DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model，數據管理能力成熟度評估模型）是由全國信標委大數據標準工作組（國家工信部信軟司主導，多家企業和研究機構共同組成）研發，并于2018年3月15日正式發布，是我國數據管理領域最佳實踐的總結和提升。

DCMM模型是一個整合了標準規范、管理方法論、評估模型等多方面內容的綜合框架，他將組織內部數據能力劃分為八個重要組成部分，描述了每個組成部分的定義、功能、目標和標準。該標準適用于組織在進行數據管理時候的規劃，設計和評估，也可以作為針對信息系統建設狀況的指導、監督和檢查的依據。

DCMM結構組成
DCMM模型，按照組織、制度、流程、技術對數據管理能力進行了分析、總結，提煉出組織數據管理的八大過程域，即：數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量管理、數據標準、數據生命周期。這八個過程域共包含28個過程項，441項評價指標。

數據戰略：數據戰略規劃、數據戰略實施、數據戰略評估
數據治理：數據治理組織、數據制度建設、數據治理溝通
數據架構：數據模型、數據分布、數據集成與共享、元數據管理
數據應用：數據分析、數據開放共享、數據服務
數據安全：數據安全策略、數據安全管理、數據安全審計
數據質量：數據質量需求、數據質量檢查、數據質量分析、數據質量提升
數據標準：業務數據、參考數據和主數據、數據元、指標數據
數據生存周期：數據需求、數據設計和開放、數據運維、數據退役

DCMM的能力等級劃分
與CMMI類似，DCMM模型將組織的數據能力成熟度劃分為初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級共5個發展等級，幫助組織進行數據管理能力成熟度的評價。

03與其他模型相比
DCMM有什么不同？
DCMM與國外的數據管理能力成熟度模型相比，DCMM是具有中國特色的數據管理模型。

DCMM建設概念圖
首先，從研制單位來講，國外的數據管理成熟度模型要么是數據管理研究的相關協會，要么是咨詢公司，要么是數據產品的供應商，都屬于民間組織，而DCMM是由國家工信部信軟司主導，數據管理領域的國家級標準。

有個問題大家共同思考下：為什么國外的模型框架來自民間，而我國的模型框架出自官方？

筆者理解：直接原因是只有官方（國家標準化管理委員會）才能發布國家標準。深層次上來講，與中國傳統文化有關，“官方”自古以來代表的都是權威，官方發布的內容具有公信度。

第二，DCMM強調數據戰略和數據標準，這是與DAMA-DMBOK中的數據管理框架以及CMMI-DMM模型是有所不同的。我們中國人做人做事講求“無規矩不成方圓”，“規矩”就是做事的總則，規范和標準。在DCMM模型中，數據戰略就是組織數據管理的最高總則，為組織的數據管理提供方向指引；數據標準是具體數據管理實踐的執行規范，為組織的數據管理提供操作指導。

第三，DCMM模型的數據治理過程域中的二級過程項“數據治理溝通”，這個是DCMM的一個亮點。個人認為：從數據治理戰略的制定到落地執行都離不開溝通，溝通連接著數據治理各個環節，放在數據治理中可能更合適些。首先，啟動數據治理項目，就必須說服高層領導，獲得領導的支持，這需要溝通；其次，數據治理不是一個人或一個部門的事情，需要企業各部門的協調和配合，這需要溝通；第三，數據治理需要IT與業務的融合，讓業務認可、讓領導重視，這需要溝通；第四，落地數據標準、執行數據規范、培養數據思維，建立數據文化，這都需要溝通。因此，溝通應該是貫穿整個數據治理全周期、全過程的一項重要活動。

最后，DCMM模型還重點強調數據應用，他將數據應用獨立是其八大過程域之一，數據應用過程域包含了數據分析、數據開放共享、數據服務。所以嚴格意義上講，DCMM模型評估的不單純是組織的數據管理能力，還包括組織的數據應用能力。這在其他的數據管理成熟度模型中是看不到的。當然，也有人認為數據管理、數據應用是兩個維度，甚至是兩個專業領域的事情，放在一起評估不合適。我倒是認為，這沒什么不妥的，數據治理的本質是為數據應用服務的，核心目標是為了讓數據產生價值，離開這個目標搞數據治理，那就是典型的“為了治理而治理了”。

但這里，我也有個小的疑問：為什么不把“數據集成共享”這個子項放在“數據應用”過程域中，而是放在了“數據架構”過程中？

“數據集成共享”，我理解就是企業內部各系統或部門之間的數據交換共享，解決的是業務協同問題，應該放在“數據應用”似乎更合適吧？

04DCMM模型使用，
評估實施的四個階段
為促進標準落地應用，2018年成立中國電子工業標準化技術協會數據管理應用推進分會，在工信部信軟司的指導下，不斷豐富完善并建立了 DCMM 評估體系。

DCMM的評估是在工信部信軟司的指導下，由中國電子信息行業聯合會統一組織，包括：評估機構選取、評估項目實施、優秀標桿評選、DCMM證書發放等。評估機構需要通過官方認證，才具有為企事業單位進行DCMM評估的資格。

根據中國電子信息行業聯合會的公開資料，DCMM評估分為以下四個階段：
準備階段：收集及分析評估材料，確定評估的范圍，成立評估小組并明確項目團隊的各方職責。
實施階段：召開DCMM評估啟動會，DCMM模型宣貫，開展現場評估。
制定報告：形成DCMM評估結果，明確各過程域存在的問題和不足，指明改進方向。
評審發布：提交報告及發放證書等。

05DCMM的價值，
為企業數字化轉型賦能！

與歐美國家相比，在數據管理領域我國一直缺乏完善的數據管理成熟度體系的研究，DCMM填補了這一空白，為國內組織的數據管理的能力的建設和發展提供了方向性指導。

DCMM離不開數據管理工具支持

從DCMM評估要求里可以看到，明確要求“申請的企業至少具有數據治理、數據質量、數據安全、數據標準、數據應用、數據架構、數據生存周期等方面的兩項管理工具，并提供工具的軟件著作權證書或產品采購合同作為證明材料”。數據管理工具必不可少。

億信華辰睿治數據治理平臺作為國內功能最全的數據治理產品之一，入選IDC企業數據治理實施部署指南。同時，在IDC發布的《中國數據治理市場份額,2021》報告中，億信華辰位居數據治理解決方案市場份額第一。

同時，應對今天各行業企業面臨的數據管理挑戰，億信華辰基于DCMM數據管理能力成熟度評估模型，利用核心產品睿治數據治理平臺和億信ABI，可幫助客戶建立起符合自身特征的數據架構和數據治理體系，包括數據標準管理、元數據管理、數據質量管理、資產服務管理、數據安全管理、數據生命周期管理，賦能業務應用場景，助力企業構建扎實的數據根基，實現數字化經營。

1.提供全域數據整合能力
強大的數據采集能力。提供豐富的數據庫資源接入，可進行多樣的異構數據源采集，高時效的數據感應加工。
高效的數據處理能力。提供多樣的增量捕獲和數據裝載，全拖拽式流程設計器，可視化調試和預裝載，零代碼數據處理。

2.提供種類多樣的數據服務
支持將高價值數據應用開發成數據產品，包括：分析報表、分析報告、 主題文件集合和分析模型等。
提供多種數據資產盤點方式，將散落在企業各個業務系統的數據按不同的分類角度歸集。

3.實現自動化智能化
內置采集適配器，用戶可通過配置數據源參數及定時采集任務，進行自動化采集。
基于元數據的智能盤點，可以降低數據資產盤點工作量，并提高數據資產目錄信息的時效性。

如今，億信華辰在數據管理領域形成了獨特優勢：數據產品全覆蓋，經驗豐富，服務更優。評估數據擁有方在數據管理方面存在的問題并給出針對性的建議，幫助其提升數據治理能力水平。如果您的企業有DCMM評估需求，歡迎聯系我們。

DCMM國家標準的發布對促進我國數據產業的發展有著重要的意義。
通過DCMM評估，有利于幫助企業更加熟練地管理數據資產，增強數據管理和應用的能力，并提供一致和可比較的基準，以衡量一段時間內的進展。通過DCMM評估，有利于幫助企業理清數據管理能力的長處和不足在哪里，幫助企業確定選擇治理的優先順序、治理范圍和內容，更有效地管理和使用數據。通過DCMM評估，有利于幫助企業建立與企業發展戰略相匹配的數據管理能力體系，包含組織體系、制度體系、標準體系以及工具和技術體系等。通過DCMM評估，有利于幫助企業建立數據管理和應用的隊伍，培養數字化人才，有利于推動數據思維和數據意識的建立。