数据办理才能成熟度点评模型（简称DCMM）国家标准（GB/T 36073-2018）自2018年3月份正式发布以来，广受国内企业好评。在本年3月份刚刚举行的2019年全国大数据标准化作业会议上，相关领导着重DCMM国家标准对我国数据企业展开、数字经济构成的重要引领作用，并主张将DCMM等要点标准作为切入点，落实到企业使用傍边，充沛发挥标准对大数据工业展开的标杆和引领作用。自己有幸参加了DCMM国标推行和施行作业，担任过多家企业的现场点评和训练等作业，本文以之前参加的电力企业数据办理才能成熟度点评实践为例，介绍DCMM点评作业全体状况，为有爱好展开DCMM点评作业的企业供给参阅。

　　为标准国内各职业数据办理和使用作业，进步国内数据办理和使用才能，全国信息技能标准化技能委员会于2014年会启动了《数据办理才能成熟度点评模型》（简称DCMM）的拟定作业，由中国电子技能标准化研讨院牵头，御数坊、清华大学、建造银行、光大银行等单位组成作业组来研发该标准。数据办理才能成熟度点评模型是国内关于数据才能成熟度模型的一项国家标准，在拟定的过程中充沛吸取了国内先进职业的展开经历，结合了世界上DAMA（世界数据办理协会）《数据办理知识系统攻略DMBOK》中的内容，构成契合国内特征的数据办理才能成熟度点评模型。

　　数据办理才能成熟度点评作业流程首要分三个阶段进行：预备阶段、施行阶段、陈述拟定阶段，其间需求企业深度参加和合作的首要是施行阶段作业。详细点评流程如下图。

　　DCMM点评作用首要由评分效果、点评陈述、展开路线图、鉴定证书等几部分构成。

　　●评分效果：依据关于企业的访谈、材料鉴定，1对1访谈，环境查看等作业，一致为企业的数据才能成熟度进行评级。

　　●点评陈述：企业数据办理现状的点评，协助企业找到和同业最佳实践的距离，定位本身的问题，剖析其间的原因，并给出明晰的剖析陈述；

　　●数据办理展开路线图：依据企业办理的需求，以及业界最佳实践，拟定针对性的企业数据办理展开路线图，而且依据现状的点评陈述，拟定针对性的行动计划。

　　●鉴定证书：依据企业数据才能成熟度的评级效果，正式颁布企业数据才能成熟度评级证书。

　　本次点评首要环绕公司中心事务数据规模展开调研，对其数据办理状况进行全面的调研剖析，整理和辨认公司当时的数据办理现状以及关键问题，并对应的给出综合性处理方案，进而为公司后续的数据办理才能进步奠定厚实的根底。

　　本次点评调研的作业首要有问卷调查、现场访谈和材料研讨。调研访谈参加人员包含省公司相关部分领导、事务主干及事务人员。

　　经过对事务部分及地市的调研访谈，调研问卷、材料研读等手法，概括总结要点有以下几个方面的问题：

　　经过十多年信息化的高速展开，公司的数据资源不断添加，数据财物价值潜力巨大。伴跟着快速增长的数据使用需求与数据办理缺位、价值发掘短少的对立日益突出。因为事务使用的涣散建造、不同事务部分的别离保护，各个系统之间的数据是涣散办理的，数据质量良莠不齐。对数据财物办理与使用短少顶层规划，致使数据财物的战略性位置未能突显，限制了数据财物价值的充沛发挥。

　　跟着公司大数据重要性的不断进步，公司展开了数据质量进步，数据资源办理渠道等数据办理项目，但数据办理作业全体的协调性、实效性并不达观，短少杰出的点评系统来点评公司的办理才能和办理水平，构成数据办理实践的反应机制和批改战略缺失，终究构成数据办理作业的盲目性和重复性等。

　　统建系统对网公司相关数据标准的履行相对标准，尽管公司整理了方针界说，但公司本级数据标准内容界说还没有树立。例如，公司本级自建系统所遵从的数据标准，以及数据中心建造的数据使用中触及的剖析方针等，数据方针的保护过程中短少系统化办理，导致在数据整合过程中呈现数据质量问题，致使系统间数据协同问题的呈现，影响系统间的数据集成作用。

　　经过数据办理点评，辨认出数据办理的要点进步内容，包含：数据战略规划、数据办理项目、企业级数据模型建造项目、数据安全规划项目、数据标准规划项目、大数据剖析渠道等六项内容，而且清晰每项建造进步内容及交给作用。

　　公司数据办理才能进步要点从安排、办理、技能视点，提出全体建造思路，划分为三个阶段：短期方针（2018年末）、中期方针（2019年末）、远期方针（2020年末），完结安排保证、数据整合、深化使用三个阶段方针。

　　安排方面，树立数据办理安排；完善数据办理办法；构建数据办理支撑团队；建造数据认责系统；构成数据办理支撑团队的继续建造。

　　办理方面，继续展开数据办理作业，树立企业级数据模型，建造数据安全办理、构成数据财物方针，进步数据标准和质量，强化数据需求办理，进步数据使用探究和同享。

　　技能方面，加强全事务一致数据中心建造，继续接入各类数据源，建造数据汇总层和数据财物办理渠道，供给大数据剖析渠道，构建数据才能开发渠道。

　　数据财物办理团队是推进数据办理和使用的中心，应该加强高层领导的支撑、健全日常办理安排、构建数据办理支撑团队：

　　一是加强高层领导的支撑：公司高层领导参加并支撑数据办理作业，授权数据办理部分全权担任公司数据财物的一致办理。

　　二是健全日常办理安排：树立数据办理实体部分，指定全职的数据办理人员来协谐和推进数据办理制度的建造，日常的办理和问题的处理。

　　三是构建数据办理支撑团队：数据标准、架构的建造、数据需求的剖析、数据的整合和质量办理、乃至数据的使用剖析等是继续性的作业，需求专门的团队来为数据办理办公室供给各种支撑，然后才能够更好的办理数据财物，表现数据的价值。

　　鉴于集团架构规划和建造部分由总部一致管控，主张公司数据办理作业要点以数据中心为突破口，要点抓一致数据模型的建造，交融出产、办理等方面的数据，构成一致数据财物目录，构建数据标准、数据质量和数据安全的办理系统，辅导和标准数据中心的建造，加强接入数据的管控，逐渐归入源头系统的办理。

　　一是一致数据模型建造：以集团一致模型为根底进行扩大，构建公司的企业级数据模型，辅导数据中心汇总层的建造。

　　二是一致数据财物目录：一致汇总公司内外部数据资源，树立数据财物目录，促进数据的使用。

　　三是构建数据办理系统：树立数据标准、数据质量、数据安全、数据架构、元数据等全方位的数据办理系统，标准数据中心的建造，逐渐延伸到源系统数据的办理作业。

　　根据数据仓库，加强数据剖析渠道建造，构建一致数据剖析模型库和各类公司级剖析使用，树立从数据、API，使用等多层次的数据才能敞开系统，一致办理和支撑公司各部分数据剖析和同享的需求（主张前期在公司规模内清晰事务牵头部分，以支撑该部分使用为主，逐渐扩大规模），促进数据和使用的同享和敞开，构成“数据使用超市”，进步数据使用的复费用，最大化数据渠道的价值。

　　某电力企业凭借2018年发布的数据办理才能成熟度点评模型国家标准，在公司内部环绕中心事务数据展开了点评。经过点评剖析公司数据办理才能的当时现状，找到距离，进步公司数据办理才能水平，一起经过专项进步的作业，进步公司中心事务的数据质量，夯实数据根底，终究完成数据财物办理和数据的标准化，最大极限发挥数据财物价值，进步数据中心的服务才能。