让数据“用得好”企业数据管理能力亟待提升 DCMM标准告诉你

经过多年发展，我国数字经济已转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段，数据已经成为战略性资源。很多企业越来越重视数据资产管理，希望通过对数据资产价值的挖掘充分体现自身的业务价值、经济价值和社会价值。然而，数据管理主体责任不清晰、数据底数不清、数据安全风险严峻、数据质量不高、数据流通不畅、数据价值挖掘不够等问题依然制约了企业数字化转型和智能化升级的步伐，企业数据管理能力亟待提升。

DCMM(数据管理能力成熟度评估模型)国家标准是一套有效的数据管理评估指南，是提升企业数据管理能力的方法论，能够帮助企业从提高数据资产意识、搭建数据管理体系、形成有效配套制度、建设数据管理系统、加强技术安全保障、优化组织运营体系等方面入手，持续提升数据管理能力。

DCMM评估是企业借助第三方权威评估机构开展的全面体检。通过“以评促建”厘清组织数据管理能力真实水平，发现数据管理存在的问题，针对问题和不足制定解决良策。通过摸清家底，让数据“看得见”;从把控数据安全、提升数据质量入手，让数据“管得住”;打破企业内部的数据孤岛，让数据“流得畅”;深入挖掘数据价值，让数据“用得好”，从而实现持续提升的数据管理能力反哺业务水平提升。

对于DCMM标准的理解，我们要注重以下八个方面。

数据战略。企业的数据战略要与业务战略相契合，为企业数据管理和应用工作提供战略保障，要关注整个企业数据战略的规划、愿景和落地实施，并对战略落实执行过程进行评价。

数据治理。数据治理要与企业治理相结合，要建立企业数据管理组织和制度，加强数据工作的沟通协调，指导数据管理活动的持续改进和管控。

数据架构。企业要持续完善数据架构，构建强大的数据底座，对数据资产加以整合和控制，使数据投资与业务战略相匹配。

数据应用。企业要通过对数据进行统一的管理、加工和应用，对内支持决策制定、业务运营、流程优化、营销推广、风险管理等，对外支持数据开放共享、实现数据价值的变现。

数据安全。为了守好数据安全这条底线，企业要通过计划、制定、执行相关安全策略和规程，确保数据资产在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。

数据质量。企业要重点关注从数据质量需求、检查、分析到提升的PDCA循环管理，保障数据的完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、及时性。

数据标准。企业要注重各个信息系统中数据的规范化和标准化，使用数据的“普通话”，加强业务术语、参考数据和主数据、数据元、指标数据的统一管理。

数据生存周期。企业要确保从宏观规划、概念设计到物理实现，从获取、处理到应用、运维、退役的全过程中，数据能够满足数据应用和数据管理需求。

贯标企业需要与评估机构成立联合工作团队，加强沟通交流，方能高效推动贯标的落实。评估机构与贯标企业围绕DCMM标准8个能力域分别配备相关人员，共同组建贯标团队，协同开展DCMM贯标工作。对贯标企业来说，前2个能力域(战略、治理)以管理人员参与为主，其余6个能力域以技术人员参与为主。从实际评估角度来说，被评估方匹配人员一般在5-10人以上。

贯标企业与评估机构之间需要及时充分地沟通交流，共同深度探索数据管理能力的提升空间。一方面，要真贯标、贯好标。贯标企业需要明确各能力域负责人员，按照DCMM标准要求，及时提供能有效证明自身数据管理能力的规划计划、制度规范、执行记录、平台工具、总结审计、培训宣贯、量化考核等方面的资料。另一方面，要磨练真功夫、提升真能力。企业要与评估机构“常沟通”“勤交流”，认真听取评估机构的宣贯解读，积极配合发现问题、找出差距、有效落实整改提升工作，不断提升自身数据管理能力。