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    DCMM数据管理能力成熟度模型

    数据管理能力成熟度评估模型(Data Management Capability Maturity Assessment Model,简称:DCMM)是我国数据管理领域首个国家标准。该标准将组织对象的数据管理划分为八大能力域(数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期),并对每项能力域进行了二级能力项(28个能力项)和成熟度等级的划分(初始级、受管理级、稳健级、量化管理级、优化级)。

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    DCMM是什么?

    指示 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。


    DCMM的来源

    工信部信软司、国家市场监管总局标准技术管理司于2014年成立全国信标委大数据标准工作组,从事国家大数据领域标准化工作,负责对ISO/IEC JTC1/WG9国际标准归口工作,由梅宏院士担任组长,秘书处设在中国电子技术标准化研究院。

    工作组成立当年,DCMM国家标准立项,正式启动研制工作,经过近4年的标准研制、试验验证,2018年3月15日正式发布,是我国数据管理领域最佳实践的总结和提升。


    DCMM的内容

    DCMM国家标准结合数据生命周期管理各个阶段的特征,按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结,提炼出组织数据管理的八大过程域,并对每项能力域进行了二级过程项(28个过程项)和发展等级的划分(5个等级)以及相关功能介绍和评定指标(441项指标)的制定。

    符合以上基本条件的企事业单位方可提出申请。

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    数据战略:数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估
    数据治理:数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通
    数据架构:数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理
    数据应用:数据分析、数据开放共享、数据服务
    数据安全:数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计
    数据质量:数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升
    数据标准:业务数据、参考数据和主数据、数据元、指标数据
    数据生存周期:数据需求、数据设计和开放、数据运维、数据退役


    DCMM的价值

    准确评估各地大数据发展现状。
    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。
    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。

    采购:DCMM数据管理能力成熟度模型

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