DCMM数据管理能力成熟度评估模型

Hi，大家好！

今天想再次跟大家聊一聊关于数据治理能力成熟度评估模型的事，这次要聊的这个模型是DCMM。

根据国务院国资委印发的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》要求，明确指出了数据治理是国企数字化转型的必经之路。国企数字化转型方兴未艾，数据治理也被推向了“风口浪尖”。

数字化转型，是当今时代企业的机遇，也是挑战。

企业亟需一套符合中国国情，符合中国企业文化，并且能够指导企业开展数字化“基础设施”建设的参考框架，而DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）或许就是一个合适的参考框架。

 

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有关数据治理，

业界有哪些成熟度评估模型？

 

对于能力成熟度模型最早起源于CMM，现在发展成大家熟知的CMMI模型（软件能力成熟度模型），它是一种对组织在软件定义、实施、度量、控制和改善其软件过程的实践中各个发展阶段的描述形成的标准。CMMI模型是由卡耐基-梅隆大学旗下的CMMI协会开发的，2014年，CMMI协会在CMMI模型基础之上，开发并发布了数据管理领域的能力成熟度评估模型：CMMI-DMM。

CMMI-DMM模型是业界比较权威的数据管理能力成熟度评估模型，我们今天分享DCMM模型在一定程度上也参考了DMM模型的一些内容，包括整体模型框架，过程域以及能力等级的划分等。

在数据治理/数据管理领域，其实有很多能力成熟度模型可供参考，如下：

CMMI-DMM数据管理能力成熟度评估模型。DMM模型用25个过程域（20个数据管理过程域和5个支持过程域），描述了企业数据管理应建立的各项能力，帮助组织开展数据管理过程实践，提升其数据管理的成熟度。

 ©CMMI协会

 

Gartner企业信息管理成熟度模型。将企业信息管理分为了0-5个阶段，分别是：0无意识阶段，1意识阶段，2被动式阶段，3主动式阶段，4托管管理阶段，5有效管理阶段，帮助企业找到信息管理能力所处的位置。

©Gartner

 

EDM-DCAM 数据管理能力成熟度模型。DCAM模型由企业数据管理协会（EDM Council--北美的一家研究金融行业数据管理的公益性组织ÿ