为促进大数据工业继续深入打开，进步政府、企事业单位大数据财物办理认识，学习国内外成熟度相关理论思维，结合数据生命周期办理各个阶段的特征，对数据办理才能进行了剖析、总结，提炼出安排数据办理的八大进程域，并对每项才能进行了二级进程域和打开等级的区分以及相关功用介绍和鉴定规范的拟定。

　　1 导言在信息化的年代，特别是现在与大数据相关的研讨和使用层出不穷，数据现已成为各个单位最重要的财物，国务院也于2015年8月正式印发了《促进大数据打开举动大纲》，在大纲中清晰指出了大数据现已成为推进经济转型打开的新动力，大数据继续激起商业形式立异，不断催生新业态，已成为政府、企事业单位促进事务立异增值、进步中心价值的重要驱动力。可是跟着大数据职业的蓬勃打开，国内的相关部分正面临越来越多的应战。

　　首要，因为大数据是相对较新的职业，现在大数据相关理论的打开相对滞后，特别是数据办理理论，现在国内各家单位更多的是选用世界咨询公司的理论结构或许世界数据办理协会的数据办理知识系统作为引导，可是这些理论根本没有考虑国内数据职业打开的现状和特性，一起，遍及程度也有待进步。这导致现在国内许多职业在数据办理方面的认识单薄、办理方式各异、打开相对落后的局势。

　　其次，因为现在在数据办理才能成熟度模型的研讨中遍及短少一个一致、系统、习惯现代信息环境的数据办理和质量保证系统的专业规范(如相似制造业的ISO 9000等)，所以国内外的学者在学习软件才能成熟度模型(capability maturity model for software，CMM)的根底上，在不同研讨范畴测验提出各种数据才能成熟度模型，用以研讨、辅导具体的数据生产进程的数据办理，在世界上比较有名的数据才能成熟度模型有美国IBM公司的数据办理才能成熟度模型等，该模型在充沛学习CMM的根底上，针对数据办理的不同范畴进行具体的界说，每个范畴都依照CMM的形式进行阶段区分。

　　跟着数据使用的逐步增多，国内关于才能成熟度模型的研讨也在逐步增多。现在，针对数据才能的点评仍然没有一个完好、全面的模型，现有的模型有的自身就存在特定的倾向性，有的是针对数据办理的特定范畴。因为信息化的快速打开，数据的重要性现已表现得越来越显着，特别是大数据、物联网年代，数据现已成为国家的战略资源。针对这样的战略资源，我国迫切需求树立一种通用的才能点评模型，协助各个企业、单位更好地进行数据资源的点评和规划，进而使我国的信息化在世界上占有更有利的方位，在世界信息化的规范化范畴有更大的线 数据办理才能成熟度研讨现状

　　数据才能成熟度(data management maturity，DMM)模型是由卡耐基梅隆大学旗下安排研讨所以才能成熟度模型整合的各项根底准则为根底开发的，并于2014年8月正式发布。软件才能成熟度集成模型(CMMI)是一项具有20多年前史、通过实践查验的绩效改进以及软件和系统开发的黄金杰出规范。DMM模型是一个能完成事务部分利益与IT彼此匹配的强壮加速器(如图1所示)，可为公司安排供给一套最佳实践规范，拟定让数据办理战略与单个商业方针相一致的路线图。然后保证能强化、杰出地办理并更好地运用要害数据财物来完成商业方针。

　　数据办理才能点评模型(data management capability assessment model，DCAM)是由企业数据办理协会主导，安排金融职业企业参加编制和验证，根据许多实践事例的经验总结来进行编写的，并于2015年2月正式发布。DCAM首要界说了数据才能成熟度点评触及的才能规模和点评的准则，然后从战略、安排、技能和操作的最佳实践等方面描绘了怎么成功地进行数据办理。最终，又结合数据的事务价值和数据操作的实践状况界说数据办理的准则。

　　● 数据规范：国外的数据办理相关工作中关于数据规范的着重十分少， DAMA数据办理知识系统攻略(DAMA guide to the data management body of knowledge，DMBOK)、DMM或许DCAM等文件中都没有关于数据规范的内容，而在国内恰恰相反，在国内许多职业，特别是银行、政府等职业在打开数据办理的进程中，往往会首要拟定各自的数据规范。2017年是我国的规范化大年，面临许多的数据孤岛，数据敞开、同享、交融是当时要务，着重数据规范便是着重夯实数据的根底。

　　● 等级二：受办理级。安排现已认识到数据是财物，根据办理战略的要求拟定了办理流程，指定了相关人员进行开始的办理，而且识别了与数据办理、使用相关的关连人。

　　● 等级四：量化办理级。数据被认为是获取竞赛优势的重要资源，安排认识到数据在流程优化、工作效率进步等方面的效果，针对数据办理方面的流程进行全面的优化，针对数据办理的岗位进行要害绩效目标(key performance indicator，KPI)的查核，规范和加强数据相关的办理工作，而且根据进程的监控和剖析对全体的数据办理准则和流程进行优化。

　　创造性：数据才能成熟度点评模型是国内外数据职业打开的簇新事物，现在系统化的数据才能成熟度点评模型根本都处于起步阶段，该模型是国内第一份完好的数据才能成熟度点评规范，对规范国内大数据职业的打开具有重要意义。

　　为了应对大数据环境下数据财物整合、数据规范化办理、数据质量进步等多方面的应战，某通讯企业于2015年9月成立了大数据中心，一致担任某区域大数据相关事务，包含大数据办理、使用产品开发和事务运营，为内部数据服务和外部数据变现一致供给支撑，并于2016年4月打开了数据才能成熟度点评，点评定论如下。

　　点评组根据DCMM规范的界说，从DCMM的8个数据才能域打开具体的点评，并根据该企业数据才能相关的准则建造、进程监督和办理、安排人员的建造、东西的使用等多个方面进行评分，根据评分的成果汇总成如图5所示的数据才能成熟度等级散布状况。该企业在数据战略办理域、数据生命周期办理域以及元数据办理域获得了较高分数。这表明该企业拟定了清晰的数据战略，而且结合元数据、数据架构、数据规范等内容完成了数据财物全生命周期的办理，清晰了数据办理安排和责任，对三域数据完成了一致的办理，进步了数据质量，奠定了数据使用和剖析的根底。一起，在点评进程中也发现了存在的一些问题，在数据质量查核、数据安全规范、数据规范落地等方面需求进一步的加强和进步，需求在大数据中心渠道建造的进程中要点进行重视和改进。

　　数据办理才能成熟度模型作为一种新式的技能手段，将为大数据工业带来一种全新的推进力气。该模型的推行使用，将吸纳国内各职业各范畴的数据人才，构成专家库，为整个工业的技才能量做人才积储;丰厚职业数据库，并对职业打开趋势剖析供给参阅根据。在此进程中还会不断发现和培养职业标杆，推行优异事例，使得群众企业获益。