《数据管理能力成熟度评估（DCMM）》评估流程指南

数据管理能力成熟度评估（DCMM，Data Management Capability Maturity Model）是在工业和信息化部的指导下，由中国电子信息产业发展研究院、全国信标委大数据标准工作组等编制的一套用于评估企业数据管理能力水平的体系。以下为你详细介绍：

背景与目的

• 背景：随着数字化转型加速，数据成为企业重要资产，但不同企业数据管理水平差异大，缺乏统一规范衡量标准。DCMM于2018年正式发布国家标准（GB/T 36073-2018），旨在为企业数据管理提供清晰路径和参考框架。

• 目的：帮助企业了解自身数据管理现状，发现存在问题和不足；提供改进方向和建议，促进企业提升数据管理能力；推动行业数据管理规范化、标准化发展 。

评估模型架构

DCMM将数据管理能力划分为8个一级能力域，每个一级能力域又细分为多个二级子能力域，具体如下：

1. 数据战略：包含数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估等子能力域，关注企业如何制定和落实数据相关的长远发展规划。

2. 数据治理：涵盖数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通等方面，强调建立完善的数据管理组织架构和制度体系。

3. 数据架构：涉及数据模型、数据分布、数据集成与共享等内容，主要考虑企业数据的整体结构和布局。

4. 数据应用：包括数据分析、数据挖掘、数据可视化等子能力域，侧重于数据在企业决策和业务运营中的实际应用。

5. 数据安全：有数据安全策略、数据安全管理、数据安全技术等方面，保障数据的保密性、完整性和可用性。

6. 数据质量：包含数据质量规划、数据质量监控、数据质量改进等，确保数据的准确性、一致性和完整性。

7. 数据标准：涉及业务数据标准、技术数据标准等，致力于实现企业内数据的标准化和规范化。

8. 数据生存周期管理：对数据从产生到销毁整个生命周期进行管理，如数据创建、数据存储、数据使用等环节。

评估等级

DCMM评估结果分为五个等级，从低到高依次为：

• 初始级（1级）：企业基本没有有效的数据管理流程和方法，数据处理较为随意，面临较多数据风险。

• 受管理级（2级）：企业开始建立基本的数据管理流程，能够对数据进行简单的管理和控制，但整体管理水平仍较低，流程规范性不足。

• 稳健级（3级）：企业数据管理流程较为完善，有明确的数据管理职责和规范，数据质量和安全性有一定保障，能支持部分业务决策。

• 量化管理级（4级）：企业能够运用量化指标对数据管理过程和效果进行评估和分析，基于数据的决策更加科学精准，数据成为企业竞争优势的重要来源。

• 优化级（5级）：企业数据管理达到行业领先水平，具备高度自动化和智能化的数据管理系统，能够根据内外部环境变化持续优化数据管理策略和流程。

评估流程

通常包括企业自评、申请评估、现场评估、评估结果公示与发布等环节。

• 企业自评：依据DCMM标准，企业对自身数据管理能力进行全面自我评估，形成自评报告。

• 申请评估：企业向具备资质的评估机构提交评估申请及相关材料。

• 现场评估：评估机构组建专业评估团队，到企业现场通过文档审查、人员访谈、系统演示等方式收集证据，进行深入评估。

• 评估结果公示与发布：评估机构根据现场评估情况给出评估结果，经公示无异议后正式发布评估报告和证书 。