评估标准
《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073-2018，DCMM）是在国家工信部信软司的领导下，由全国信标委大数据标准工作组制定的国家标准。 DCMM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。 DCMM借鉴国内外成熟度相关理论思想，结合数据生命周期管理各个阶段的特征，对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大能力域（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、数据生存周期）。
图1 DCMM建设理念图
并对每项能力域进行了二级能力项和评定指标的纵向拆分，共计28个能力项，445个评定指标。
在进行DCMM贯标评定时，按照企业的数据管理情况，又具体划分为5个等级的成熟度。
表1 DCMM能力域及能力项清单
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能力域 |
能力项 |
能力域 |
能力项 |
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数据战略 |
数据战略规划 |
数据应用 |
数据分析 |
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数据战略实施 |
数据开放共享 |
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数据战略评估 |
数据服务 |
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数据治理 |
数据治理组织 |
数据安全 |
数据安全策略 |
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数据制度建设 |
数据安全管理 |
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数据治理沟通 |
数据安全审计 |
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数据架构 |
数据模型 |
数据质量 |
数据质量需求 |
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数据分布 |
数据质量检查 |
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数据集成与共享 |
数据质量分析 |
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元数据管理 |
数据质量提升 |
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数据标准 |
业务术语 |
数据生存周期 |
数据需求 |
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参考数据和主数据 |
数据设计和开发 |
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数据元 |
数据运维 |
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指标数据 |
数据退役 |
评估流程
DCMM评估流程分为4个阶段，即准备阶段、实施阶段、制订报告阶段和评审发布阶段。DCMM授权评估师会在每个阶段充分参与，指导公司进行DCMM贯标。
DCMM评估过程严格按照DCMM评估模型和评估方法，对公司数据管理现状进行DCMM贯标评估定级，定位数据管理成熟度现状，对标目标等级，明确提升方向，开展针对性能力提升，完善数据管理制度机制，最终获取等级认证证书。
为了客观、准确的反应评估对象的数据管理能力，在整个评估过程中将遵守以下原则：
l 独立性原则
独立性原则是要求评估机构和评估人员应该依据DCMM的要求对被评估单位的数据管理水平独立地做出评估结论，且不受外界干扰和评估单位的意图影响，保持独立公正；同时评估机构必须是独立的评估服务机构，评估人员必须与评估对象的利益涉及者没有任何利益关系。
l 客观性原则
客观性原则要求评估结果应以充分的事实为依据。这就要求评估单位真实、准确的提供自身的资料，能够切实体现自身的管理现状，同时评估人员在评估过程中以公正、客观的态度收集有关数据与资料，严格按照DCMM标准的要求进行评价。
l 公开性原则
公开性原则要求评估过程的所有关键文档都需要按照要求在线归档，以供查询和审阅。在评估过程中需要接受独立第三方的监管，确保评估过程的公正、合理。
l 专业性原则
专业性原则要求评估单位具有DCMM评估的实施资质，并且有不少于三人的中高级评估师，在评估过程中能够准确的解释评估指标的意义，能够切身指导评估单位数据管理工作的开展，发现评估单位数据管理过程中存在的问题，并且撰写客观、准确的评估报告。
