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评估机构需要通过官方认证，才具有为企事业单位进行DCMM评估的资格。2.DCMM模型将组织的数据能力成熟度划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级共5个发展等级，帮助组织进行数据管理能力成熟度的评价。DCMM结合数据生命周期管理各个阶段的特征，按照组织、制度、流程和技术对数据管理能力进行分析、总结和提炼出了数据战略、数据治理、数据架构，江苏DCMM有哪些，江苏DCMM有哪些、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期共8项能力域,并对每项能力域分成了二级子项(共28个)，江苏DCMM有哪些。 规范了行业的发展，促进产业发展。江苏DCMM有哪些

数据管理能力成熟度模型建设目的（1）准确评价各地大数据发展现状通过对地方上各单位数据管理、应用情况进行评估，可以掌握各单位大数据管理和应用的现状，发现具备的优势和存在的问题，为更好地利用本地的数据资源和进行针对性的指导提供支持。（2）培养大数据发展人才大数据产业的发展是技术驱动式的，对人员的技能和素质有很高的要求，通过DCMM的评估，可以对各地方和单位的数据从业人员进行培训，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体发展。江苏DCMM有哪些DCMM以解决企事业单位实际业务问题、支撑技术应用为出发点。

DCMM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、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级,不同等级企业数据管理和应用的成熟度水平不同。与欧美国家相比，在数据管理领域我国一直缺乏完善的数据管理成熟度体系的研究，DCMM填补了这一空白，为国内组织的数据管理的能力的建设和发展提供了方向性指导。DCMM国家标准的发布对促进我国数据产业的发展有着重要的意义。大数据产业的发展是技术驱动式的,对人员的技能和素质有很高的要求。

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。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。

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。制定区域大数据发展报告。江苏DCMM有哪些

数据安全:数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计。江苏DCMM有哪些

DCMM模型的数据治理过程域中的二级过程项“数据治理沟通”，这个是DCMM的一个亮点。个人认为：从数据治理战略的制定到落地执行都离不开沟通，沟通连接着数据治理各个环节，放在数据治理中可能更合适些。首先，启动数据治理项目，就必须说服高层领导，获得领导的支持，这需要沟通；其次，数据治理不是一个人或一个部门的事情，需要企业各部门的协调和配合，这需要沟通；但这里，我也有个小的疑问：为什么不把“数据集成共享”这个子项放在“数据应用”过程域中，而是放在了“数据架构”过程中？“数据集成共享”，我理解就是企业内部各系统或部门之间的数据交换共享，解决的是业务协同问题，应该放在“数据应用”似乎更合适吧？江苏DCMM有哪些

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