方案概述
DCMM是国家标准《GB/T36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》(Data management Capability Maturity Model)的英文简称,是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。DCMM标准分析提炼出了组织数据管理的八大能力域,并对每项能力域进行了二级能力项(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。该标准适用于所有类型的组织,特别是拥有较多数据的组织以及旨在初期规范数据管理的组织,可作为数据管理的指导规则,也可作为数据管理状况的评估依据。贯标
DCMM培训
辅助建立DCMM标准、健全数据管理体系
自评估
自评估
优化提升
确定申请等级,提交评估申请
整理和提交评审材料
评估策划
任命评估主要人员
收集评估组织基本材料
确定评估目标
确定评估范围
明确评估要安排及相关干系人
资料收集与解读
资料收集
资料解读
根据评估机构发现问题重新收集资料
正式评估
正式评估会议
客观证据复查
人员访谈
初步发现报告会
成熟度定级
正式评估本次会议
编写评估推荐意见表
专家评审
报告提交
专家评审,1-3级现场评审,4级现场答辩
信息公示
证书颁发
方案内容
评估等级
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
申报条件
一、基础条件:
1.成立时间: ≥1 年;
2.营业收入: ≥100万元/年;
3.从业人员: ≥50 人;
二、具体特征:
1. 在业界分享最佳实践,成为行业标杆,持续优化;
2.组织将数据作为核心竞争力,利用数据创造更多的价值和提升改善组织的效率;
3.能主导国家、行业等相关标准的制定工作;
4.能将组织自身数据管理能力建设的经验作为行业最佳案例进行推广。
数据需求的管理主要是在项目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级体现,没有统一的管理流程,主要是被动式管理
申报条件
一、基础条件:
成立时间: ≥1 年
营业收入: ≥100万元/年
从业人员: ≥50 人
二、具体特征:
1.意识到数据的重要性,并制定部分数据规范管理,设置了相关岗位;
2.意识到数据质量和数据孤岛是一个重要的管理问题,但目前没有解决问题的办法;
3.组织进行了初步的数据集成工作,尝试整合各业务系统的数据,设计了相关数据模型和管理岗位;
4.开始进行了一些重要数据的文档工作,对重要数据的安全、风险等方面设计相关管理措施。
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
申报条件
一、基础条件:
成立时间: ≥3年
营业收入: ≥1000万元/年
从业人员: ≥100 人
二、具体特征:
1.意识到数据的价值,在组织内部建立了数据管理的规章和制度;
2.数据的管理以及应用能结合组织的业务战略、经营管理需求以及外部监管需求;
3.建立了相关数据管理组织、管理流程,能推动组织内部各部门按流程开展工作;
4.组织在日常的决策、业务开展过程中能获取数据支持,明显提升工作效率;
5.参与行业数据管理相关培训,具备数据管理人员。
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
申报条件
一、基础条件:
成立时间: ≥4年
营业收入: ≥5000万元/年
从业人员: ≥1000 人
二、具体特征:
1.组织层面认识到数据是组织的战略资产,了解数据在流程优化、绩效提升等方面的重要作用,在制定组织业务战略的时候可获得相关数据的支持;
2.在组织层面建立了可量化的评估指标体系,可准确测量数据管理流程的效率并及时优化;
3.参与国家、行业等相关标准的制定工作;
4.组织内部定期开展数据管理、应用相关的培训工作;
5.在数据管理、应用的过程中充分借鉴了行业最佳案例以及国家标准、行业标准等外部资源,促进组织本身的数据管理、应用的提升。
数据被认为是组织生存的基础,相关管理流程能够实时优化,能够在行业内进行最佳实践的分享。
申报条件
一、基础条件:
成立时间: ≥5年
营业收入: ≥10000万元/年
从业人员: ≥5000 人
二、具体特征:
1. 在业界分享最佳实践,成为行业标杆,持续优化;
2.组织将数据作为核心竞争力,利用数据创造更多的价值和提升改善组织的效率;
3.能主导国家、行业等相关标准的制定工作;
4.能将组织自身数据管理能力建设的经验作为行业最佳案例进行推广。
方案价值
差距分析和问题总结
识别企业当前的数据治理能力的现状;
各部门在数据治理方面面临的主要问题和挑战;
以学习借鉴其他企业的最佳实践经验;
针对存在问题,给出针对性的优化建议;
发现企业数据管理过程中的优点,并加以强化和宣传。
完善企业数据管理体系
通过DCMM评估,有利于帮助企业建立与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系,包含组织体系、制度体系、标准体系以及工具和技术体系;
通过数据治理各项管理活动,加强数据管控、扩大数据标准化范围,提高数据质量,为数据价值转换奠定基础,为经营管理和决策提供高质量的数据。从而为企业的数字化提供更好的支撑。
推动人才队伍建设
加强企业内部技术人员、业务人员、管理人员的数据资产意识;
提升相关从业者数据管理的认识和技能,提高企业数据管理能力成熟度;
理清数据管理、应用建设的思路和框架,规范数据管理系体建设。