DCMM 數據管理能力成熟度評估
數據管理能力成熟度評估模型，Data Management Capability Maturity Assessment Model，簡稱DCMM。DCMM是我國在數據管理領域正式發布的國家標準，旨在幫助企業利用先進的數據管理理念和方法，建立和評價自身數據管理能力，持續完善數據管理組織、程序和制度，充分發揮數據在促進企業向信息化、數字化、智能化發展方面的價值。
一、DCMM發展情況
2016年12月，工信部印發《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》，提出重點開展數據開放共享、產品評價、數據能力成熟度、數據質量、數據安全等關鍵標準的試驗驗證和符合性檢測。
2018年3月，GB/T 36073-2018《數據管理能力成熟度評估模型》國家標準發布并于同年10月正式實施。
2019年至今，中國電子信息行業聯合會在廣州、南京、杭州、深圳、北京、寧波、石家莊、廈門、太原、上海、貴陽、沈陽、武漢等地成功舉辦了多場DCMM標準宣貫活動。
2020年4月，工信部印發《關于工業大數據發展的指導意見》，強調要開展數據管理能力評估貫標，推廣DCMM國家標準，構建工業大數據管理能力評估系統，引導企業提升數據管理能力。
二、DCMM評估依據及流程
DCMM評估的依據是國家標準GB/T 36073-2018《數據管理能力成熟度評估模型》，該標準借鑒了國際上數據管理理論框架和方法，在綜合考慮國內數據管理情況發展的基礎上，整合了標準規范、管理方法論、數據管理模型、成熟度分級等多方面內容。
流程如圖所示：
注：DCMM3級以上，需要現場評估。
三、DCMM評估內容
DCMM定義了數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量、數據標準和數據生存周期8個核心能力域和28個能力項：
1.數據戰略
分為數據戰略規劃、數據戰略實施和數據戰略評估3個能力項。數據戰略是組織開展數據管理工作的愿景、目的、目標和原則。制定、發布并根據情況修訂數據戰略，確定任務藍圖及優先級順序，提供保障數據戰略實施的資源和資金，定期檢查和評估數據戰略實施情況，分析與數據戰略目標的差距，從而有利于戰略的執行和調整。
2.數據治理
分為數據治理組織、數據制度建設和數據治理溝通3個能力項。數據治理旨在明確各崗位職位、職責和工作流程，建立有效的溝通機制，確保數據資產能長期有序地、可持續地得到管理。數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合(規劃、監控和執行)。數據治理職能指導其他數據管理職能如何執行，屬于在高層次上執行數據管理制度。
3.數據架構
分為數據模型、數據分布、數據集成與共享和元數據管理4個能力項。數據架構是用于定義數據需求、指導對數據資產的整合和控制、使數據投資與業務戰略相匹配的一套整體構建和規范。建立數據模型的開發和管理規范，設計并維護組織級和系統應用級數據模型。建立基于數據特征的數據分類管理機制以及組織級應用系統之間數據集成和共享的制度、標準和環境。對元數據進行分類，建立元模型標準，實現不同來源的元數據有效集成。
4.數據應用
分為數據分析、數據開放分享和數據服務3個能力項。數據應用是通過對組織數據進行統一的管理、加工和應用，對內支持業務運營、流程優化、營銷推廣、風險管理、渠道整合等活動，對外支持數據開放共享、數據服務等活動，從而提升數據在組織運營管理過程中的支撐輔助作用，同時實現數據價值的變現。數據應用是數據價值體現的重要方面，數據應用的方向需與組織的戰略和業務目標保持一致。
5.數據安全
分為數據安全策略、數據安全管理和數據安全審計3個能力項。數據安全管理是計劃、制定、執行相關安全策略和規程，確保數據和信息資產在使用過程中要有恰當的認證、授權、訪問和審計等措施。建立數據安全分類分級標準，明確各類數據的管理要求和策略，從制度、組織、工具等方面建立數據安全管理機制，建立數據安全審計機制，定期審計數據安全管理過程中的問題，促進數據安全優化提升。
6.數據質量
分為數據質量需求、數據質量檢查、數據質量分析和數據質量提升4個能力項。數據質量是數據對其期望目的的切合度，即從使用者的角度出發，數據滿足用戶使用要求的程度。明確數據質量管理目標和各類數據質量管理需求，落實制度和標準，做好數據質量管理。從數據源頭提升數據質量，加強數據質量監測、分析和改進，建立數據質量問題管理機制、評估分析方法和數據質量持續改進策略，建立良好的數據質量文化。
7.數據標準
分為業務術語、參考數據和主數據、數據元和指標數據4個能力項。數據標準是組織數據中心的基準數據，為組織各個信息系統中的數據提供規范化、標準化的依據，是組織數據集成、共享的基礎。對業務術語進行統一的規范管理，積極貫徹實施適用的國家標準和行業標準，制定完善企業標準，建立參考數據和主數據的管理規范，加強數據標準在業務系統和數據中心的落地實施，為數據共享做好基礎。
8.數據生存周期
分為數據需求、數據設計及開發、數據運維和數據退役4個能力項。為實現數據戰略確定的數據工作的愿景和目標，實現數據資產價值，需要在數據全生命周期中實施管理，確保從宏觀規劃、概念設計到物理實現，從獲取、處理到應用、運維、退役的全過程中，數據能夠滿足數據應用和數據管理需求。
四、DCMM的級別
DCMM共分為五個級別，自低向高分別是：
DCMM1級，初始級。數據需求的管理主要是在項目級進行體現，沒有統一的管理流程，主要是被動式的管理。
DCMM2級，受管理級。組織已經意識到數據是資產，根據管理策略的要求制定了管理流程，指定了相關人員進行初步的管理。
DCMM3級，穩健級。數據已經被當做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。
DCMM4級，量化管理級。數據被認為是獲取競爭優勢的重要資源，數據管理效率能夠進行量化分析和監控。
DCMM5級，優化級。數據被認為是組織生存的基礎，相關管理流程能夠實時優化，能夠在行業內進行最佳實踐的分享。
截止2022年6月，全國通過DCMM認證的企業共計251家，其中2級占比49%，3級占比37%。僅有3家企業通過DCMM5級認證，分別是：工商銀行股份有限公司，國家電網有限公司，中國南方電網有限責任公司。
五、DCMM適合哪些企業?
DCMM適用對象主要分為兩大類。
數據擁有方：金融與保險機構、電商平臺企業、互聯網企業、電信運營商、制造業、數據中心所屬主體、高校、政務數據中心等。
數據解決方案提供方：數據開發/運營商、信息系統建設和服務提供商、信息技術服務提供商等。
截止2022年6月，全國通過DCMM認證的251家企業，占比最高的三個行業分別為：軟件和信息技術服務業占比51%，制造業占比16%，電力、熱力生產和供應業10%。
需要注意的是，如果數據解決方案提供方需要認證DCMM4/5級時，需要其為DCMM4/5級客戶提供過相應服務，即服務方的甲方也需要有DCMM證書資質。
六、DCMM評估收益
1.幫助和知道企業獲得當前數據資產管理現狀，通過對現狀的總結和提煉，發現存在的問題并識別與行業最佳實踐差距，給出針對性的建議和方向。
2.開展數據管理從業人員培訓，提升企業相關人員技能，提高企業數據管理能力。
3.有機會參與數據管理優秀案例遴選以及成果展示系列活動，擴大行業知名度。
4.有機會參與內部研討會，與各企業交流數據管理能力提升經驗，分析存在的共性問題以及發展趨勢，準確把握行業發展方向。
5.以第三方客觀評估結果為依據，對外展示企業數據管理能力，滿足監管要求，傳遞信任。
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