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天畅技术 | 数字经济时代下DCMM(数据管理能力成熟度评估模型)的发展与应用

2024-5-16 0:00:00浏览量:205编辑:管理员来源:天畅

在数字经济迅猛发展的新时代,数据已经成为驱动社会进步和经济繁荣的重要引擎。自党的十八大以来,党中央将数字经济发展提升至国家战略的核心位置,特别是在党的十九大报告中,明确提出了互联网、大数据、人工智能与实体经济的深度融合战略,进一步凸显了数据在国家基础性战略中的核心地位。

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然而,随着信息技术的飞速发展和经济社会深度融合的推进,数据规模呈现出爆炸性增长的态势,数据格式的复杂性也日益提升。这种变化不仅为企业带来了前所未有的机遇,也对其数据管理能力提出了更高的挑战。传统的数据管理手段已难以满足当前的需求,迫切需要一套科学、系统的数据管理框架和评估标准来指导企业应对这一挑战。

正是在这样的背景下,《数据管理能力成熟度评估模型》(DCMM)应运而生。DCMM作为一套评估数据管理能力的模型,为企业提供了一个全面的数据管理框架和评估标准,旨在帮助企业识别数据管理上的短板,优化数据管理流程,提升数据管理水平。其发展与应用不仅将推动企业数据管理能力的提升,还将为我国数字经济的健康发展提供有力支撑。

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DCMM发展历程

DCMM是国家标准《GB/T36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》(Data management Capability Maturity Model)的英文简称,由工业和信息化部组织牵头组织,中国电子信息行业联合会进行实际管理,是我国首个数据管理能力评估国家标准,是在借鉴国内外成熟度相关理论思想和数据管理理论基础上形成的成熟的数据管理标准。

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DCMM的发展历程可以划分为四个阶段。早期探索阶段,银行和通信等数据衍生企业率先开展了数据管理实践,为后续的发展奠定了基础。随后,数据管理逐渐受到电力等大型央企和互联网巨头的关注,成为信息化规划和建设的重要组成部分。在加速发展阶段,数据治理领域在理论与标准层面不断创新,DCMM也在金融、能源、通讯等行业进行了充分试验验证。

在2018年,国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》正式发布,标志着我国数据管理进入了一个新的里程碑。

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目前,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(1级)、受管理级(2级)、稳健级(3级)、量化管理级(4级)和优化级(5级)。这一评估体系为企业提供了明确的数据管理提升方向,有助于企业在数字化浪潮中抢占先机,实现高质量发展。


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DCMM对企业的价值


DCMM数据管理能力成熟度评估模型对企业的价值主要体现在以下几个方面:

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推动数字化转型:

随着企业数字化转型的加速推进,数据管理成为关键。DCMM为企业提供了明确的数据管理框架和评估标准,有助于企业更好地规划和管理数据资源,推动数字化转型进程。

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提升数据治理水平:

通过DCMM评估,企业可以全面了解自身在数据管理方面的优势和不足,从而有针对性地改进数据治理体系,提升数据治理水平。

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增强市场竞争力:

良好的数据管理能力有助于企业更好地利用数据资源,提升产品和服务质量,增强市场竞争力。同时,通过DCMM认证的企业也更容易获得市场和客户的信任。

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DCMM的具体内容

DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、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八个核心能力域。每个核心能力域下又细分为多个能力项,总计有28个能力项,并进一步制定了445条能力等级标准。这些能力项和标准为企业提供了全面的数据管理框架,帮助企业从多个维度评估和提升自身的数据管理能力。

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DCMM的评估标准是一套全面而系统的指标和要求,用于评估组织在数据管理方面的成熟度水平。标准从多个维度出发,涵盖了数据管理的各个方面,以确保数据在组织中得到有效的管理和利用。

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组织和战略方面:

这包括评估组织的数据管理组织结构和管理体系,如战略规划、目标设定、组织文化等。这些要素对于确保数据管理活动的有序进行和与业务目标的对齐至关重要。

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运营和管理方面:

评估团队会关注组织的运营和管理流程,包括设备管理、变更管理、故障管理、容量管理等。这些流程的有效性和效率将直接影响数据的质量和可用性。设备和技术方面的评估主要关注组织的设备和技术水平。评估标准将考察组织在硬件设备、网络设备、安全设备等方面的选择、配置和维护情况。这些设备和技术是支撑数据管理活动的基础,其性能和安全性对于数据的有效利用至关重要。

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能源和环境方面:

评估团队将关注组织的能源利用效率和环境可持续性,包括能源管理、节能措施、碳足迹等。这有助于组织在数据管理活动中实现绿色、可持续的发展。


在具体的评估过程中,评估团队会根据这些标准和要求,通过一系列的方法和工具,对组织的数据管理能力进行全面的评估。评估结果将反映组织在数据管理方面的优势和不足,并为组织提供改进的方向和建议。

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DCMM适用范围
DCMM标准适用于各类组织,特别是那些需要进行数据管理规划、设计和评估的信息系统建设单位和应用单位。它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。通过应用DCMM标准,企业可以更加系统地管理数据,提升数据质量,优化数据应用,从而增强企业的竞争力和创新能力。
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DCMM评估流程
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评估准备阶段:

被评估方需要参照DCMM标准建立、健全数据管理体系,进行内部运行和自评估。在此过程中,被评估方也可以通过贯标咨询机构协助对标,以确保准备工作的充分性和准确性。完成准备工作后,被评估方需要向第三方评估机构提交有效的申请材料。

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正式评估阶段:

评估机构在受理评估申请后,会组织专业团队进行现场评审,并基于评审结果出具评估报告。评估报告会详细列出被评估方在数据管理能力成熟度各方面的表现,并给出评估等级的推荐意见。评估报告完成后,评估机构会将报告报送给评估工作部备案。

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结果评议阶段:

评估工作部会对评估机构报送的评估结果进行合规性审查。如果发现评估结果中存在较大问题,评估工作部有权驳回。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,评估工作部会组织专家进行深入的评议,以确保评估结果的公正性和准确性。

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公示与发证阶段:

经过审查、复核或评议的评估结果,会进行为期一周的公示。如果公示期间无异议,评估机构将正式颁发数据管理能力成熟度评估证书给被评估方。

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整个评估流程旨在通过科学、规范的方法,全面、客观地评估企业在数据管理能力成熟度方面的表现,为企业提供有针对性的改进建议,推动其数据管理能力的提升。

近年来,各地方政府在工业和信息化部的指导下,陆续发布了数据发展规划、实施方案以及奖励政策,支持DCMM标准的落地实施。一批龙头企业如国家电网、中国工商银行、中国南方电网等已率先获得数据管理能力成熟度五级评定,为其他企业树立了标杆。这些企业的成功实践将进一步推动DCMM国家标准的应用和推广,为各行业的数据管理能力建设提供有力支撑。

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在数字经济时代,数据管理已成为企业核心竞争力的重要组成部分。通过实施DCMM标准,企业可以构建科学的数据管理体系,提升数据质量和管理水平,进而推动企业的信息化、数字化和智能化发展。未来,随着DCMM的进一步普及和应用,我国的数据管理能力将得到全面提升,为数字经济的健康发展提供有力保障。