DCMM作為國家第一個數據管理領域標準，是企業落實數據驅動戰略、實現數字化轉型的重要抓手。從行業實踐來看，國內多個行業開始在全面擁抱DCMM模型，根據模型開展數據管理評估和能力提升工作。

01、什么是DCMM

DCMM是國家標準《GB/T36073-2018 數據管理能力成熟度評估模型》（Data management Capability Maturity Model）的英文簡稱，是我國首個數據管理領域正式發布的國家標準。DCMM分析提煉出了組織數據管理的八大能力域，并對每項能力域進行了二級能力項（28個過程項）和發展等級的劃分（5個等級）以及相關功能介紹和評定指標（445項指標）的制定，可作為數據管理的指導規則，也可作為數據管理狀況的評估依據。

DCMM將數據管理能力成熟度劃分為五個等級，自低向高依次為初始級（1級）、受管理級（2級）、穩健級（3級）、量化管理級（4級）和優化級（5級），不同等級代表企業數據管理和應用的成熟度水平不同。根據評估要求，我們發現2級與3級最大的區別是有沒有專門的數據管理平臺；3級與4級的最大區別是要參與國標或者行標的制定。

如今，北京、上海、廣州、深圳、成都、重慶、武漢等多地出臺相關補貼政策，比如北京市大興區對上年度首次獲得數據管理能力成熟度模型（DCMM）五級、四級、三級資質認定，且促進區域經濟發展的企業，分別給予50萬元、40萬元、30萬元一次性資金支持，實行晉檔補差；上海靜安區對首次通過DCMM二級、三級、四級評估認證的企業，一次性分別給予最高30萬元、40萬元、50萬元獎勵。

02、四位一體助力DCMM落地

在評估過程中，我們發現DCMM評估常見的6大問題“數據戰略不清晰，業務部門參與度不高、上下游標準缺失、數據安全水平不高、數據平臺落地沒有支撐、數據管理人才缺失” ，可見DCMM評估更關注流程制度、工具平臺和人員能力。

作為領先的數據治理和數據分析軟件廠商，億信華辰依托十多年的技術沉淀和技術積累，四位一體助力DCMM落地，包括提供一整套完善的方法論體系、一整套自主可控數據管理工具、一系列數據管理解決方案、一大批數據管理專業人員。

一整套完善的方法論體系：基于DCMM和DAMA數據管理體系，沉淀出成熟、完善且實用的數據管理方法論框架，從指導企業明確自身在數據管理方面的戰略目標，到現狀分析評估，再基于現狀做體系規劃，用工具實現規劃中的各平臺建設，保證實施落地，最后還能為企業培訓，實現知識轉移。

一整套自主可控數據管理工具：提供采存管用，覆蓋數據全生命周期的產品線，其中拳頭產品睿治數據治理平臺包含10個產品模塊，可靈活組合使用，打通數據治理各個環節，快速滿足政府、企業各類不同的數據治理場景。

一大批數據管理專業人員：技術人員占比80%+，300+大數據實施顧問、200+研發專家，服務人員遍布全國各省市，專業團隊加持，為客戶提供“咨詢+產品+實施”的數據治理服務方案，貫穿企業數據治理工作從規劃到落地的全過程。

一系列數據管理解決方案：因地制宜，提供多套數據領域解決方案，包含大數據治理解決方案、主數據管理方案、數據倉庫及商業智能方案等8大數據治理方案，涵蓋數據資產盤點、數據標準、數據質量等多個領域，適配不同行業、場景的通用解決方案，幫助企業盡可能挖掘數據價值、實現數據資產化。

03、詳解8大能力域

新時代、新基建，數據作為生產要素其價值日益凸顯，各行各業數字化工作火熱開展，DCMM評估認證是以數據為核心的管理過程中水到渠成的工作。那么基于DCMM能力域，億信華辰是如何進行支撐的呢？

1.數據戰略能力域

數據戰略是在新的信息技術驅動下的數字化支撐戰略，其關鍵的作用還是要支持整體業務發展戰略目標的實現。具體到DCMM評估要求，從兩方面來說：一是要落實數據戰略是如何支持業務領域戰略和其它職能戰略的實現，以及業務領域戰略中如何結合數據戰略實現目標；二是其它職能戰略支持數據戰略能力的建設和任務的完成，比如數字化人才體系建設需要人才戰略中具體落實，數字化投入需要財務戰略中落實資金投入，數據管理組織需要與現有管理組織進行職責分工。

2.數據治理能力域

數據治理是DCMM數據管理框架的核心職能，是對數據資產管理行使權利和控制的活動集合，數治理涉及到數據管理的組織、標準規范、流程、架構等多個方面。數據管理的其他關鍵過程域都有交互，數據治理是在高層次上制定、執行數據管理的制度。數據治理能力域包括數據治理組織、數據制度建設、數據治理溝通三個能力項。

3.數據架構能力域

以數據架構能力域中的元數據管理為例，DCMM3級要求是組織級的元數據管理，有元模型要求、建立元數據存儲庫、有元數據管理應用等要求。那么億信華辰在元數據管理能力項的思路是這樣的：1.對于不同的數據類型提供元模型管理能力；2.按照元模型的定制進行元數據采集并落到元數據存儲庫；3.對存下來的元數據進行維護管理；4.建立元數據應用，如下圖所示的影響分析、血緣分析、全鏈分析等等。

4.數據標準能力域

在眾多的數據治理方法論中，數據標準是個比較特殊的模塊，不同的DG體系數據標準的差異較大，例如在DAMA中就沒有單獨的數據標準模塊，而在DCMM中將數據標準置為一級能力域。以參考數據與主數據為例，億信華辰在落地時會重點關注主數據整體的現狀分析評估、管理體系規劃、實施方案設計和MDM平臺落地，是一個完整的鏈路流程。

5.數據質量能力域

數據質量模塊對于數據的重要程度不言而喻，甚至某種意義上來說，很多的數據治理的工作都是為了去提升數據質量（當然，是多方面的質量），以DCMM數據質量模塊中的數據質量檢查為例，那么億信華辰主要是遵循PDCA的原則，定義規則（規則的來源可以是數據標準，可以是行業標桿，可以是最佳實踐）后進行周期性的質量檢查，在檢查的時候會明確考核績效，有可以量化的權重及最終績效，按照不同的考核主體（如系統維度、業務維度、部門維度）進行打分。

6.數據安全能力域

數據安全應該來說是底線，要在底線之上去開展經營活動。現在企業的數據安全比較割裂，大部分都是基于業務系統的信息安全，沒有統一規劃的數據安全，例如數據本身的分級分類管理，用戶訪問這些數據的行為管理，數據對外展示的加密脫敏管理，以及數據安全文化的宣貫推廣。

7.數據服務能力域

數據服務在DCMM中的最終目標是能夠創造價值獲得收益，以往我們很多的數據應用都是體現在于數據可視化層面的，例如報表、BI、領導駕駛艙，對于數據服務我們更應該關注如何搭建數據服務的體系，怎么創造價值，以及創造價值過程中的安全合規。

8.數據生存周期能力域

數據生存周期在DCMM作為了一個單獨的能力域，是一個動態管理數據的能力域，從數據的需求出發應該能夠為用戶提供數據需求申請的入口，為了方便或者說保障供需雙方的理解一致還應該提供需求模板，需求滿足后的跟進反饋，確認供方提供的需求達到了需方的要求，形成閉環。

04、小結

基于對企業數據管理現狀的了解，億信華辰可制定數據管理能力成熟度等級分析，提出整體的數據管理成熟度方面的關鍵發現以及關鍵建議，并且結合企業數據管理發展的需求和業界數據管理的最佳實踐，有針對性地制定企業數據管理能力提升的實施路線圖。

同時，依托產品支撐和數據管理方法論，從組織制度、運營和工具三個維度提供建設數據管理體系的解決思路，以實現對數據資產的全域、全流程管控，化解數據管理弱項，引導DCMM等級躍升，助力實現企業數字化轉型。

通過多年的發展與實踐，億信華辰先后幫助神東煤炭集團、南山集團、時代中國、華致酒行等企業單位進行數據管理體系建設，擁有豐富的數字化實踐經驗，廣受客戶好評。