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DCMM数据管理能力成熟度认证
DCMM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。该标准适用于信息系统的建设单位,应用单位等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认证基本概述
DCMM《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准是我国首个数据管理领域国家标准,定义了数据管理能力的八个能力域,描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准,又细分为28个能力项,每个能力项都划分为5个等级,共计441项指标,汇成组织数据管理能力的5个总体等级。该标准适用于信息系统的建设单位,应用单位等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。

评估通过一系列的方法、关键指标和问卷来评价某个企事业的数据管理现状,从而帮助其查明问题、找到差距、指出方向,并且提供实施建议,为企业提供与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系建设。

适用范围

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。
  • 1. 企业自身拥有大量数据,有数据管理需求的企业
    例如:金融与保险机构、互联网企业、电信运营商、工业企业、数据中心所属主体、高校、政务数据中心等;
  • 2. 为客户提供数据解决方案的企业
    例如: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标准给出了数据管理成熟度评估模型及相应的成熟度等级,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个核心能力域及28个能力项,依此对企业的数据管理成熟度进行评估。

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
数据应用 数据分析
数据开放分享
数据服务
能力域 能力项
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
数据标准 业务术语
参考数据和主数据
数据元
指标数据
数据生存周期 数据需求
数据设计和开发
数据运维
数据退役

等级划分

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认证的好处
  • 帮助企业科学有效地掌握数据管理方法,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贯标流程
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数据来源于公司运营统计,截止时间为2023年5月
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