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　　导读：在大数据年代，数据现已成为一项重要财物，数据办理的重要性也越发凸显。

　　IT 年代是以事务为导向的，它是对现已存在的事务流程做信息化支撑，所以 IT 年代愈加重视体系功用，对应于事务数据化的阶段；

　　DT 年代则是以数据为中心的。在 IT 年代，各个体系之间存在许多的数据冗余、数据不一致的状况，而在 DT 年代，则十分着重站在企业全体的视角进行数据的整合和运用，DT 年代对应的是数据事务化的阶段。

　　数据作为 DT 年代一种很重要的财物，国家也高度重视大数据工业的展开。在 2021 年 11 月份，工信部发布了《“十四五”大数据工业展开规划》，在《规划》中清晰提出了要推进树立创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据工业体系，其间“自主可控”是整个大数据工业的展开的十分重要的一项规范。一起在《规划》中提出了六大举动、六大使命和六大保证。

　　数据财物是指企业曩昔的买卖或许事项构成的、由企业具有或许操控的、预期会给企业带来经济利益的各类数据以及相关的数据产品。数据要成为财物，很重要的一步便是要对企业的元数据进行办理，清晰数据运用的上下文，使数据成为信息。从 IT 年代到 DT 年代的过渡过程中，大部分企业普遍存在的问题便是数据过多而信息过少。

　　数据办理相关的理论是在传统办理理论体系的根底上展开而来的，如ISO9000（质量办理规范体系），TQM（全面质量办理体系）和 CMMI（软件才能老练度集成模型），延伸展开出数据范畴的 ISO8000（数据质量规范体系）、TDQM（全面数据质量办理体系）和 DMM（数据办理老练度模型）。

　　数据办理前期首要重视数据质量。后边企业发现仅重视数据质量是不行的。进而在单一范畴数据办理体系的根底上又展开出来一些完好的数据办理体系。作业里比较重要的几个理论体系：

　　DMBOK 是一个比较威望的数据办理体系，但有许多当地不是很契合咱们国内展开：

　　：尽管提到了参阅数据和主数据，但不是很全面，国内做数据办理十分着重数据规范（详细规范见 DCMM）。

　　：DMBOK 在数据办理中着重战略的重要性，可是它没有把数据战略独立成一个独立的功用域。战略是数据照应企业展开、事务展开方针的衔接点，也是数据办理的方针和方向，假如没有战略，数据建造途径就会出现问题。

　　：数据运用是数据对外发挥价值的当地。假如只是重视办理的话，因为办理的价值曲线会十分长，数据办理的价值不容易被看到。

　　2014 年 8 月卡内基梅隆研讨所预见了数据办理作业的展开趋势，发布了作业里边第一个比较完好、威望的数据办理才能程度点评模型：DMM（Data Management Maturity Model）数据办理才能老练度点评模型。它参照 SW-CMMI 的理念，把数据办理分为五大功用域来进行点评：数据战略、数据办理、渠道和及架构、数据质量、数据运营等。在整个架构上，DMM 是十分好的，可是在数据办理的专业内容方面，仍是有许多缺失，如：数据规范、数据安全、数据运用和数据模型。

　　：在国内许多企业、政府、事业单位展开数据办理过程中是十分着重高层领导的支撑，也很着重数据对整个公司方针的支撑效果，所以说需求有一个独立的数据战略域。

　　：国内做数据办理往往是先做数据规范。在 DCMM 提出了四个才能项：事务数据、参阅数据和主数据、数据元规范及方针数据规范。

　　：DCMM 提出了独立的数据运用。包含使用数据剖析支撑数字化转型，以及数据财物对外的价值变现，这一才能项也呼应了国家关于数据要素商场建造的要求。

　　：数据全生命周期的办理机制，清晰数据生命周期阶段的区分以及各个阶段的办理要点。

　　DCMM 模型是一个点评模型，提出了八个才能域，28 个才能项，每个才能项分红五个老练的等级，每个等级由若干个点评方针，共 445 项点评方针。这些点评方针是从安排、准则、流程和技能等四个维度去评判一个安排的数据办理才能。

　　：数据需求的办理首要在项目级中表现，没有一致的办理流程，首要是被动式办理。

　　：安排已认识到数据是财物，依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办理。

　　：数据已被作为完成安排绩效方针的重要财物，在安排层面拟定了系列的规范化办理流程，促进数据办理的规范化。

　　：数据被认为是安排生计和展开的根底，相关办理流程能实时优化，能在作业内容进行最佳实践同享。

　　为了更好的执行国家的大数据展开战略，推进企业数字化转型的进程，2019年 12 月，工信部信息技能展开司托付我国电子信息作业联合会牵头担任全国数据办理才能老练度点评作业体系建造。

　　自 2020 年以来，为了更好的扩展 DCMM 的社会影响力，我国电子联合会联合当地、作业主管组织协同举行数十场宣贯会，掩盖 10 余省市、50 多个地市，超越千家企业。

　　DCMM 贯标作业发动之后，我国电子联合会在全国范围内遴选了北京、天津、河北、山西、江苏、广东、宁波、贵州、上海等 9 省市作为第一批试点区域，协助企业进行数据办理现状的剖析，培养大数据人才队伍，推进数据办理才能的进步。

　　DCMM 点评贯标作业促进企业加大对数据财物办理才能建造的投入力度，体系化保证企业数据办理作业高效安稳作业，对内进步企业竞争力、下降运营本钱，对外进步企业的作业知名度、影响力和诺言水平，添加商业机会。

　　跟着大数据工业不断向纵深的展开，各作业关于数据办理人员的要求也在日积月累，而且相关的岗位也愈加的多样，例如数据质量办理、数据安全办理、数据架构办理等等，可是当时仍然短少一个体系化的数据办理人员认证体系。为此，我国电子信息作业联合会以 DCMM 国家规范为中心连续推出了注册数据办理师认证（Certification ofDCMM Professional）、DCMM 点评师认证，推进大数据作业人才的建造。

　　我国电子信息作业联合会与工信部教育考试中心联合推出 CDP 注册数据办理师训练认证，针对区域内的大数据办理、运用方面的从业人员展开 DCMM 常识体系训练，并对经过考试人员颁布 CDP 注册数据办理师证书，进步各当地、各作业大数据人员的技能，促进大数据作业的展开。

　　为推进各地 DCMM 点评作业的展开，进步点评人员的技能，我国电子信息作业联合会树立了 DCMM 点评师认证体系，针对点评组织的点评师展开有针对性的训练和考试，进步 DCMM 点评作业的规范性和准确性，推进各地 DCMM 作业的展开。

　　：展开数据办理现状调研，从数据规范、数据质量、数据架构和数据问题等多个问题进行调研，构成数据才能基线图。

　　：树立企业数据办理才能结构和准则结构，理清各项才能在数据办理处、事务部分、IT 建造部分之间的责任分工。

　　：清晰数据财物界说，拟定数据盘点办法论，推进各体系的数据盘点作业，理清数据的散布和界说，树立数据财物目录，推进数据的同享和运用。

　　：根据企业数据办理的需求规划数据财物盘点、数据财物目录和数据办理的技能结构、功用结构，辅导后续产品的开发。

　　：探究企业数据财物化施行途径。展开数据财物价值化办法论探究，规划数据财物价值点评与买卖的总体方案。

　　：经过项目成功宣贯、数据办理常识理论和实践训练等方式加强关于公司相关人员的训练，进步人员的数据认识和技能，逐步构成公司的数据文明。

　　2022 年 3 月 25 日，中心国务院发布《关于加速建造全国一致大商场的定见》，着重加速培养一致的技能和数据商场，加速培养数据要素商场，树立健全数据安全、权力维护、跨境传输办理、买卖流转、敞开同享、安全认证等根底准则和规范规范，深入展开数据资源查询，推进数据资源开发使用。

　　数据易（北京）信息技能有限公司专心于数据办理范畴的训练、点评、咨询和产品等解决方案的施行作业，中心人员具有丰厚的数据办理经历，长时间参加了国家与作业的 DCMM 点评规范、人才规范、数据流转相关规范的编写，包含：《数据办理才能老练度点评模型》（GB/T 36073-2018）、《DCMM 注册数据办理师作业才能点评规范》（2021）、《信息技能数据质量点评方针》（GB/T 36344-2018）。作为数据要素商场促进会秘书处单位，数据易深度参加 DCMM 推行与贯标作业，包含：《数据办理才能白皮书》（2021）、《DCMM 年度十佳事例》（2021）、《数据办理有用办法》（2022）等。

　　宾军志，数据易（北京）信息技能有限公司创始人，我国电子信息作业联合会数据要素商场促进会秘书长，国家信息技能规范化技能委员会大数据规范化作业组成员。长时间参加国内外大数据范畴的架构规划，规划与施行等作业，对数据质量、主数据、数据办理、数据办理才能老练度点评等数据相关的范畴有很深的研讨和实践。

　　专心于大数据、人工智能技能运用的同享与沟通。建议于2017年，在北京、上海、深圳、杭州等城市举行超越100+线+线上沙龙、论坛及峰会，已约请超越2000位专家和学者参加同享。其大众号 DataFunTalk 累计出产原创文章900+，百万+阅览，近16万精准粉丝。