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附件1 DCMM 简要介绍 在借鉴国内外成熟度相关理论思想基础上，融合我国大数据发展特色与趋势，结合数据生命周期管理各个阶段的特征，由全国信标委大数据标准工作组组织编制的 DCMM 国家标准于 2018 年 3 月 15 日正式发布。这是我国首个数据管理领域国家标准，是针对组织数据管理、应用能力的评估框架，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。运用该模型，组织可以清楚地评价数据管理当前所处的发展阶段以及未来发展方向 。 DCMM 以数据生存周期为基础，以数据战略为指引，以数据治理为支撑，建立数据架构、数据标准、数据应用、数据质量、数据安全的全方位数据管理生态体系，形成 8 个能力域，并将每个能力域进一步划分形成二级能力项（共计 28 个能力项），并以组织、制度、流程和技术作为八个核心域评价维度。 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、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级，不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。 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； 受管理级： 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； 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； 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； 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。 该标准的评估对象既可以是数据拥有方，通过一系列的方法、关键指标和问卷来评价某个企事业的数据管理现状，从而帮助其查明问题、找到差距、指出方向，并且提供实施建议，为企业提供与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系建设。也可以是数据服务商，通过该标准的落地实施，可以帮助数据解决方案提供方完善自身解决方案的完备度，提升自身咨询、实施的能力。 通过该标准的实施，可以全面地规范、指导组织数据管理相关工作，定义和细化数据管理的领域，，促进信息水平的提升。