DCMM数据管理能力成熟度评估模型

一、简介

DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理 能力成熟度评估模型）是我国首个数据管理领域国家标准，将组织内部数据能力划 分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。该标准适用于信息系统的建设单位，应用单位等进行数据管理时候的规划，设计和评估。也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。

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。 

二、申报条件

1、具有独立企业法人地位，从事数据处理业务对应申请级别的年限要求；

2、社会信誉良好，有良好的知识产权保护意识，近三年无触犯国家法律法规的行为，无经营异常或严重违法失信行为，无不正当竞争行为；

3、满足《数据能力成熟度要求》相应级别要求；

4、有15-20人参与相关工作的人员；

5、提供2-3个已完成的数据处理项目及项目资料。

三、成熟度评估等级

1、初始级 

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。具体特征如下：

1)组织在制定战略决策时,未获得充分的数据支持；

2)没有正式的数据规划、数据架构设计、数据管理组织和流程等；

3)业务系统各自管理自己的数据,各业务系统之间的数据存在不一致现象,组织未意识到数据管理或数据质量的重要性；

4)数据管理仅根据项目实施的周期进行,无法核算数据维护、管理的成本。

2、受管理级 

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，指定了相关人员进行初步管理。

具体特征如下：

1)意识到数据的重要性,并制定部分数据管理规范,设置了相关岗位；

2)意识到数据质量和数据孤岛是一个重要的管理问题,但目前没有解决问题的办法；

3)组织进行了初步的数据集成工作,尝试整合各业务系统的数据,设计相关数据模型和管理岗位；

4)开始进行重要数据的文档工作,对重要数据的安全、风险等方面设计相关管理措施。 

3、稳建级 

数据已被当做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。具体特征如下：

1)意识到数据的价值,在组织内部建立了数据管理的规章和制度；

2)数据的管理以及应用能结合组织的业务战略、经营管理需求以及外部监管需求；

3)建立了相关数据管理组织、管理流程,能推动组织内各部门按流程开展工作；

4)组织在日常的决策、业务开展过程中能获取数据支持,明显提升工作效率；

5)参与行业数据管理相关培训,具备数据管理人员。 

4、量化管理级 

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。具体特征如下：

1)组织层面认识到数据是组织的战略资产，了解数据在流程优化、绩效提升等方面的重要作用，在制定组织业务战略的时候可获得相关数据的支持；

2)组织层面建立了可量化的评估指标体系，准确测量数据管理流程的效率并及时优化；

3)参与国家、行业等相关标准的制定工作；

4)组织内部定期开展数据管理、应用相关的培训工作；

5)在数据管理、应用的过程中充分借鉴了行业最佳案例以及国家标准、行业标准等外部资源，促进组织本身的数据管理、应用的提升。 

5、优化级 

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。

具体特征如下：

1)组织将数据作为核心竞争力，利用数据创造更多的价值和提升改善组织的效率；

2)能主导国家、行业等相关标准的制定工作；

3)能将组织自身数据管理能力建设的经验作为行业最佳案例进行推广。

（备注：以上内容仅供参考，如未详尽或有更新，均以具体官方发布为准。