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可能有人要问：DCMM真的这么好吗？个人认为：DCMM可以作为企业数据管理能力建设的指导性工具，也是一个工具，能否有助于实现上文描述的“四个有利于”，关键要看怎么用。DCMM评估，你是用它来获取高级别的认证，还是真正的寻找和改进企业数据管理和应用方面不足，这是两个层面的出发点，出发点不同结果是显而易见的。笔者经常讲企业做数据治理一定要想好数据治理的目标，不要“为了治理而治理”。2019年7月，DCMM指导委员会成立，统筹DCMM工作，具体工作由中国电子工业标准化技术协会数据管理应用推进（DCMM）分会实施，安徽标准化DCMM哪个靠谱，分会内设监督委员会监督仲裁，不断完善DCMM评估体系建设，安徽标准化DCMM哪个靠谱，安徽标准化DCMM哪个靠谱，DCMM评估体系框架。提升数据管理和应用的技能,进而从整体上促进地方和单位数据行业的整理发展。安徽标准化DCMM哪个靠谱

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的评估可以规范和指导大数据行业的发展,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比较好实践,从而促进整体行业的发展。并且结合其他企业的比较好实践经验,给出针对性的建议。同时,也可以发现企业数据管理过程中的优点,并加以强化和宣传。通过将企事业单位业务、技术应用、数据需求与数据管理过程相结合，实现企事业单位数据管理体系革新、生产模式优化、运行效率提升,加快推动企事业单位向数字化、网络化、智能化转型发展，切实提高企事业单位的数据管理水平和综合竞争力。 安徽标准化DCMM哪个靠谱DCMM是具有的数据管理模型。

企业亟需一套符合中国国情，符合中国企业文化，并且能够指导企业开展数字化“基础设施”建设的参考框架，而DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）或许就是一个合适的参考框架。DCMM（DataManagementCapabilityMaturityAssessmentModel，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比较好实践的总结和提升。

创造性：数据能力成熟度评价模型是国内外数据行业发展的崭新事物，目前体系化的数据能力成熟度评价模型基本都处于起步阶段，该模型是国内份完整的数据能力成熟度评价标准，对规范国内大数据行业的发展具有重要意义。性：在标准研制的过程中，对数据管理相关的理论进行了充分研究，包括DMBOK、DMM、DCAM[3]、Gartner（高德纳咨询公司）报告等资料，并且充分考虑了国内数据管理行业的发展，包括国家大数据领域的政策以及企业数据管理的整体发展历程。DCMM是企业数据管理能力建设的指导性工具。

应用案例：为了应对大数据环境下数据资产整合、数据标准化管理、数据质量提升等多方面的挑战，某通信企业于2015年9月成立了大数据中心，统一负责某地区大数据相关业务，包括大数据管理、应用产品开发和业务运营，为内部数据服务和外部数据变现统一提供支撑，并于2016年4月开展了数据能力成熟度评估，评估结论如下。评估组根据DCMM标准的定义，从DCMM的8个数据能力域展开详细的评估，并根据该企业数据能力相关的制度建设、过程监督和管理、组织人员的建设、工具的应用等多个方面进行评分。DCMM定义对数据管理的关键过程域进行了定义，分为8个一级过程域，29个能力项。安徽标准化DCMM哪个靠谱

DCMM是由国家工信部信软司主导，数据管理领域的标准。安徽标准化DCMM哪个靠谱

DCMM模型还重点强调数据应用，他将数据应用是其八大过程域之一，数据应用过程域包含了数据分析、数据开放共享、数据服务。所以严格意义上讲，DCMM模型评估的不单纯是组织的数据管理能力，还包括组织的数据应用能力。这在其他的数据管理成熟度模型中是看不到的。当然，也有人认为数据管理、数据应用是两个维度，甚至是两个专业领域的事情，放在一起评估不合适。我倒是认为，这没什么不妥的，数据治理的本质是为数据应用服务的，目标是为了让数据产生价值，离开这个目标搞数据治理，那就是典型的“为了治理而治理了”。安徽标准化DCMM哪个靠谱

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