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进入数字经济时代,数据已成为企业发展的核心生产要素,企业的数据管理能力成为企业竞争的核心能力之一。
工业和信息化部在《“十四五”大数据产业发展规划》中明确将企业开展DCMM 国家标准贯标列入专项提升行动,
旨在提升企业数据管理能力、构建行业数据治理体系。
DCMM简介
《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。
适用范围
数据拥有方:金融与保险机构、互联网企业、电商运营商、工业企业、数据中心所属主体、高校、政务数据中心等。
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。
证书级别
DCMM(数据管理能力成熟度评价模 型)评估划分为五个等级,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,不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同,证书自颁发之日起有效期3年。
认证价值
1、作为数据管理体系,协助企业与行业建立自身数据管理能力。
2、作为能力评判依据,协助企业与行业不断提升数据管理能力。
3、规范和标准化企业或单位数据管理, 明确职能划分、工具技术,建立管理体系。
4、准确把握当前数据资产管理现状,找准关键问题和差距,确定发展方向,持续 改进,提升数据管理能力。
5、提升企业数据管理人员技能以及意识。
6、整体制定企业数据管理的发展蓝图以及建设计划,持续提升数据能力。
7、证明企业数据管理能力,增强外部信任,提升项目建设质量。
8、有利于帮助企业快速提升数据管理能力。
申报条件
基本指标 | DCMM2级 | DCMM3级 | DCMM4级 |
成立时间(年) | >=1 | >=3 | >=4 |
公司人数(人) | >=50 | >=100 | >=1000 |
营业收入(万) | >=100 | >=1000 | >=5000 |
信息化投入(投入) | >=100 | >=500 | >=1000 |
信息化(数据管理) 人数(人) | >=5 | >=30 | >=100 |
公司数据量 (结构化数据) | >=100GB | >=500GB | >=1TB |
信息系统平台 (自身拥有) | OA、项目管 理系统等基 础平台 | BI、主数据 管理系统等 专门平台 | 数据中台等综合性平台 |
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)数据战略:数据战略规划、数据战 略实施、数据战略评估
(2)数据治理:数据治理组织、数据制 度建设、数据治理沟通
(3)数据架构:数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理
(4)数据应用:数据分析、数据开放共 享、数据服务
(5)数据安全:数据安全策略、数据安 全管理、数据安全审计
(6)数据质量:数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升
(7)数据标准:业务术语、参考数据和 主数据、数据元、指标数据
(8)数据生存周期:数据需求、数据设 计和开发、数据运维、数据退役
评估流程
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,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。
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。
证书模板
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