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数据管理能力成熟度评估（DCMM）资质申请

资质介绍

DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理能力成熟度评估模型）是我国首个数据管理领域国家标准，将组织内部数据能力划分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。该标准适用于信息系统的建设单位，应用单位等进行数据管理时候的规划，设计和评估。也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。

工信部信软司、国家市场监管总局标准技术管理司于2014年成立全国信标委大数据标准工作组，从事国家大数据领域标准化工作，负责对ISO/IEC JTC1／WG9国际标准归口工作，由梅宏院士担任组长，秘书处设在中国电子技术标准化研究院。工作组成立当年，DCMM国家标准立项，正式启动研制工作，经过近4年的标准研制、试验验证，2018年3月15日正式发布，是我国数据管理领域最佳实践的总结和提升。

DCMM国家标准结合数据生命周期管理各个阶段的特征，按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大过程域，并对每项能力域进行了二级过程项（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。

能力域	能力项
数据战略	数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估
数据治理	数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通
数据架构	数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理
数据应用	数据分析、数据开放共享、数据服务
数据安全	数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计
数据质量	数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升
数据标准	业务数据、参考数据和主数据、数据元、指标数据
数据生存周期	数据需求、数据设计和开放、数据运维、数据退役

资质价值

1.为企业的数据管理指明了方向。在数据管理领域国内一直缺乏完善的数据管理成熟度体系的研究，DCMM填补了这一空白，为国内各相关企业的数据管理的成熟度发展提供了方向性指导。根据DCMM企业能够进行数据管理成熟度的自我评估，找到改进方向，并制定改进措施，实施改进方案，提升组织的数据管理水平。

2.培养专业人才，提升企业绩效。大数据产业的发展是技术驱动式的，这个领域对人员的技能和素质有很高的要求，而且大数据产业可可以分为不同的细分领域。通过DCMM的评估，可以对企业的数据从业人员进行专业化的培训和培养，提升数据管理和应用的技能，从而提升企业数据变现、数据创新的能力。

3.规范行业发展，促进产业发展。大数据行业相对传统产生来说是一个新生的领域，理论知识和行业实践都处于探索和发展阶段，特别是数据管理和应用的知识体系。通过DCMM的评估，可以规范和指导数据行业的发展，提升从业人员数据资产意识通过数据管理的应用实践和探索，逐步规范数据管理过程，提升数据管理成熟度，从而促进整体数据产业的发展。