DCMM贯标及评估

2018年，国家质量监督检验检疫总局、国家标准化管理委员会公布国家行业标准《数据管理能力成熟度评估模型》(GB(T36073-2018),DCMM是中国在数据管理行业第一个正式上市的国家行业标准，规范参考了世界各国数据管理研究视角，融合了技术标准、管理方法论、数据管理实体模型、成熟度等级分类等各个方面主要内容。

在设计模型上，融合数据生命期管理方法不同阶段的特点，依照组织、规章制度、步骤、技术性对数据管理能力进行了详细的、汇总，提炼数据管理的8个能力域，并划分成28个能力项，并将数据管理能力成熟度级别划分为五个级别。该标准定义了包括数据发展战略、数据整治、数据构架、数据运用、数据安全性、数据品质、数据标准及数据生命期8个能力域的评估模型，涉及到组织、规章制度、流程及技术性四个方面的知识。DCMM实体模型用以对组织数据管理能力成熟度级别开展定义，为组织数据管理能力建设与提升提供参考。《数据管理能力成熟度评估模型》，是中国在数据管理行业正式上市的国家行业标准，致力于助力企业运用最先进的数据管理理念与方式，创建与评价本身数据管理能力，不断健全数据管理组织、流程和规章制度，充分运用数据在推动企业向信息化管理、智能化、智能化发展层面其价值。

DCMM实体模型用以对组织数据管理能力成熟度级别开展定义，为组织数据管理能力建设与提升提供参考。DCMM实体模型对组织的数据管理能力进行了详细的、汇总，将能力成熟度级别划分为5个级别，不一样级别意味着公司数据管理和运用的成熟度水准不一样，由低到高分别为原始级（1级）、受管理级（2级）、稳定级（3级）、量化管理级（4级）、提升级（5级），并做出了有关功能介绍和鉴定指标值，叙述了每一个构成部分的概念、作用、任务和规范。规范适用信息管理系统的施工单位、运用企业等方面进行数据管理情况下规划的、和设计评定，也可作为对于信息系统建设情况的具体指导、监管和检查的项目根据。对其之上组织开展DCMM专利贯标时，依据行业类别或组织特性的差异，很有可能牵涉到不同类型的工作流程、数据种类及其数据管理人物角色。

DCMM专利贯标步骤，主要分三个阶段：

1）差距分析：专利贯标运行，开展差距分析。

2）能力建设：创建数据管理组织，完善制度，内部结构运作并开展自评定。

3）精确测量评定：递交高效的申报材料，资产评估机构组织执行文件评审与现场审查，进行第三方评估，审查资料汇总、级别推荐信汇报，DCMM专家委员会审查，级别根据公示公告获得分析报告和能力资格证书。

DCMM申请前怎么确定本身数据管理能力所在级别？

①原始级（一级）：在工程级反映，并没有统一的流程管理，通常是主动式管理方法。

②受管理级（二级）：意识到了数据的必要性，建立了流程管理且有相关负责人开展基本管理方法。

③稳定级（三级）：意识到了数据其价值，组织方面建立了系列标准流程，推动数据管理规范性。

④量化管理级（四级）：数据是获得核心竞争力的主要网络资源，数据管理效率能数据统计分析和监管。

⑤提升级（五级）：数据是组织生存与发展的前提，有关流程管理能随时提升，能在业内开展实践活动共享（行业标杆）。