一、DCMM定义：

DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理能力成熟度评估模型）是我国首个数据管理领域国家标准，将组织内部数据能力划分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。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。

数据管理能力成熟度评估的依据是国家标准GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》，该标准借鉴了国际上数据管理理论框架和方法，在综合考虑国内数据管理情况发展的基础上，整合了标准规范、管理方法论、数据管理模型、成熟度分级等多方面内容。

DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、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八个核心能力域及28个能力项，并以组织、制度、流程和技术作为八个核心域评价维度。（见页面底部图）

二、DCMM作用：

其目的是帮助企业可准确掌握自身大数据管理和应用现状；发现数据管理过程中存在的问题，结合其他组织最佳实践经验，给出针对性建议；规范和指导企业的大数据发展，提升数据管理人员数据资产意识，传播数据管理最佳实践；为企业建立数据能力提升体系；对企业的数据从业人员提供培训和指导，为组织培养大数据发展人才。

三、DCMM的价值：

1、准确评估各地大数据发展现状。

2、通过对地方、行业各单位组织数据管理、应用情况的评估，可以掌握地方、行业单位组织数据管理和应用的现状，发现具备的优势和存在的问题，为如何更好利用本地、行业的数据资源和进行针对性的指导提供支持。

数据管理能力培育以解决企事业单位实际业务问题、支撑技术应用为出发点。通过将企事业单位业务、技术应用、数据需求与数据管理过程相结合，实现企事业单位数据管理体系革新、生产模式优化、运行效率提升，加快推动企事业单位向数字化、网络化、智能化转型发展，切实提高企事业单位的数据管理水平和综合竞争力。

该标准的评估对象既可以是数据拥有方，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。也可以是数据服务商，通过该标准的落地实施，可以帮助数据解决方案提供方完善自身解决方案的完备度，提升自身咨询、实施的能力。

3、开展DCMM评估之后，可以免费享受一年的DCMM会员服务，从行业专家、最佳实践，行业研讨会、行业报告等多个层面开展相关服务，持续推动行业和公司数据能力水平的提升。

四、DCMM主要适用对象：

（1）数据拥有方：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）数据解决方案提供方：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。

五、DCMM成熟度评估等级：

1初始级

数据需求的管理主要是在项目级体现，没有统一的管理流程，主要是被动式管理，具体特征如下：

a)组织在制定战略决策时，未获得充分的数据支持；

b)没有正式的数据规划﹑数据架构设计﹑数据管理组织和流程等；

c)业务系统各自管理自己的数据，各业务系统之间的数据存在不一致现象，组织未意识到数据管理或数据质量的重要性；

d)数据管理仅根据项目实施的周期进行，无法核算数据维护﹑管理的成本。

2受管理级

组织已意识到数据是资产，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管理，具体特征如下：

a）意识到数据的重要性，并制定部分数据管理规范，设置了相关岗位；

b)意识到数据质量和数据孤岛是一个重要的管理问题，但目前没有解决问题的办法；

c)组织进行了初步的数据集成工作，尝试整合各业务系统的数据，设计了相关数据模型和管理岗位；

d)开始进行了一些重要数据的文档工作，对重要数据的安全，风险等方面设计相关管理措施。

3 稳建级

数据已被当做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，促进数据管理的规范化，具体特征如下：

a)意识到数据的价值，在组织内部建立了数据管理的规章和制度；

b)数据的管理以及应用能结合组织的业务战略﹑经营管理需求以及外部监管需求；

c)建立了相关数据管理组织.管理流程，能推动组织内各部门按流程开展工作；

d)组织在日常的决策、业务开展过程中能获取数据支持，明显提升工作效率；

e)参与行业数据管理相关培训，具备数据管理人员。

4量化管理级

数据被认为是获取竞争优势的重要资源，数据管理的效率能量化分析和监控，具体特征如下：

a)组织层面认识到数据是组织的战略资产，了解数据在流程优化、绩效提升等方面的重要作用，在制定组织业务战略的时候可获得相关数据的支持；

b)在组织层面建立了可量化的评估指标体系，可准确测量数据管理流程的效率并及时优化；

c）参与国家、行业等相关标准的制定工作﹔

d)组织内部定期开展数据管理、应用相关的培训工作﹔

e)在数据管理、应用的过程中充分借鉴了行业最佳案例以及国家标准、行业标准等外部资源，促进组织本身的数据管理、应用的提升。

5优化级

数据被认为是组织生存和发展的基础，相关管理流程能实时优化，能在行业内进行最佳实践分享，具体特征如下：

a)组织将数据作为核心竞争力，利用数据创造更多的价值和提升改善组织的效率；

b)能主导国家、行业等相关标准的制定工作；

c)能将组织自身数据管理能力建设的经验作为行业最佳案例进行推广。

六、DCMM评估过程中，企业主要的参与人员：

从企业评估过程中来看，⼀般来说，数据战略和治理需要的是管理⼈员，其余6个能⼒域需要的是技术⼈员，从实际评估⻆度来说，企业匹配⼈员⼀般在3-8个，在申请⽐较低的等级过程中，⼀个⼈可以覆盖2~3个能⼒域。

数据战略：组织负责人、数据管理负责人、数据管理执行官等

数据治理：数据管理负责人、数据管理执行官等

数据架构：数据架构师、数据仓库架构师、数据模型管理员等

数据应用：应用架构师、BI架构师、报表开发人员等

数据标准：数据管理专员、数据提供者、数据分析师等

数据安全：数据安全管理员、IT审计师等

数据质量：数据质量分析师等

七、DCMM申请条件：

一、具有独立企业法人地位，从事数据处理业务对应申请级别的年限要求

二、社会信誉良好，有良好的知识产权保护意识，近三年无触犯国家法律法规的行为，无经营异常或严重违法失信行为，无不正当竞争行为

三、满足《数据能力成熟度要求》相应级别要求

四、有15-20人参与相关工作的人员

五、提供2-3个已完成的数据处理项目及项目资料

八、DCMM周期：

从开始到证书下发时间，整个流程大约6~8个月，企业配合熟悉并提供项目所需资料。

评估交付物如下：

（1）评分结果：全面展示企业数据管理各能力项成熟度评估等级。

（2）评估报告：分析企业数据管理现状，识别数据管理问题及改进项，给出数据管理能力成熟度等级推荐建议。

（3）数据管理发展路线图（可选）：根据企业管理的需要，以及业界最佳实践，制定针对性的企业数据管理发展路线图，并且根据现状制定针对性的行动计划。

（4）评估证书：颁发企业数据管理能力成熟度评估证书。

九、DCMM评估对地⽅政府有什么作⽤：

通过对地⽅企业开展DCMM评估，为地⽅主管部⻔开展⼯作提供抓⼿，帮助地⽅主管部⻔掌握地⽅企业⼤数据管理和应⽤现状，发现地区产业发展优势和存在的问题，为地⽅主管部⻔设计、制定产业扶持政策提供客观、合理的数据参考。

通过DCMM的评估可以对各地⽅和单位的数据管理⼈员进⾏培训，提升管理⼈员、IT⼈员、业务⼈员数据管理的认识与技能，为地⽅⼤数据产业发展提供⼈才储备。

通过DCMM的评估可以规范和指导⼤数据⾏业在数据管理的建设思路，促进⼤数据应⽤⼚商服务能⼒⾼质量发展，推⼴和传播地区企业数据管理最佳实践，研究制定区域发展报告，从⽽促进地区⼤数据产业的⾼质量发展。