DCMM数据管理能力成熟度评估模型等级划分

DCMM是我国数据管理领域的首个国家标准，它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（1级）、受管理级（2级）、稳健级（3级）、量化管理级（4级）和优化级（5级）。这种等级划分不仅为企业提供了一个清晰的评估框架，还明确了不同阶段的数据管理特征和发展方向。

初始级（1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：

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。

企业规模要求：

1. 成立时间≥1年
2. 营业收入≥100万元
3. 从业人员数量≥30人
4. 数据量≥80GB
5. 管理工具≥2个

受管理级（2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：

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。

企业规模要求：

1. 成立时间≥1年
2. 营业收入≥100万元
3. 从业人员数量≥50人
4. 数据量≥100GB
5. 管理工具≥2个

稳健级（3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：

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。

企业规模要求：

1. 成立时间≥3年
2. 营业收入≥1000万元
3. 从业人员数量≥100人
4. 数据量≥1TB
5. 管理工具≥2个

量化管理级（4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：

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。

企业规模要求：

1. 成立时间≥4年
2. 营业收入≥5000万元
3. 从业人员数量≥1000人
4. 数据量≥5TB
5. 管理工具≥2个

优化级（5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：

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。

企业规模要求：

1. 成立时间≥5年
2. 营业收入≥1亿元
3. 从业人员数量≥5000人
4. 数据量≥10TB
5. 管理工具≥2个

DCMM等级划分不仅是企业数据管理能力的“体检表”，更是推动企业数字化转型和高质量发展的“路线图”。

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