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。

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。

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。

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级别
L5：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

L4：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

L3：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

L2：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

L1：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

1、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。
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。

差距分析
对照能力等级标准的相关要求， 梳理本企业数据管理的相关制度 、执行过程文档、数据管理平台 和工具的相关资料，进行差距分 析，制定建设提升工作计划。
-贯标准备
- 贯标启动
- 差距分析
- 建设规划

能力建设
健全数据管理组织，完善数据管理 制度体系，优化数据管理平台和工 具，开展对标自评估。
- 能力建设
- 试运行
- 自评估

现场认证审核
组建评估队伍，提交正式评估申请， 开展第三方评估，获取评估结果和提 升整改意见。
- 第三方评估
- 出具报告