DCMM（Data Management Capability Maturity Model）是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准的英文简称，是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准。
DCMM（Data Management Capability Maturity Model）是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准的英文简称，是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准。这一模型旨在为企业、政府机构和其他各类组织提供一个科学、系统化的框架，以评估其数据管理能力的现状，明确提升路径，并通过持续改进推动数据资源的有效利用与价值释放。
| 数据战略： | ○ 定义：组织对数据资源的战略规划、愿景设定以及与业务目标的紧密融合。 ○ 功能：确保数据管理活动与组织整体战略方向一致，引导数据投资决策。 ○ 目标：建立清晰、可行的数据战略，支持业务创新与增长。 |
| 数据治理： | ○ 定义：制定并执行数据相关政策、流程、角色与责任，以实现数据资产的有效管控。 ○ 功能：确立数据治理框架，协调各方利益相关者，解决数据冲突，确保合规性。 ○ 目标：形成良好的数据治理文化，提升数据决策效率，降低数据风险。 |
| 数据架构： | ○ 定义：设计和维护数据的逻辑与物理结构，包括数据模型、存储、集成与交换机制。 ○ 功能：优化数据资产布局，促进数据共享与复用，支持跨系统数据一致性。 ○ 目标：构建灵活、可扩展的数据架构，支撑业务需求变化和技术演进。 |
| 数据应用： | ○ 定义：开发、部署和维护数据驱动的应用程序和服务，以支持决策、运营和创新。 ○ 功能：将数据转化为业务价值，通过数据分析、挖掘、可视化等手段赋能业务。 ○ 目标：提升数据应用水平，增强数据驱动决策的能力，助力业务绩效提升。 |
| 数据安全： | ○ 定义：保护数据免受未经授权的访问、泄露、篡改或破坏，确保数据隐私与合规。 ○ 功能：实施数据安全策略、技术措施与应急响应机制，保障数据全生命周期安全。 ○ 目标：建立完善的数据安全保障体系，降低数据安全风险，赢得用户信任。 |
| 数据质量： | ○ 定义：确保数据的准确、完整、及时、一致和适用，满足业务需求与决策要求。 ○ 功能：实施数据质量监控、评估、改进措施，提升数据可用性和可靠性。 ○ 目标：持续提高数据质量水平，支撑高质量决策，提升客户满意度。 |
| 数据标准： | ○ 定义：制定并推行数据相关的术语、分类、编码、格式等标准规范，确保数据一致性。 ○ 功能：统一数据语言，减少数据冗余，简化数据集成，支持数据交换与共享。 ○ 目标：建立有效的数据标准化体系，降低数据管理成本，提升数据资产价值。 |
| 数据生命周期管理： | ○ 定义：从数据产生、处理、使用到销毁的全过程管理，确保数据有效存档、更新与退役。 ○ 功能：合理规划数据生命周期各阶段的活动，优化存储资源，遵守法规要求。 ○ 目标：遵循法规，高效管理数据资产，降低成本，保护历史记录与知识遗产。 |
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。
• 1级 初始级：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。
• 2级 受管理级：部门级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。
• 3级 稳健级：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。
• 4级 量化管理级：数据被认为是获取竞争优势的重要资源，数据管理的效率能量化分析和监控。
• 5级 优化级：数据被认为是组织生存和发展的基础，相关管理流程能实时优化，能在行业内进行最佳实践分享。
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