方案概述

DCMM是国家标准《GB/T36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》(Data management Capability Maturity Model)的英文简称,是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。DCMM标准分析提炼出了组织数据管理的八大能力域,并对每项能力域进行了二级能力项(28个过程项)和发展等级的划分(5个等级)以及相关功能介绍和评定指标(441项指标)的制定。该标准适用于所有类型的组织,特别是拥有较多数据的组织以及旨在初期规范数据管理的组织,可作为数据管理的指导规则,也可作为数据管理状况的评估依据。
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贯标

被评估方:

DCMM培训

辅助建立DCMM标准、健全数据管理体系

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自评估

被评估方:

自评估

优化提升

确定申请等级,提交评估申请

整理和提交评审材料

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评估策划

被评机构:

任命评估主要人员

收集评估组织基本材料

确定评估目标

确定评估范围

明确评估要安排及相关干系人

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资料收集与解读

被评机构:

资料收集

资料解读

根据评估机构发现问题重新收集资料

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正式评估

被评机构:

正式评估会议

客观证据复查

人员访谈

初步发现报告会

成熟度定级

正式评估本次会议

编写评估推荐意见表

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专家评审

中国电子信息联合会

报告提交

专家评审,1-3级现场评审,4级现场答辩

信息公示

证书颁发

方案内容

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con

评估等级

一级
初始级
二级
受管理级
三级
稳健级
四级
量化管理级
五级
优化级

数据需求的管理主要是在项目级体现,没有统一的管理流程,主要是被动式管理

申报条件

一、基础条件:

1.成立时间: ≥1 年;

2.营业收入: ≥100万元/年;

3.从业人员: ≥50 人;

二、具体特征:

1. 在业界分享最佳实践,成为行业标杆,持续优化;

2.组织将数据作为核心竞争力,利用数据创造更多的价值和提升改善组织的效率;

3.能主导国家、行业等相关标准的制定工作;

4.能将组织自身数据管理能力建设的经验作为行业最佳案例进行推广。


数据需求的管理主要是在项目组织已意识到数据是资产,根据管理策略的要求制定了管理流程,指定了相关人员进行初步管理级体现,没有统一的管理流程,主要是被动式管理

申报条件

一、基础条件:

成立时间: ≥1 年

营业收入: ≥100万元/年

从业人员: ≥50 人


二、具体特征:

1.意识到数据的重要性,并制定部分数据规范管理,设置了相关岗位;

2.意识到数据质量和数据孤岛是一个重要的管理问题,但目前没有解决问题的办法;

3.组织进行了初步的数据集成工作,尝试整合各业务系统的数据,设计了相关数据模型和管理岗位;

4.开始进行了一些重要数据的文档工作,对重要数据的安全、风险等方面设计相关管理措施。


数据已被当做实现组织绩效目标的重要资产,在组织层面制定了系列的标准化管理流程,促进数据管理的规范化

申报条件

一、基础条件:

成立时间: ≥3年

营业收入: ≥1000万元/年

从业人员: ≥100 人


二、具体特征:

1.意识到数据的价值,在组织内部建立了数据管理的规章和制度;

2.数据的管理以及应用能结合组织的业务战略、经营管理需求以及外部监管需求;

3.建立了相关数据管理组织、管理流程,能推动组织内部各部门按流程开展工作;

4.组织在日常的决策、业务开展过程中能获取数据支持,明显提升工作效率;

5.参与行业数据管理相关培训,具备数据管理人员。


数据已被当做实现组织绩效目标的重要资产,在组织层面制定了系列的标准化管理流程,促进数据管理的规范化

申报条件

一、基础条件:

成立时间: ≥4年

营业收入: ≥5000万元/年

从业人员: ≥1000 人

二、具体特征:

1.组织层面认识到数据是组织的战略资产,了解数据在流程优化、绩效提升等方面的重要作用,在制定组织业务战略的时候可获得相关数据的支持;

2.在组织层面建立了可量化的评估指标体系,可准确测量数据管理流程的效率并及时优化;

3.参与国家、行业等相关标准的制定工作;

4.组织内部定期开展数据管理、应用相关的培训工作;

5.在数据管理、应用的过程中充分借鉴了行业最佳案例以及国家标准、行业标准等外部资源,促进组织本身的数据管理、应用的提升。

数据被认为是组织生存的基础,相关管理流程能够实时优化,能够在行业内进行最佳实践的分享。

申报条件

一、基础条件:

成立时间: ≥5年

营业收入: ≥10000万元/年

从业人员: ≥5000 人


二、具体特征:

1. 在业界分享最佳实践,成为行业标杆,持续优化;

2.组织将数据作为核心竞争力,利用数据创造更多的价值和提升改善组织的效率;

3.能主导国家、行业等相关标准的制定工作;

4.能将组织自身数据管理能力建设的经验作为行业最佳案例进行推广。


方案价值

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差距分析和问题总结

识别企业当前的数据治理能力的现状;

各部门在数据治理方面面临的主要问题和挑战;

以学习借鉴其他企业的最佳实践经验;

针对存在问题,给出针对性的优化建议;

发现企业数据管理过程中的优点,并加以强化和宣传。


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完善企业数据管理体系

通过DCMM评估,有利于帮助企业建立与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系,包含组织体系、制度体系、标准体系以及工具和技术体系;

通过数据治理各项管理活动,加强数据管控、扩大数据标准化范围,提高数据质量,为数据价值转换奠定基础,为经营管理和决策提供高质量的数据。从而为企业的数字化提供更好的支撑。


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推动人才队伍建设

加强企业内部技术人员、业务人员、管理人员的数据资产意识;

提升相关从业者数据管理的认识和技能,提高企业数据管理能力成熟度;

理清数据管理、应用建设的思路和框架,规范数据管理系体建设。