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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，苏州DCMM通过率，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，分会内设监督委员会监督仲裁，不断完善DCMM评估体系建设，DCMM评估体系框架，苏州DCMM通过率，苏州DCMM通过率。数据治理:数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通。苏州DCMM通过率

数据管理能力成熟度模型特征可操作性：在标准研制的过程中，标准化研究院召集了国内数据管理行业产学研相关的单位，都十分具备丰富的理论和实践经验，同时，进行了多次标准的试点验证工作，结合试点验证工作的总结，并且有针对性地对标准进行了完善和修改，保证标准的可操作性。同时，数据管理能力成熟度模型是数据管理和应用的基础，也将会在行业里起到很大的作用。数据管理能力成熟度模型也会对评估企业带来极大的促进发展作用。苏州DCMM通过率不同等级企业数据管理和应用的成熟度水平不同。

DCMM评估概述1.1评估依据数据管理能力成熟度评估的依据是国家标准GB/T36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》，该标准借鉴了国际上数据管理理论框架和方法，在综合考虑国内数据管理情况发展的基础上，整合了标准规范、管理方法论、数据管理模型、成熟度分级等多方面内容。1.2评估内容DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期八个能力域及28个能力项，并以组织、制度、流程和技术作为八个域评价维度。

信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据爆发式增长。数据蕴含着重要的价值，已成为国家基础性战略资源，正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。数据价值发挥的前提是管理好数据，然而，数据规模的增加、数据格式的复杂化等都给企业数据管理提出了挑战。《数据管理能力成熟度评估模型》是我国在数据管理领域较早正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。提升相关从业者的技能,理清数据管理、应用建设的思路和框架,规范和指导相关工作的开展。

DCMM由中国电子技术标准化研究院牵头，人民大学、清华大学、建设银行、光大银行、华为、御数坊、阿里巴巴等单位起草，是国内关于数据能力成熟度模型的一项国家标准，在制定的过程中充分吸取了国内先进行业的发展经验(以金融业为主)，结合了国际上DAMA (国际数据管理协会)《数据 管理知识体系指南DMBOK》中的内容。在DCMM模型中，数据战略就是组织数据管理的比较高总则，为组织的数据管理提供方向指引；数据标准是具体数据管理实践的执行规范，为组织的数据管理提供操作指导。数据应用:数据分析、数据开放共享、数据服务。苏州DCMM通过率

2019年7月27日，DCMM国家标准符合性评估工作全国启动会暨。苏州DCMM通过率

DCMM的来源工信部信软司、国家市场监管总局标准技术管理司于2014年成立全国信标委大数据标准工作组，从事国家大数据领域标准化工作，负责对ISO/IECJTC1／WG9国际标准归口工作，由梅宏院士担任组长，秘书处设在中国电子技术标准化研究院。工作组成立当年，DCMM国家标准立项，正式启动研制工作，经过近4年的标准研制、试验验证，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。也可以是数据服务商，通过该标准的落地实施，可以帮助数据解决方案提供方完善自身解决方案的完备度，提升自身咨询、实施的能力。苏州DCMM通过率

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