行全面的优化。
    等级五: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。

    DCMM模型

    DCMM结合数据生命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,提炼出组织数据管理的八大过程域,并对每项能力域进行了二级过程项(28个过程项)和发展等级的划分(5个等级)以及相关功能介绍和评定指标(441项指标)的制定。

    DCMM评估意义

    一是准确把握数据管理现状:通过 DCMM 模型可以对企业数据管理的现状进行全面分析,总结当前数据管理工作的成果和优势,加强高层领导、业务部门对于数据工作的参与,同时也可以准确把握当前存在的问题,为下一步数据管理工作的提升指明方向。
    二是提升企业数据管理人员技能以及意识:通过企业或单位数据能力成熟度的相关培训及评估,可以统一企业或单位相关人员对于数据管理相关概念的认识,可以完善、提升企业或单位数据管理人员对于数据管理的能力,同时提升对于数据资产重要性的认识。
    三是建立数据管理体系:通过企业或单位数据能力成熟度的相关培训及评估,可以帮助企业或单位建立全面的数据管理能力体系,促进企业或单位内部数据管理相关的组织、制度、流程、标准和规范等内容的建立,为数据价值的全面提升打下基础。
    四是建立演进计划路线图:通过对企业或单位数据管理现状的分析以及和业界最佳实践的对比,可以明确企业或单位数据管理方面存在的差距,并且根据企业或单位数据战略发展的需要,整体制定企业数据管理的发展蓝图以及逐年的演进、建设计划。

    成功案例: