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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。

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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)。

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