DCMM数据管理能力成熟度评估分为几个等级呢?DCMM模型是一个集标准规范、管理方法论、评估模型等内容于一体的综合框架。它将组织内部数据的能力分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。本标准适用于数据管理组织的规划、设计和评价，也可作为指导、监督和检查信息系统建设状况的依据。接下来详细了解下DCMM。

　　DCMM(Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理能力成熟度评估模型)是由全国信标委大数据标准工作组(国家工信部信软司主导，多家企业和研究机构共同组成)研发，并于2018年3月15日正式发布，是我国数据管理领域最佳实践的总结和提升。

　　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,具体特征如下:

　　1.组织在制定战略决策时,未获得充分的数据支持;

　　2.没有正式的数据规划、数据架构设计、数据管理组织和流程等;

　　3.业务系统各自管理自己的数据,各业务系统之间的数据存在不一致现象,组织未意识到数据管理或数据质量的重要性;

　　4.数据管理仅根据项目实施的周期进行,无法核算数据维护、管理的成本。

　　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,具体特征如下:

　　1.意识到数据的重要性,并制定部分数据管理规范,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。

　　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,具体特征如下:

　　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。

　　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,具体特征如下:

　　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。

　　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,具体特征如下:

　　1.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;

　　2.能主导国家、行业等相关标准的制定工作;

　　3.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。

　　以上是DCMM数据管理能力成熟度评估等级的介绍，希望对大家有帮助。

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