DCMM数据管理能力成熟度评估模型评估流程以及如何影响数据治理

评估流程

DCMM评估流程分为评估准备、正式评估和结果评议三个阶段。

评估准备阶段：被评估方参照DCMM标准建立、健全数据管理体系，内部运行开展自评估，也可以通过贯标咨询机构协助对标，并向第三方评估机构提交有效的申请材料。

正式评估阶段：评估机构受理评估申请后，组织现场评审并出具评估报告，给予评估等级的推荐意见，并报评估工作部备案。

结果评议阶段：评估工作部对评估机构报送的评估结果进行合规性审查，对于合规性审查中发现存在较大问题的评估结果有权驳回。对于评估机构推荐的优化级、量化管理级和优化级的评估结论，评估工作部需组织专家对评估结果进行评议。

DCMM如何影响数据治理

作为针对企业数据管理和应用能力的评估框架，目前主要适用于两类。一是数据拥有方，如：银行、能源、通信等大数据拥有和使用的企业；二是信息技术服务方，如数据管理中台技术提供商、数据管理技术解决方案提供商。

从标准本身讲，任何企业都可以申请。但DCMM认证要求企业在数据治理方面达到一定的标准，这包括数据战略、数据组织、数据制度以及数据安全等多个维度。总的来说，DCMM对数据治理产生了深远的影响。

从行业发展层面来讲

一方面大数据行业是相对较新的行业，理论和知识都处于发展阶段，特别是数据管理和应用的知识体系。通过DCMM的指引，可以有效规范和指导大数据行业发展提升从业人员数据资产意识，提升数据技能，推广和传播数据管理最佳实践，从而促进整体行业的发展。

另一方面，主管部门通过对地方上各单位数据管理、应用情况的评估，可以掌握各单位大数据管理和应用的现状，准确评价各地大数据发展现状，发现自身具备的优势和存在的问题，为如何更好的利用本地的数据资源和进行针对性的指导提供支持。

从企业发展层面来讲

通过认证过程，企业可以系统地梳理和优化自身的数据治理体系，从而提升数据治理的整体水平。通过优化数据管理流程，企业可以提高管理效率，减少决策失误，为企业的发展提供有力保障。

此外，DCMM评估是一个持续改进的过程。企业在接受评估后，可以根据评估结果不断优化和改进数据管理体系，推动组织内部的创新和变革。这种持续改进和创新有助于企业适应市场变化和技术进步，保持竞争优势。

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