一、 DCMM 標準簡介

為規范國內各行業數據管理和應用工作，提升國內數據管理和應用能力，全國信息技術標準化技術委員于2014年會啟動了《數據管理能力成熟度評價模型》（Data Capability Maturity Model 簡稱DCMM）的制定工作，并將作為一項國家標準（標準號：GB/-T 36073--2018），該標準于2018-03-15發布，2018-10-01正式實施。

DCMM由中國電子技術標準化研究院牽頭，人民大學、清華大學、建設銀行、光大銀行、華為、御數坊、阿里巴巴等單位起草，是國內關于數據能力成熟度模型的一項國家標準，在制定的過程中充分吸取了國內先進行業的發展經驗（以金融業為主），結合了國際上DAMA（國際數據管理協會）《數據管理知識體系指南DMBOK》中的內容。

DCMM是一個整合了標準規范、管理方法論、評估模型等多方面內容的綜合框架，目標是提供一個全方位組織數據能力評估的模型。在模型的設計中，結合數據生命周期管理各個階段的特征，對數據管理能力進行了分析、總結，提煉出組織數據管理的八大能力，并將這八大能力劃分為八個共八個關鍵過程域，即：數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量管理、數據標準、數據生命周期，標準描述了每個過程域的建設目標和度量標準，可以作為組長進行數據管理工作的參考模型。

二、 DCMM的八個關鍵過程域

DCMM定義對數據管理的關鍵過程域進行了定義，分為8個一級過程域，每個過程域分為多個能力項，共29個數據管理的能力項，如下表所示：

三、 數據成熟度評級等級

本標準將組織數據能力成熟度評價層級劃分為五個等級：初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級，如下圖：

1. 初始級

數據管理的需求主要在項目級體現，沒有統一的數據管理流程，主要是被動式管理，具體特征如下：

a.組織在制定戰略決策時，未獲得充分的數據支持；

b.沒有正式的數據規劃、數據架構設計、數據管理組織和流程等；

c.業務系統各自管理自己的數據，各系統之間的數據存在不一致的現象，組織意識到數據管理或數據質量的重要性；

d.數據管理僅根據項目實施的周期進行，無法核算數據管理、維護的成本。

2. 受管理級

組織已意識到數據是資產，根據管理策略的要求制定了管理的流程，指定了具體人員進行初步管理，具體特征如下：

a.意識到了數據的重要性，制定了部分數據管理規范，設置了相關崗位；

b.意識到了數據質量和數據孤島是一個重要的管理問題，但目前沒有解決問題的辦法；

c.組織進行了初步的數據集成工作，嘗試整合各業務系統的數據，設計了相關數據模型和管理崗位；

d.開始進行了一些重要數據的文檔工作，對重要數據的安全、風險等方面設計相關管理措施。

3. 穩健級

數據已內當作實現組織績效目標的重要資產，在組織層面制定了系列的標準化管理流程，促進數據管理的規范化，具體特征如下：

a.意識到數據的價值，在組織內部建立數據管理的規章和制度；

b.數據的管理以及應用能結合組織的業務戰略、經營管理需求以及外部監管需求；

c.建立了相關數據管理組織、管理流程，能推動組織內各部門按流程開展工作；

d.組織在日常的決策，業務開展過程中能獲取數據支持，明顯提升工作效率；

e.參與行業數據管理的相關培訓，具備數據管理人員。

4. 量化管理級

數據被認為是獲取競爭優勢的重要資源，數據管理的效率能量化分析和監控，具體特征如下：

a.組織層面認識到數據是組織的戰略資產，了解數據在流程優化、績效提升等方面的重要作用；

b.在組織層面建立了可量化的評估指標體系，可準確測量數據管理流程的效率并及時優化；

c.參與國家、行業等相關標準的制定工作；

d.組織內部定期開展數據管理、應用相關的培訓工作；

e.在數據管理、應用的過程中充分借鑒了行業最佳案例以及國家標準、行業標準等外部資源，促進組織本身的數據管理、應用的提升。

5. 優化級

數據被認為是組織生存和發展的基礎，相關管理流程能及時優化，能在行業內進行最佳實踐分享，具體特征如下：

a.組織將數據作為核心競爭力，利用數據創造更多的價值和提升改造組織的效率；

b.能主導國家、行業等相關標準的制定工作；

c.能將組織自身數據管理能力建設的經驗作為行業最佳案例進行推廣。

四、 實施DCMM的意義

DCMM參考了DAMA-DMBOK的先進經驗和方法，并結合了國內數據管理整體的水平和現狀，是國內各相關組織進行數據管理的一個參照型標準。該標準的發布對于規范行業數據的管理，促進數據產業的發展有著重要的意義。

（1）為組織的數據管理指明了方向

在數據管理領域國內一直缺乏完善的數據管理成熟度體系的研究，DCMM填補了這一空白，為國內各相關組織的數據管理的成熟度發展提供了方向性指導。根據DCMM組織能夠進行數據管理成熟度的自我評估，找到改進方向，并制定改進措施，實施改進方案，提升組織的數據管理水平。

（2）培養專業人才，提升組織績效

大數據產業的發展是技術驅動式的，這個領域對人員的技能和素質有很高的要求，而且大數據產業可可以分為不同的細分領域。通過DCMM的評估，可以對組織的數據從業人員進行專業化的培訓和培養，提升數據管理和應用的技能，從而提升組織數據變現、數據創新的能力。

（3）規范行業發展，促進產業發展

大數據行業相對傳統產生來說是一個新生的領域，理論知識和行業實踐都處于探索和發展階段，特別是數據管理和應用的知識體系。通過DCMM的評估，可以規范和指導數據行業的發展，提升從業人員數據資產意識。通過數據管理的應用實踐和探索，逐步規范數據管理過程，提升數據管理成熟度，從而促進整體數據產業的發展。

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