一、背景介绍

1、环境要求，大势所趋  

在当前数字经济高速发展的社会环境下，数据成为了新型的生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速的融入到了生产、流通和消费的各个环节中，企业数字化转型是当前大势所趋。

数据价值发挥的前提是管理好数据，然而，数据规模的增加、数据格式的复杂化等都给企业数据管理提出了挑战，目前看来，数据管理主体责任不清晰、数据底数不清、数据安全风险严峻、数据质量不高、数据流通不畅、数据价值挖掘不够等问题严重制约了企业数字化转型和智能化升级的步伐，企业数据管理能力亟待提升，业界需要相关标准以规范数据管理。

2、国家重视、政策推动  

在6月22日召开中央全面深化改革委员会第二十六次会议上，习近平主席强调，数据基础制度建设事关国家发展和安全大局，要加快构建数据基础制度体系。

《工业和信息化部办公厅关于印发企业数据管理国家标准贯标工作方案通知》（工信厅信发函[2022]81号）中要求：深入贯彻落实《“十四五”数字经济发展规划》、《“十四五”大数据产业发展规划》，充分发挥国家标准引领作用，加快提升企业数据管理能力，指导企业落实《数据管理能力成熟度评价模型》（GB/T36073-2018,简称DCMM）国家标准。

二、DCMM评估简介

1、DCMM概念  

GB/T36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》国家标准（DCMM模型）：我国首个数据管理领域国家标准，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。该标准借鉴了国际上数据管理理论框架和方法，在综合考虑国内数据管理情况的基础上，整合了标准规范、管理方法论、数据管理模型、成熟度分级等多方面内容。

2、DCMM适合哪些评估对象  

DCMM是针对企业数据管理和应用能力的评估框架，从标准本身讲，任何企业都可以申请。目前主要适用于两类。

▶数据拥有方，如：银行、能源、通信等大数据拥有和使用的企业；

▶信息技术服务方，如数据管理中台技术提供商、数据管理技术解决方案提供商。

3、DCMM评估包含的内容  

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、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。

4、DCMM评估分为几个等级  

DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，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。

三、DCMM评估的流程

1、评估流程

DCMM评估流程分为评估准备、正式评估和结果评议三个阶段。

（1）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。

（2）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。

（3）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。

2、评估方式

（1）制度层面：审查文件和记录：包括公司层面及部门层面的规章、制度、规范和管理规定等，以及公司在管理过程中的过程文档，如会议纪要、会签记录等。

（2）平台工具层面：观察数据管理过程和活动：重点了解数据管理系统/平台/工具的相关功能和使用记录。

（3）人员管理层面：人员访谈：对公司的规章制度执行以及数据管理平台使用情况进行核验，确认其实施过程与客观证据是否保持一致。

3、参与人员

一般来说，数据战略和治理需要的是管理人员，其余6个能力域需要的是技术人员，从实际评估角度来说，企业匹配人员一般在5-10个。

4、准备工作

准备工作分为三个阶段：

（1）差距分析：对照能力等级标准的相关要求，梳理本企业数据管理的相关制度、执行过程文档、数据管理平台和工具的相关资料，进行差距分析，制定建设提升工作计划。

（2）能力建设：健全数据管理组织，完善数据管理制度体系，优化数据管理平台和工具，开展对标自评估。

（3）量化评估：组建评估队伍，提交正式评估申请，开展第三方评估，获取评估结果和提升整改意见。

5、等级自评估

DCMM评估包含的内容也较多，且向下兼容，所以申请高等级评估同时需要满足低等级的要求。简易评估要点主要包含企业规模、数据管理人员、数据管理制度和数据管理工具与平台等维度：

四、DCMM评估的价值

1、企业收益  

一、 帮助企业科学有效的掌握数据管理方法，发现问题、找到差距，给出企业提高数据管理能力的路径。

二 、帮助企业提升内部管理，提高数据作为单位核心战略资源的地位。

三 、帮助企业提高人员技能，推动企业数据管理人才队伍建设。

四 、帮助企业提高市场竞争门槛，促进数据要素价值释放。同时，贯标企业在对外服务、试点项目、数字经济领域等，重要会议、学术交流、承接项目等均可获得更多的机会和优势。

2、行业管理的意义  

一、是DCMM评估是大数据主管部门履行行业管理职能的重要抓手，通过DCMM贯标向行业宣传推广国家大数据发展的战略部署、先进理念和典型经验，有利于深入了解行业发展需求，培育经济发展新动能。

二、是通过DCMM的评估可以对各地方和单位的数据管理人员进行培训，提升管理人员、IT人员、业务人员数据管理的认识与技能，为地方大数据产业发展提供人才储备。

三、是夯实数字基建基础、推动数据应用和产业发展，维护国家网络安全和数据主权，是促进我国数字经济高质量发展的重要举措。

五、DCMM的支持政策