数据管理能力成熟度评估模型（dcmm）-ag九游会app

本标准给出了数据管理能力成熟度评估模型以及相应的成熟度等级，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等8个能力域。

本标准适用于组织和机构对数据管理能力成熟度进行评估。

一、dcmm—发展历程

2014年标准立项

2015-2017年标准编制，在金融、能源、互联网、工业等行业试点，2017年报批

2018年3月15日发布，10月1日实施

2019年 数据管理能力评估指导委员会成立，在广州、贵阳、南京、杭州、深圳、北京、宁波、石家庄等召开标准宣讲会

2020年评估正式开展

二、dcmm-成熟度等级

lv1: 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

lv2: 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，制定了相关人员进行初步管理

lv3: 数据已被当作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

lv4: 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

lv5: 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

三、dcmm主要作用

数据管理能力改进提升

帮助和指导企业获得当前数据管理现状，识别与行业最佳实践差距，找准关键问题，提出数据管理改进建议和方向。

展现数据管理能力

以第三方客观评估结果为依据，对外展示企业数据管理能力，满足监管要求，传递信任。

政府重视与补贴

政府会给通过dcmm评估的企业给予一定资金补贴。

试点项目申报机会

认证通过后，可申报工信部大数据产业发展试点示范项目，设立专题支持依据dcmm建立数据管理的企业。

入选优秀案例机会

有机会入选中国电子信息行业联合会dcmm应用优秀案例集，优先参加数字经济大会数据管理相关成果展，参加重要会议案例宣讲。

dcmm评估过程阶段

全面调研与摸底：组织架构与岗位调研 管理制度调研 管理过程文档调研 数据管理平台与工具调研

材料补充与完善：基于调研结果，收集数据管理领域的材料；基于调研结果，补充相关的数据管理材料；按28个能力项对材料进行归档

现场评估：全面检查材料 提供评估报告所需要的材料、文档或系统截图等接受评估访谈，描述工作机制或系统流程等。

专家评审与公示：提交评估报告与评估纪录材料 准备答辩ppt 现场答辩

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