《数据管理能力成熟度评估模型》(以下简称DCMM)是我国首个在数据管理领域正式发布的国家标准,旨在帮助企业借助先进的数据管理理念和方法,评估并提升其数据管理能力。该模型的推广应用,能够推动企业完善数据管理组织结构、流程和制度,从而更好地释放数据在推动信息化、数字化和智能化发展中的巨大潜力。
数据管理能力成熟度评估的依据是国家标准 GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》。该标准借鉴了国际先进的数据管理理论框架和方法,并结合我国数据管理实际情况,综合整合了多方面内容,包括标准规范、管理方法论、数据管理模型以及成熟度分级等,形成了一套具有针对性和实践指导意义的评估体系。 DCMM数据管理能力成熟度评估模型明确了八个核心能力域,分别是 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,并细化为28个能力项。评估模型通过 组织、制度、流程和技术 四个维度对八个核心能力域进行全面评价,为企业提供了系统化、结构化的评估框架。 DCMM将数据管理能力成熟度划分为 五个等级,从低到高依次为:初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。每个等级代表企业在数据管理和应用方面的不同成熟度水平,为企业明确了逐步提升数据管理能力的方向和目标。 DCMM评估流程包括以下五个步骤: 遴选试点评估单位:评估工作部负责遴选符合条件的试点评估单位。 提交申请材料:入选单位向评估机构提交完整且有效的申请材料。 实施评估:评估机构在受理申请后,组织开展文件评审与现场评审,并出具评估报告,提供评估等级推荐意见,同时将结果报送评估工作部备案。 合规性审查:评估工作部对评估机构报送的评估结果进行合规性审查。如发现重大问题,有权驳回评估结果。对于评估机构推荐的量化管理级和优化级结论,需由评估工作部组织专家进行评议。 结果公示与认证:评估工作部对通过审查、复核或评议的结果进行为期一周的公示。公示无异议后,由评估机构颁发数据管理能力成熟度评估证书。 识别差距与改进方向:帮助企业全面了解自身数据管理现状,识别与行业最佳实践的差距,精准定位关键问题,并提供切实可行的数据管理改进建议和方向。 提升内部能力:通过开展人员培训,增强企业数据管理团队的专业技能,提高整体数据管理能力成熟度。 参与行业活动:为企业提供机会,参与数据管理优秀案例遴选及成果展示等系列活动,提升行业影响力。 增强外部信任: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,满足监管合规要求,增强外部合作伙伴和客户的信任感。 数据拥有方:包括但不限于金融机构、保险公司、互联网企业、电信运营商、工业企业、数据中心主体、高校及政务数据中心等,这些组织是数据的主要生产和管理者。 数据解决方案提供方:涵盖数据开发与运营企业、信息系统建设与服务提供商、信息技术服务供应商等,为数据管理提供技术支持和解决方案的专业机构。
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