【原】数据管理能力成熟度评估模型DCMM

一、概述

《GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》由中国国家标准化管理委员会于2018年3月15日发布，于2018年10月1日起实施。数据管理能力成熟度评估模型（Data Management Capability Maturity Model ，简称DCMM）是国内关于数据管理能力成熟度评估的一项国家标准。

二、DCMM评估等级

DCMM描述8个数据管理能力域，每个能力域包括若干数据管理能力项，标准中共包含28个能力项。通过对能力项的评估打分，识别企业在数据治理方面的能力。DCMM定义的评估等级分别为：

1) 初始级：数据管理活动主要是在项目级进行体现，没有统一的管理流程，被动式的开展。

2) 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。

3) 稳健级：数据已经被当做实现组织绩效目标的重要资产，在组织层面制定了一系列标准化管理流程以促进数据管理的规范化。

4) 量化管理级：数据被认为是获取竞争优势的重要资源，能够对数据管理过程进行监控，对结果进行量化分析。

5) 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。

三、数据管理能力成熟度所描述的8个能力域及28个能力项：

四、作用

1) 发现存在的问题，指明发展方向

通过对于企业DCMM的评估，可以发现企业数据管理过程中存在的问题，并且结合其他企业的最佳实践经验，给出针对性的建议。同时，也可以发现企业数据管理过程中的优点，并加以强化和宣传。

2) 建立数据能力提升体系，提升人员技能

提供专项能力提升，完善企业数据管理体系建设，发现企业数据管理薄弱环节，同时可以加强企业内部技术人员、业务人员以及管理人员的数据资产意识，提升相关从业者的技能，理清数据管理、应用建设的思路和框架，规范和指导相关工作的开展。