如何有效开展DCMM数据管理成熟度评估

吴永欢 宋强 池燕清 卢毅辉

0 引言

近年，随着大数据技术的迅猛发展，数据中蕴藏价值信息的观念早已深入人心，同时大数据也已上升为国家战略并受到广泛关注。数据如同企业货币资金、固有产权、办公设备等企业资产主要内容，使得数据管理成为各企业信息化从业者十分关注的领域。

在企业信息化建设历程中，由于软件服务供应商和承包商的多元化、信息化规划预见性不足、数据管理内容侧重不一等原因导致企业数据在业务融合、分析应用等方面存在诸多难题，如：数据不完整、不一致，跨业务域数据无法关联等，因此，数据管理工作被提升为企业发展的重要议程之一。如所有管理工作的开篇，选择切实的数据管理理论作为依据，评估企业数据管理现状、制定提升举措，成为企业开展数据管理工作的基础和首选工作项。

国内外目前有各类数据管理理论，本文主要以全国信息技术标准化技术委员会（以下简称“信标委”）发布的《数据管理能力成熟度评估模型》（简称DCMM）为例，阐述企业数据管理能力成熟度评估工作实施路径、常见误区和保障手段等。

1DCMM简介

为规范国内各行业数据管理及应用，提升国内企业的数据管理和应用水平，信标委于2014年启动《数据管理能力成熟度评估模型》制定工作，由中国电子技术标准化研究院牵头，多家高校、企业单位组成工作组研制该标准。数据管理能力成熟度评估模型是国内关于数据能力成熟度模型的一项国家标准，在制定过程中充分吸取国内先进行业发展经验，结合国际DAMA（国际数据管理协会）《数据管理知识体系指南DMBOK》中内容，形成符合国内特色的数据管理能力成熟度评估模型。

DCMM国标将数据管理能力分为8个能力域，根据需要划分出28个能力项如下图：

根据管理手段、管理粒度等不同角度，将每个能力项划分出五个递进的级别：

2DCMM评估工作实施路径

DCMM评估工作按照实施里程碑分为启动、收资、评估、报告四个阶段，如下图：

●启动阶段

启动阶段主要是了解公司基本情况，建立数据管理能力评估团队，制定评估计划;同时开展标准宣贯工作，帮助企业人员了解标准的组成、评估的方法和过程，各方面评估的重点等;组织调研访谈，了解企业数据管理现状概貌。

●收资阶段

结合前期调研访谈结果，组织收集评估材料，引导企业人员开展自我评估，深入了解数据管理工作现状。

●评估阶段

现场评估是根据公司自评情况、收集相关资料后，研读各类支撑材料，依据DCMM模型对各能力项开展评估打分以及佐证补充。

●报告阶段

基于评估阶段成果，总结企业各数据管理能力域的当前现状，及与标准间的差距，并据此提出改进建议;同时组织被评估单位对评估报告进行沟通确认，最终完成报告修订。

3DCMM评估常见误区

在各企业开展数据管理成熟度评估的实践活动中，在评估主体、评估范圍、评估频率、评估过程等方面均存在以下典型误区：

第一、评估须由第三方评估机构开展

有企业认为DCMM是由“信标委”组织认证，应由信标委或信标委授权评估机构开展评估工作，其实不然，数据管理能力成熟度评估方式一般可分为组织自评和第三方机构独立评估两种。组织自评主要以组织内部人员为主，对数据管理活动进行评估，开展组织自评的目的主要是进行自我检查、自我完善，为组织数据管理体系持续优化提供改进方向。

第二、评估模型大而全，不适用于刚开展数据管理的企业

有企业认为DCMM定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期八个能力域，全面覆盖数据管理相关所有内容，而在企业实际数据管理工作中只涉及部分域，因此，人为此模型不适用于自身评估。根据DCMM评估总分计算规则，在资质认证时，可根据受评单位实际情况，选择5个域作为重点评估域，设置较高权重，对剩余3个域，设置较低权重，而在企业开展自评估时，目的为切实提升自我数据管理水平，可对能力项进行灵活裁剪，比如在数据标准方面，可只选择主数据、业务术语进行专项评估。

第三、评估工作是一次性工作

有企业认为DCMM评估目的是为取得认证证书，取得证书后，无需再继续开展评估。从认证角度分析，DCMM评估证书有效期是3年，三年后需进行再次认证，结合企业新的发展方向，评估数据管理是否紧跟业务和信息技术发展趋势。同时，企业需通过数据管理成熟度评估了解自身数据管理能力现状，识别自身数据管理能力中的不足，明确后续提升方向。

4DCMM评估保障手段

DCMM是对企业数据管理能力的评价，也是对数据管理工作成果的侧面检验，在开展评估时会涉及多方因素的配合、协调，甚至涉及利益纠葛。为保证评估工作真实、准确，保证评估对数据管理能力提升带来最大化效用，在实际评估工作中，应从以下方面做好保障工作：

第一、高层领导的高度重视

数据管理工作是“一把手”工程，数据管理成熟度评估作为数据管理工作的基础，需得到高层重视和资源支持，包括人力、财力、关注力度等，这样才能有效向具体执行层面传达工作的重要性，激发执行层面的积极性和高度责任心，避免责任上推诿扯皮和工作态度上的弄虚作假，从而为评估工作顺利开展提供有力保障。

第二、保证评估团队的独立性

在上文中，开展DCMM的评估团队不仅可以是第三方独立机构，也可以由企业内部组织自我评估，为保证评估结果的客观、真实、有效，所组织评估团队需保证高度独立性，评估团队成员不能作为数据管理工作的直接参与者和数据管理工作的相关利益方，评估结果才能真实反应企业数据管理水平，为企业提出切实有效的提升建议及方向。

第三、组织具有专业能力的综合评估团队

因DCMM评估范围大、涉及面广、专业性强，通常都需要组织团队进行配合作业，特别是涉及数据战略、数据安全、数据结构等相关能力域评估，对评估人员的综合素养、专业能力都有相当高的要求。同时，评估工作需对计划管控、沟通表达、资源协调能力有较高要求，所组建的评估项目团队需综合全面，才能准确完成评估，切实为企业数据管理能力的提升建言獻策。

第四、全面、真实收集评估材料

DCMM评估的本质是通过体系化、专业化方式，摸清企业数据管理能力的真实水平，为企业数据管理能力提升提供切实有效的发展规划及建设性意见。因此，对评估的主体内容和材料均要求能全面、真实反应企业当前数据管理工作现状，避免出现资料收集不全面，导致错误评估;同时也要避免为“粉饰太平”，虚构数据管理工作，伪造数据管理成果。在全面性方面，需认识到数据管理工作的内容，不仅只存在以数据为主体管理对象的各类文件及管理型工作内容中，同时也体现在业务管理方案、信息化建设工作等相关内容。真实性方面则需从管理上进行控制，加强考核，同时也要依靠评估团队的“火眼金睛”，从管理制度、实际工作开展凭证、技术手段辨别等角度进行深入评估。

第五、用发展的视角开展评估

企业数据管理并非静态、一成不变的工作，在开展评估工作的同时，数据管理能力的提升工作也在同步开展。进行评估的初级阶段，需充分调研当前企业正在开展的数据管理提升工作动态，评估过程中要紧密跟进这类工作的开展情况，结合最新进度进行完整评估，在报告阶段，要结合最新动态，提出切合实际的结论和建议，才能使评估结果符合真实情况，使得评估建议和规划得到各方认同，达到提升企业数据管理能力的目的。

5结语

综上，开展数据管理成熟度评估是企业进行数据管理的一项重要基础性工作，是帮助企业全面摸清数据管理现状、切实开展数据管理规划、制定数据管理能力提升实施计划的必经之路。通过开展数据管理成熟度评估，帮助企业体系化梳理数据管理知识体系、培养专业化数据管理团队及评估团队、为企业数据管理能力提升指明方向，进而充分提高数据质量及数据应用水平，发挥企业数据资产价值，支撑企业业务管理、决策分析，进而实现大数据时代下数字化驱动业务的变革和整体转型。

参考文献：

[1]《数据管理能力成熟度评估模型GB T 36073-2018》

（作者单位：1.广州供电局有限公司;2.御数坊科技咨询有限公司）