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数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)五级

浏览: 发表时间:2022-08-03 09:55:31

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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