DCMM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。DCMM评估通过一系列的方法、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。通过将企事业单位业务、技术应用、数据需求与数据管理过程相结合，实现企事业单位数据管理体系革新、生产模式优化、运行效率提升。

2019年DCMM国家标准宣贯会站在济南成功召开。苏州运行DCMM怎么样

通过数据能力成熟度的评估，该企业更加准确地发现了自身存在的问题、与相关公司在数据管理和应用方面存在的差异以及自身存在的优势，明确了下一步改进的方向，为数据资产的价值变现和提升奠定了基础。数据管理能力成熟度模型作为一种新兴的技术手段，将为大数据产业带来一种全新的推动力量。该模型的推广应用，将吸纳国内各行业各领域的数据人才，形成专家库，为整个产业的技术力量做人才积蓄；丰富行业数据库，并对行业发展趋势分析提供参考依据。在此过程中还会不断发现和培育行业，推广案例，使得大众企业受益。苏州运行DCMM怎么样为国内组织的数据管理的能力的建设和发展提供了方向性指导。

首先，从研制单位来讲，国外的数据管理成熟度模型要么是数据管理研究的相关协会，要么是咨询公司，要么是数据产品的供应商，都属于民间组织，而DCMM是由国家工信部信软司主导，数据管理领域的标准。有个问题大家共同思考下：为什么国外的模型框架来自民间，而我国的模型框架出自官方？笔者理解：直接原因是只有官方（国家标准化管理委员会）才能发布国家标准。深层次上来讲，与中国传统文化有关，“官方”自古以来的都是，官方发布的内容具有公信度。

DCMM模型的数据治理过程域中的二级过程项“数据治理沟通”，这个是DCMM的一个亮点。个人认为：从数据治理战略的制定到落地执行都离不开沟通，沟通连接着数据治理各个环节，放在数据治理中可能更合适些。首先，启动数据治理项目，就必须说服高层领导，获得领导的支持，这需要沟通；其次，数据治理不是一个人或一个部门的事情，需要企业各部门的协调和配合，这需要沟通；但这里，我也有个小的疑问：为什么不把“数据集成共享”这个子项放在“数据应用”过程域中，而是放在了“数据架构”过程中？“数据集成共享”，我理解就是企业内部各系统或部门之间的数据交换共享，解决的是业务协同问题，应该放在“数据应用”似乎更合适吧？提升数据管理和应用的技能,进而从整体上促进地方和单位数据行业的整理发展。

DCMM与国外的数据管理能力成熟度模型相比，DCMM是具有的数据管理模型。DCMM结构组成DCMM模型，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，即：数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量管理、数据标准、数据生命周期。这八个过程域共包含28个过程项，441项评价指标。该标准适用于组织在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。为组织建立数据能力提升体系。北京一站式DCMM多久

通过对于企业DCMM的评估,可以发现企业数据管理过程中存在的问题。苏州运行DCMM怎么样

数据已经被当作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以促进数据管理的规范化，数据的管理者可以快速地满足跨多个业务系统、准确、一致的数据要求，有详细的数据需求响应处理规范、流程。数据管理能力成熟度模型在制定过程中充分研究了国外理论和实践的发展，同时，充分考虑了国内各行业数据管理发展的现状，并引入了国内数据管理发展相对的金融行业的实践经验，保证了模型的创造性、性和可操作性。。苏州运行DCMM怎么样

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