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DCMM标准

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。

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DCMM的来源

工信部信软司、国家市场监管zongju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实践的总结和提升。

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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。

▪ 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

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DCMM的级别

DCMM将数据管理能力成款度划分为五个等级，自低向高依次为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级，不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。

初始级（1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。。

受管理级（2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。

稳健级（3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。

量化管理级（4级）

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。

优化级（5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，能在行业内进行实践分享。

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DCMM的价值

▪ 规范和标准化企业或单位数据管理，明确职能划分、工具技术，建立管理体系。

▪ 准确把握当前数据资产管理现状，找准关键问题和差距，确定发展方向，持续改进，提升数据管理能力。

▪ 提升企业数据管理人员技能以及意识。

▪ 整体制定企业数据管理的发展蓝图以及建设计划，持续提升数据能力。
▪ 证明企业数据管理能力，增强外部信任，提升项目建设质量。

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DCMM适用的企业

DCMM是针对一个企业数据管理和应用能力的评估框架，从标准本身来讲，任何企业都可以做相关的申请。从评估流程来说，可以分为两个方面：

数据拥有方（甲方）：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。

数据解决方案提供方（乙方）：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。