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:
- 组织在制定战略决策时,未获得充分的数据支持;
- 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;
- 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;
- 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:
- 成立时间≥1年
- 营业收入≥100万元
- 从业人员数量≥30人
- 数据量≥80GB
- 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:
- 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;
- 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;
- 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;
- 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:
- 成立时间≥1年
- 营业收入≥100万元
- 从业人员数量≥50人
- 数据量≥100GB
- 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:
- 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;
- 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;
- 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;
- 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;
- 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:
- 成立时间≥3年
- 营业收入≥1000万元
- 从业人员数量≥100人
- 数据量≥1TB
- 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:
- 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;
- 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;
- 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;
- 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;
- 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:
- 成立时间≥4年
- 营业收入≥5000万元
- 从业人员数量≥1000人
- 数据量≥5TB
- 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:
- 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;
- 能主导国家、行业等相关标准的制定工作;
- 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:
- 成立时间≥5年
- 营业收入≥1亿元
- 从业人员数量≥5000人
- 数据量≥10TB
- 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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