《数据管理能力成熟度评估方法》以《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T36073-2018,以下简称DCMM)为依据,详细规定了数据管理能力成熟度的评估原则、评估过程以及成熟度等级判定方法,指导数据评估机构和被评估方顺利完成DCMM评估工作。
数据管理能力成熟度等级采取加权平均的方法计算,具体计算方法如下图公式所示。数据管理能力成熟度评估模型中的 8 个能力域等级判定以其中能力项的平均等级来定,而综合能力等级的判定以其 8 个能力城等级的平均等级来定。 DCMM评估流程分为评估准备、正式评估和结果评议三个阶段。 (1)评估准备阶段:被评估方参照DCMM标准建立、健全数据管理体系,内部运行开展自评估,也可以通过贯标咨询机构协助对标,并向第三方评估机构提交有效的申请材料。 (2)正式评估阶段:评估机构受理评估申请后,组织现场评审并出具评估报告,给予评估等级的推荐意见,并报评估工作部备案。 (3)结果评议阶段:评估工作部对评估机构报送的评估结果进行合规性审查,对于合规性审查中发现存在较大问题的评估结果有权驳回。对于评估机构推荐的优化级、量化管理级和优化级的评估结论,评估工作部需组织专家对评估结果进行评议。 准备工作分为三个阶段: (1)差距分析:对照能力等级标准的相关要求,梳理本企业数据管理的相关制度、执行过程文档、数据管理平台和工具的相关资料,进行差距分析,制定建设提升工作计划。 (2)能力建设:健全数据管理组织,完善数据管理制度体系,优化数据管理平台和工具,开展对标自评估。 (3)量化评估:组建评估队伍,提交正式评估申请,开展第三方评估,获取评估结果和提升整改意见。 一是通过DCMM的评估可以对各地方和单位的数据管理人员进行培训,提升管理人员、IT人员、业务人员数据管理的认识与技能,为地方大数据产业发展提供人才储备。 二是DCMM评估是大数据主管部门履行行业管理智能的重要抓手,通过DCMM贯标向行业宣传推广国家大数据发展的战略部署、先进理念和典型经验,有利于深入了解行业发展需求,培育经济发展新功能。 三是夯实数字基建基础、推动数据应用和产业发展,维护国家网络安全和数据主权,是促进我国数字经济高质量发展的重要举措。
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