工业和信息化部《大数据产业发展十四五规划》多次提到“数据管理”和“数据管理能力”,进入数字化经济时代,数据已成为产业发展的生产要素,企业的数据管理能力成为企业竞争的核心能力之一。
《数据管理能力成熟度评估模型》(简称DCMM)是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准,旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法,建立和评价自身数据管理能力,持续完善数据管理组织、程序和制度,充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值,在提升我国数据管理方面的国际话语权、完善国家数据管理体系、规范各方数据活动、推动数据管理实践等方面有重要作用。
(1)数据拥有方:金融与保险机构、互联网企业、电信运营商、工业企业、数据中心所属主体、高校、政务数据中心等;
(2)数据解决方案提供方:数据开发/运营商、信息系统建设和服务提供商、信息技术服务提供商等。
1. 评估依据
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》及相关法律法规要求,按照规定的程序,对企业的数据管理能力进行评估的活动。
2. 评估内容
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8个核心能力域,具体细分为28个过程域。
(1)数据架构:数据模型、数据分布、数据集成与 共享、元数据管理
(2)数据应用:数据分析、数据开放共享、数据服务
(3)数据安全:数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计
(4)数据质量:数据质量续期、数据质量检测、数据质量分析、数据质量提升
(5)数据标准:业务属于、参考数据和主数据、数据元、指标数据
3. 能力等级
DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级,自低向高依次为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。
4. 评估流程
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。
5. 评估交付物
(1)评估结果:全面展示企业数据管理各能力项成熟度评估等级,给出数据管理能力成熟度等级推荐建议。
(2)评估报告:分析梳理企业数据管理现状,识别数据管理问题及改进项。
(3)评估证书:颁发企业数据管理能力成熟度评估证书。
6. 企业评估收益
(1)帮助企业科学有效的掌握数据管理方法,发现问题、找到差距,给出企业提高数据管理能力的路径。
(2)帮助企业提升内部管理,提高数据作为单位核心战略资源的地位。
(3)帮助企业提高人员技能,推动企业数据管理人才队伍建设。