1、DCMM簡介、結構組成和能力等級劃分

1.1、DCMM簡介：數據能力成熟度評價模型是一個綜合數據管理過程、活動以及制度規范等多方面內容的模型，目標 是提供一個全方位組織數據能力評估的模型，在模型的設計中，結合數據生命周期管理各個階段的特征， 對數據能力進行了分析、總結，提煉出組織數據管理的八大能力，并對每項數據能力進行了二級過程域、 建設目標、發展等級等方面的描述DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model，數據管理能力成熟度評估模型）是由全國信標委大數據標準工作組（國家工信部信軟司主導，多家企業和研究機構共同組成）研發，并于2018年3月15日正式發布，是我國數據管理領域最佳實踐的總結和提升。

DCMM模型是一個整合了標準規范、管理方法論、評估模型等多方面內容的綜合框架，他將組織內部數據能力劃分為八個重要組成部分，描述了每個組成部分的定義、功能、目標和標準。該標準適用于組織在進行數據管理時候的規劃，設計和評估，也可以作為針對信息系統建設狀況的指導、監督和檢查的依據。

1.2、DCMM結構組成：

DCMM模型，按照組織、制度、流程、技術對數據管理能力進行了分析、總結，提煉出組織數據管理的八大過程域，即：數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量管理、數據標準、數據生命周期。這八個過程域共包含28個過程項，441項評價指標。

2、關鍵領域定義

組織數據能力被綜合定義為八大一級過程域，其中每個一級過程域又有若干二級過程域來組成， DCMM中通過對每個二級過程域的概念、目標以及功能的定義來標準化組織數據管理的過程。在進行數據 能力評估的過程中，每個一級過程域相互獨立，可以獨立開展評估，但是，在實際的管理過程中，每個 一級過程域又相互支撐，需要統一全面開展才能完善數據管理體系。

數據戰略：數據戰略規劃、數據戰略實施、數據戰略評估

數據治理：數據治理組織、數據制度建設、數據治理溝通

數據架構：數據模型、數據分布、數據集成與共享、元數據管理

數據應用：數據分析、數據開放共享、數據服務

數據安全：數據安全策略、數據安全管理、數據安全審計

數據質量：數據質量需求、數據質量檢查、數據質量分析、數據質量提升

數據標準：業務數據、參考數據和主數據、數據元、指標數據

數據生存周期：數據需求、數據設計和開放、數據運維、數據退役

2.1、數據戰略

數據戰略是組織中數據工作開展的目標指引，定義組織數據工作的方向、愿景和原則。數據戰略包括數據戰略規劃、數據戰略實施、數據戰略評估等三個二級域，從組織數據戰略的規劃、實施和評價等方面對數據戰略進行描述。

2.2、數據治理

數據治理是數據管理框架的核心職能，是對數據資產管理行使權利和控制的活動集合，數據治理涉及到數據管理的組織，標準規范，流程，架構等多個方面，和數據管理的其他關鍵過程域都有交互，數 據治理是在高層次上制定、執行數據管理的制度。

2.3、數據架構

數據架構是用于定義數據需求、指導對數據資產的整合和控制、使數據投資與業務戰略相匹配的一 套整體構件規范。數據架構包括數據模型、數據分布、數據集成與共享和元數據管理四個二級職能域， 數據模型職能域定義與規范業務經營、管理和決策活動需要的組織數據需求，數據分布職能域確定各類 數據資產在組織內部的合理部署，數據集成與共享職能域實現組織的各類數據資產在組織內整合在一 起，元數據管理是關于元數據的創建、存儲、整合與控制等一整套流程集合。

2.4、數據應用

數據應用是指通過對組織數據進行統一的管理、加工和應用，對內支持業務運營、流程優化、營銷 推廣、風險管理、渠道整合等活動，對外支持數據開放共享、數據服務等活動，從而提升數據在組織運 營管理過程中的支撐輔助作用，同時實現數據價值的變現。

2.5、數據安全

數據安全是指組織中的數據受到保護，沒有受到破壞、更改、泄露和非法的訪問。數據安全主要包 括數據安全策略、數據安全管理和數據安全審計等三個過程域，從制度、管理和審計三個方面來提升組 織數據的安全性。

2.6、數據質量

數據質量是指數據的適用性（fitness for use）,描述數據對業務和管理的滿足度。數據質量主要 是指數據的準確性、及時性，完整性，唯一性，一致性，有效性等六個方面。數據質量管理是通過對數 據的分析，監控，評估和改進的過程。

2.7、數據標準

數據標準是組織數據中的基準數據，為組織各個信息系統中的數據提供規范化、標準化的依據，是 組織數據集成、共享的基礎，是組織數據的重要組成部分。依據數據特性的不同，可以把數據標準具體 劃分為四大類：業務術語標準、參考數據和主數據標準、數據項標準、指標數據標準。

2.8、數據生命周期

數據生命周期是指數據從設計、開發、創建、遷移、應用、存檔、回收的周期、再次激活以及退出 的整個過程，對數據進行貫穿其整個生命的管理需要相應的策略和技術實現手段。數據生命周期管理的 目的在于幫助組織在數據生命周期的各個階段以最低的成本獲得最大的價值。

3、DCMM的能力等級劃分

與CMMI類似，DCMM模型將組織的數據能力成熟度劃分為初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級共5個發展等級，幫助組織進行數據管理能力成熟度的評價。

3.1、初始級

組織沒有意識到數據的重要性，數據需求的管理主要是在項目級來體現，沒有統一的數據管理流程， 存在大量的數據孤島，經常由于數據的問題導致低下的客戶服務質量，繁重的人工維護工作等，具體的 表現如下：

a） 當用戶不相信數據的時候，業務管理者和 IT 管理者不知道問題的根源在于數據；

b） 組織在制定戰略決策的時候，沒有獲得充分的數據支持；

c） 沒有正式的數據藍圖規劃，數據架構設計，數據管理組織和流程等；

d） 業務系統獨自管理自己的數據，各個業務系統之間的數據存在不一致，或者沖突的現象。沒 有人意識到數據管理或者數據質量的重要性；

e） 數據的管理是根據項目實施的周期來進行的，沒有人知道針對數據的維護，管理的成本到底 是多少。

3.2、受管理級

組織已經意識到數據是資產，根據管理策略的要求制定了管理流程，指定了相關人員進行初步的管 理，并且識別了數據管理、應用相關的干系人，具體的特征如下：

a） 管理者已經意識到數據的重要性，已經制定了一些數據管理的規范和崗位，想要促進數據管理相關工作的規范化；

b） 已經意識到數據質量和數據的孤島問題是一個重要的管理問題，在進行數據分析的過程中， 發現大量的數據不一致和重復的問題，但是找不到問題的根源或者為此要負責的人；

c） 組織進行了一些數據集成的工作，嘗試整合分散于各個業務系統的數據，也設計了一些數據 模型和管理的崗位；

d） 開始進行了一些重要數據的文檔工作，對重要數據的安全，風險等方面進行一些考慮，并且設 計相關管理的管理措施。

3.3、已定義級

數據已經被當做實現組織績效目標的重要資產，在組織層面制定了系列的標準化管理流程促進數據 管理的規范化，數據的管理者可以快速的滿足跨多個業務系統的、準確的、一致的數據要求，有詳細的 數據需求響應處理規范、流程。具體的標志如下：

a） 管理者已經意識到數據的價值，在組織的層面明確了數據管理的規范和制度；

b） 數據的管理以及應用能夠充分的參考組織的業務戰略、經營管理需求以及外部監管需

c） 建立了規范的管理組織、管理流程，能夠推動組織內各部門/子公司來按照流程開展工

d） 組織在日常的決策、業務開展過程中能夠獲取充足的數據支持，顯著提升了工作效率

e） 能夠定期開展數據管理、應用相關的培訓工作。

3.4、量化管理級

數據被認為是獲取競爭優勢的重要資源，組織認識到數據在的流程優化，工作效率提升等方面的作 用，針對數據管理方面的流程進行全面的優化，針對數據管理的崗位進行KPI的考核，規范和加強數據 相關的管理工作，并且應用相關的業務進行對KPI考慮的工作工作進行支撐，具體的標志如下：

a） 管理者已經認識到數據是組織的戰略資產，已經了解數據在流程優化，績效提升等方面的作用，在制定組織業務戰略的時候可以獲得相關數據的支持；

b） 在組織層面建立了可量化的評價指標體系，可以準確測量數據管理流程的效率，并且可以及時進行流程優化；

c） 在數據管理、應用的過程中充分借鑒了行業最佳實踐，國家標準、行業標準等外部資源，催 進組織本身的數據管理體系、應用體系的提升。

3.5、優化級

數據被認為是組織生存的基礎，相關管理流程能夠實時優化，能夠在行業內進行最佳實踐的分享， 具體的標志如下：

a） 整個組織可以把數據作為組織的核心競爭力，可以利用數據創造更多的價值和提升改善組織 的效率；

b） 能夠參與國家、行業等方面相關標準的制定工作；

c) 能夠把組織自身數據能力建設的經驗作為行業的最佳實踐進行推廣，成為行業的標桿。