WHAT
什么是DCMM
图片源自中国电子信息行业联合会
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，细分为28个过程域和445条能力等级标准。WHERE
从0到1，DCMM的五年研制历程
作为我国首个数据管理领域正式发布的国家标准，DCMM从2013立项研究到2018年正式发布，经历了五年时间。作为我国大数据标准体系建设的重要参与者，数据易重点参与了DCMM国家标准的编制，在DCMM标准的编制伊始就参与了大量的工作。
据数据易总经理宾军志回忆，当初数据管理能力成熟度评估模型的相关研究非常少，基本没有可用的理论或者模型，在研究了很多资料之后，提出了《数据能力成熟度评价模型》标准的立项建议书。
推荐性国家标准项目建议书-早期文件
DCMM标准早期立项时名为数据能力成熟度评价模型，英文是Enterprise Information Capability Maturity Model，后来经过和各位专家的讨论，把标准的名字改为：数据管理能力成熟度评估模型，英文名字改为：Data management capability maturity assessment model，简称为DCMM。
2014年底，DCMM标准的立项正式获批。在中国电子技术标准化研究院的指导下正式启动了DCMM标准编制的过程，标准编制组在对国内外数据管理理论、实践充分研究的基础上提出了第一版的DCMM标准模型框架。
早期DCMM标准模型框架
2015年开始进行各部分标准内容的互审、整合，并在2015年9月份形成了DCMM标准的第一份正式文件。
2016年,为了验证DCMM在各个行业中的适用性，中国电子技术标准化研究院启动了DCMM标准试评估的工作，在全国范围内挑选了四个行业：通信、传媒、化工、及政府等领域具有代表性企业开展数据能力成熟度预评估。
标准试评估之后，对DCMM标准进行了整体的优化，基本确定了现在的标准文件，标准成文之后中国电子技术标准化研究院邀请标准化专家对DCMM标准进行文字优化，对初步成文的DCMM准逐字逐句的进行的修改。经过一轮一轮的修改，DCMM标准终于完成了征求意见，报批和发布的工作，于2018年3月15号正式进行了发布（点击文末阅读原文可在线查看标准原文）。
WHY
从1到N，DCMM如何影响数据治理
作为针对企业数据管理和应用能力的评估框架，目前主要适用于两类。一是数据拥有方，如：银行、能源、通信等大数据拥有和使用的企业；二是信息技术服务方，如数据管理技术提供商、数据管理技术解决方案提供商。
从标准本身讲，任何企业都可以申请。但DCMM认证要求企业在数据治理方面达到一定的标准，这包括数据战略、数据组织、数据制度以及数据安全等多个维度。总的来说，DCMM对数据治理产生了深远的影响。
一方面大数据行业是相对较新的行业，理论和知识都处于发展阶段，特别是数据管理和应用的知识体系。通过DCMM的指引，可以有效规范和指导大数据行业发展提升从业人员数据资产意识，提升数据技能，推广和传播数据管理zuijia实践，从而促进整体行业的发展。
另一方面，主管部门通过对地方上各单位数据管理、应用情况的评估，可以掌握各单位大数据管理和应用的现状，准确评价各地大数据发展现状，发现自身具备的优势和存在的问题，为如何更好的利用本地的数据资源和进行针对性的指导提供支持。
通过认证过程，企业可以系统地梳理和优化自身的数据治理体系，从而提升数据治理的整体水平。通过优化数据管理流程，企业可以提高管理效率，减少决策失误，为企业的发展提供有力保障。
此外，DCMM评估是一个持续改进的过程。企业在接受评估后，可以根据评估结果不断优化和改进数据管理体系，推动组织内部的创新和变革。这种持续改进和创新有助于企业适应市场变化和技术进步，保持竞争优势。
HOW
后来企业如何跟上如火如荼的DCMM认证
2019年12月，工信部信息技术发展司委托中国电子信息行业联合会，牵头负责全国数据管理能力成熟度评估工作体系建设。
经过多年工作的开展，截至2024年7月，已有3280家企业通过DCMM评估认证，通过认证企业涵盖了制造、电力、通信、金融、电子政务、高等教育、信息技术等多个领域。
认证企业统计（部分）
DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，即自低向高依次为初始级（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），不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同，不同等级又对企业8个核心能力域提出了不同的要求，这就要求企业不断优化和改进数据管理体系。
DCMM评估流程分为评估准备、正式评估和结果评议三个阶段。
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。
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。
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。
图片源自中国电子信息行业联合会
HOW
从实践看DCMM认证评估
数据易作为数据管理和流通领域的专业服务商，服务过多家客户，已组成一支经验丰富的服务团队。团队领导人作为DCMM评审专家，DCMM核心编制人，具有30多年从业经验，金融、通信、能源等行业丰富数据治理经验，熟悉数据资产治理理论和实践的各种方法。为多家公司提供DCMM五级、四级和三级项目贯标咨询服务，对数据质量、数据治理、数据管理能力成熟度评估等数据相关的领域有很深的研究和实践。
DCMM5级（优先级）认证单位
下面以数据易主导某企业取得DCMM四级（量化管理级）认证为例，分享企业如何进行DCMM评估认证。
数据作为新型生产要素，对于推动企业数字化转型和创新发展意义重大。该企业“十四五”科技发展规划提出了深化数据资产管理与分析应用任务，在2023年二季度司务会议上提出强化数据治理力度，开展数据管理能力成熟度专业认证。
因此，该企业希望通过DCMM认证，落实公司数字化转型战略转型要求，提升内部管理水平。通过取得DCMM四级（量化管理级）认证，以评促建、以评提质。助力降本增效、风险管控、精准营销。
数据易结合该企业“以评促建、以评提质”原则，从评估启动、差距分析、能力提升、正式评估及评估后5个阶段依次推进DCMM认证工作，确保项目目标实现。
项目启动阶段：宣贯评估目标、方案、计划和工作要求，会后组建由运营中心和软件开发中心为主导，金融科技部、数据中心、稽核部、研究所、数字金融部、计划财务部、人力资源部、风险管理部等部门配合的工作组织。建立周会、双周报、专题讨论会工作机制，保障工作质量和工作进度。
差异分析阶段：评估工作采用集中贯标和分域贯标的方式，DCMM工作组共组织了1场DCMM贯标培训，8场DCMM标准解读培训。累计收集文件共计1029份，采用1024份。开展自评估，明确各能力域弱项、缺项问题，针对各能力域弱项、缺项问题，制定专项整改方案和整改计划。完成初评汇报。
能力提升阶段：确认5大类能力提升，根据提升方案明确咨询组和工作组职责分工，任务项落实到执行人，根据任务时间截点追踪任务完成情况。并对照DCMM评估条款，开展预评估，确认能力提升成效。
评估认证阶段：根据公司评估现状及评估得分，配合完成完成数据管理能力成熟度评估答辩汇报材料编制工作。
评估后阶段：对接联合会和评估机构获取评估结果进展，关注中国电子信息行业联合会公示结果，顺利取得DCMM4级证书。《数据资产管理实践》，荣获youxiu案例奖。
Zui终，该企业取得DCMM4级认证。完善了制度规范，构建“1+4+11”制度体系框架，发布包含《数据治理管理办法》等16项数据管理制度。健全了数据治理组织，构建起以运营中心为主，形成多部门协同、职责分工明确的数据治理组织。建立数据治理联系人机制，即业务部门及管理部门指定专人作为数据治理工作联系人，保证数据治理工作的上传下达以及部门协作。在加强数据文化建设方面，开展10余期数据治理专业培训，提升意识、培训人才，形成“人人为我，我为人人”数据文化。
某企业《数据治理管理办法》
回顾过去，数据易有幸见证并助力众多企业通过DCMM评估认证，实现了数据管理能力的显著提升。作为数据管理和流通领域的专业服务商，数据易未来将继续坚守专业、创新、协作、共赢的核心价值观，依托深厚的行业经验、精英服务团队及jianduan的技术平台，全力为各行业提供全面的DCMM评估认证服务。我们将持续深耕各个行业领域，紧跟时代潮流，不断探索服务模式与技术手段的创新，为各行业的DCMM评估认证工作增添新的动力，为各行业的繁荣发展贡献我们的力量。
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