近期我司详细解读GB/T 36073-2025《数据管理能力成熟度评估模型》 （新标准）的核心更新与标准思路。
本次解读将分为两部分：首先概括新标准的核心更新思路，然后逐点解读其主要变化与内涵。
2025版标准（新）相较于2018版（旧）是一次重大修订，其核心思路发生了深刻转变：
旧版（2018）重点：侧重于组织内部的数据管理与治理，建立规范的流程、制度和能力，旨在解决“管好”数据的问题。旧版作为首次在全国推进的数据管理方面的标准，着重考虑一个国内企业在信息化管理和数据管理基础较弱，结合数据成熟度管理实际，对标准进行简化，便于推广实施。
新版（2025）思路：在强化内部治理的基础上，显著增强了数据作为生产要素的视角，强调数据的资产化、流通化与价值实现。标准引导组织不仅要将数据“管好”，更要思考如何将数据“用好”并“运营好”，Zui终释放其经济与社会价值，并融入更广泛的数据生态。
这一思路转变与中国数字经济发展战略及《数据二十条》等政策精神一脉相承，体现了标准与时俱进的特点。
以下从六个关键维度解读新标准的具体变化与思路：
1. 能力域重构：新增“数据资产”，凸显核心地位
关键变化：新增了独立的 “数据资产” 能力域（第9章），并将原“数据应用”域扩展为 “数据应用流通” 域（第14章）。
思路解读：
资产化：明确“数据资产”的定义（3.4），并将其管理（权属、价值、运营）提升到与数据治理、数据质量等传统领域同等重要的战略高度。这标志着数据从“资源”到“资产”的认知飞跃。
流通与价值闭环：“数据应用流通”域涵盖了从内部应用到外部管理、开放、服务的完整价值链，强调了数据必须在流动中创造价值。
2. 成熟度等级演进：强化量化与生态融合
关键变化：对各等级（尤其是稳健级、量化管理级、优化级）的描述进行了丰富和拔高。
思路解读：
稳健级（3级）：要求建立数据资产权属登记、价值评估和授权运营机制，并培育数据文化。这是从规范管理迈向价值探索的关键一步。
量化管理级（4级）：强调引入人工智能技术提升效率，并要量化评估数据流通的成本、价值与风险。这表明gaoji别能力需依赖技术赋能和精细化管理。
优化级（5级）：明确要求实现与产业链上下游数据的深度融合，构建数据产业生态，并参与乃至主导guojibiaozhun。这是数据管理能力的Zui高形态——生态化与影响力。
3. 治理范畴扩展：深化“数据文化”与“安全合规”
关键变化：
将原“数据治理沟通”能力项升级为 “数据文化建设”（7.3）。
将原“数据安全策略/管理”调整为 “数据合规管理”（12.1）和“数据安全防护”（12.2）。
思路解读：
文化驱动：“数据文化建设”超越了沟通宣贯，旨在塑造组织内“以数据为核心”的价值观和行为模式（3.3），这是实现数据驱动决策的根本保障。
合规先行：在安全领域单独强调“合规管理”，并与“个人信息”、“重要数据”、“数据出境”等强监管要求直接挂钩，体现了在法律法规日趋完善背景下，合规是数据安全与应用的底线和前提。
4. 贯穿始终的技术赋能：强调人工智能应用
关键变化：在多个能力项（如战略规划、质量检查、安全防护、资产运营等）的第4级（量化管理级）标准中，明确加入了“采用人工智能技术”的要求。
思路解读：标准预见了AI将成为提升数据管理各环节效率与精度的关键技术。例如，用AI进行战略需求分析、自动生成数据质量规则、开展智能安全监控等。这引导组织在建设高阶能力时，必须考虑技术融合。
5. 术语体系更新：反映发展与实践
关键变化：新增了“数据资产”、“数据文化”、“重要数据”、“数据产品”等10个关键术语，修改了“数据治理”、“数据安全”的定义。
思路解读：术语更新反映了过去几年数据领域理论与实践的发展。例如，“数据资产”定义（3.4）包含了“货币计量”和“带来经济利益”，直接服务于数据资产“入表”的财务实践。
6. 评估导向变化：从“过程符合”到“价值成效”
旧版评估更关注是否有流程、有制度、有组织。
新版思路：在评估高阶能力时，更关注管理活动带来的实际效果。例如，在“数据战略评估”（6.3）中强调要体现“数据工作的价值”；在“数据应用”（14.1）和“数据服务”（14.4）中要求建立效果评价体系。这避免了“为管理而管理”，引导组织聚焦价值产出。
GB/T 36073-2025 的新标准思路可以概括为：一个核心、双轮驱动、三大支撑。
一个核心：以数据要素价值化为核心目标。
双轮驱动：内部治理深化（文化、合规、质量）与外部流通激活（资产运营、开放、服务）并重。
三大支撑：以前沿技术（特别是AI）为工具支撑，以量化管理为方法支撑，以产业生态为发展支撑。
对于各类组织而言，新标准不仅是一套评估框架，更是一份面向未来的数据能力发展路线图。它明确指出了一个方向：zhuoyue的数据管理能力，Zui终要服务于业务创新、竞争力提升以及在数字经济生态中获取核心地位。
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