8大核心领域,28项过程,445项标准,DCMM科学评估企业数据能力

作者: 泽林认证    E-mail： 18716705@qq.com    发布时间：2023-08-11

随着大数据时代的到来,数据资产已成为企业最宝贵的资产之一。如何有效管理数据资产,使其为企业创造价值,已成为各类组织都需面对的难题。为帮助企业建立科学、系统的数据管理体系,评估和提升数据管理能力,数据管理能力成熟度模型应运而生。

一、DCMM发展背景和定义

DCMM全称为Data Capability Maturity Model,即数据管理能力成熟度模型。它是企业数据管理领域的国际公认的过程能力成熟度模型框架,用于指导企业建立数据管理体系、评估数据管理成熟度。DCMM源自国外成熟的软件过程评估能力成熟度模型(CMMI),后来被引入到数据管理领域,形成独立的评估模型体系。

2010年,中国自主研发了符合本国国情的DCMM中国实施版本1.0。2014年,电子行业标准化技术委员会(TC10)发布了信息技术数据管理能力成熟度模型,即DCMM 2.0版本。DCMM的应用范围不断拓展,已成为测评企业数据管理成熟度的重要工具。

二、DCMM的作用和应用价值

建立DCMM,对企业有以下作用和价值:

1. 评估企业数据管理过程的成熟度水平,诊断数据管理存在的问题和改进空间。

2. 比较不同时期或不同企业的数据管理成熟度,明确数据管理改进的方向。

3. 指导建立规范化的数据管理流程和体系,提升数据治理能力。

4. 提高员工的数据管理意识,增强数据技能和能力。 

5. 推动企业的数据管理现代化和智能化。

6. 为高层决策提供依据,优化数据资源配置。

7. 帮助构建与业务需求匹配的数据体系。

8. 评价企业数据安全治理和风险控制能力。

三、DCMM的组成部分 

DCMM由成熟度层次结构、过程领域和成熟度度量指标三部分组成:

1. 成熟度层次结构:分为初级、可重复、已定义、可量化和优化等级。

2. 过程领域:分为数据治理、数据开发利用、数据安全、数据资产管理等领域。

3. 度量指标:具体的评估要点,如策划、实施、评价等。

四、DCMM评估流程和范围

DCMM评估的一般流程包括:确定评估范围、收集证据、进行成熟度评定、生成评估报告等。

DCMM评估范围涵盖:

- 组织层面的数据管理战略计划、组织架构、岗位定义等。

- 流程层面的数据需求管理、数据安全管理、数据资产管理等方面的流程化。

- 资源层面的数据治理团队、管理系统、技术工具等资源投入。

- 文化层面的数据管理理念和员工的数据意识、技能等软实力。

五、DCMM评估结果的解读与应用

DCMM评估结果可以显示企业不同数据管理过程领域的成熟度水平,并给出对标分析。根据评估结果,企业可以制定目标改进计划。例如:

- 加强数据需求管理,建立业务驱动型的数据体系。

- 优化数据资产管理,确保数据可获得性。

- 提高数据安全管理水平,降低数据合规风险。

- 培训员工数据意识,强化数据技能。

- 完善数据治理组织架构,建立数据决策机制。

六、小结

DCMM为企业建立数据管理成熟度模型提供了标准化的框架和评估工具。开展DCMM评估有助推动企业数据治理能力提升,释放数据资产的潜在价值。随着大数据时代的持续发展,DCMM的应用空间将更加广阔。