如何有效開展DCMM數據管理成熟度評估

吳永歡 宋強 池燕清 盧毅輝

0 引言

近年，隨著大數據技術的迅猛發展，數據中蘊藏價值信息的觀念早已深入人心，同時大數據也已上升為國家戰略并受到廣泛關注。數據如同企業貨幣資金、固有產權、辦公設備等企業資產主要內容，使得數據管理成為各企業信息化從業者十分關注的領域。

在企業信息化建設歷程中，由于軟件服務供應商和承包商的多元化、信息化規劃預見性不足、數據管理內容側重不一等原因導致企業數據在業務融合、分析應用等方面存在諸多難題，如：數據不完整、不一致，跨業務域數據無法關聯等，因此，數據管理工作被提升為企業發展的重要議程之一。如所有管理工作的開篇，選擇切實的數據管理理論作為依據，評估企業數據管理現狀、制定提升舉措，成為企業開展數據管理工作的基礎和首選工作項。

國內外目前有各類數據管理理論，本文主要以全國信息技術標準化技術委員會（以下簡稱“信標委”）發布的《數據管理能力成熟度評估模型》（簡稱DCMM）為例，闡述企業數據管理能力成熟度評估工作實施路徑、常見誤區和保障手段等。

1DCMM簡介

為規范國內各行業數據管理及應用，提升國內企業的數據管理和應用水平，信標委于2014年啟動《數據管理能力成熟度評估模型》制定工作，由中國電子技術標準化研究院牽頭，多家高校、企業單位組成工作組研制該標準。數據管理能力成熟度評估模型是國內關于數據能力成熟度模型的一項國家標準，在制定過程中充分吸取國內先進行業發展經驗，結合國際DAMA（國際數據管理協會）《數據管理知識體系指南DMBOK》中內容，形成符合國內特色的數據管理能力成熟度評估模型。

DCMM國標將數據管理能力分為8個能力域，根據需要劃分出28個能力項如下圖：

根據管理手段、管理粒度等不同角度，將每個能力項劃分出五個遞進的級別：

2DCMM評估工作實施路徑

DCMM評估工作按照實施里程碑分為啟動、收資、評估、報告四個階段，如下圖：

●啟動階段

啟動階段主要是了解公司基本情況，建立數據管理能力評估團隊，制定評估計劃;同時開展標準宣貫工作，幫助企業人員了解標準的組成、評估的方法和過程，各方面評估的重點等;組織調研訪談，了解企業數據管理現狀概貌。

●收資階段

結合前期調研訪談結果，組織收集評估材料，引導企業人員開展自我評估，深入了解數據管理工作現狀。

●評估階段

現場評估是根據公司自評情況、收集相關資料后，研讀各類支撐材料，依據DCMM模型對各能力項開展評估打分以及佐證補充。

●報告階段

基于評估階段成果，總結企業各數據管理能力域的當前現狀，及與標準間的差距，并據此提出改進建議;同時組織被評估單位對評估報告進行溝通確認，最終完成報告修訂。

3DCMM評估常見誤區

在各企業開展數據管理成熟度評估的實踐活動中，在評估主體、評估范圍、評估頻率、評估過程等方面均存在以下典型誤區：

第一、評估須由第三方評估機構開展

有企業認為DCMM是由“信標委”組織認證，應由信標委或信標委授權評估機構開展評估工作，其實不然，數據管理能力成熟度評估方式一般可分為組織自評和第三方機構獨立評估兩種。組織自評主要以組織內部人員為主，對數據管理活動進行評估，開展組織自評的目的主要是進行自我檢查、自我完善，為組織數據管理體系持續優化提供改進方向。

第二、評估模型大而全，不適用于剛開展數據管理的企業

有企業認為DCMM定義了數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量、數據標準和數據生存周期八個能力域，全面覆蓋數據管理相關所有內容，而在企業實際數據管理工作中只涉及部分域，因此，人為此模型不適用于自身評估。根據DCMM評估總分計算規則，在資質認證時，可根據受評單位實際情況，選擇5個域作為重點評估域，設置較高權重，對剩余3個域，設置較低權重，而在企業開展自評估時，目的為切實提升自我數據管理水平，可對能力項進行靈活裁剪，比如在數據標準方面，可只選擇主數據、業務術語進行專項評估。

第三、評估工作是一次性工作

有企業認為DCMM評估目的是為取得認證證書，取得證書后，無需再繼續開展評估。從認證角度分析，DCMM評估證書有效期是3年，三年后需進行再次認證，結合企業新的發展方向，評估數據管理是否緊跟業務和信息技術發展趨勢。同時，企業需通過數據管理成熟度評估了解自身數據管理能力現狀，識別自身數據管理能力中的不足，明確后續提升方向。

4DCMM評估保障手段

DCMM是對企業數據管理能力的評價，也是對數據管理工作成果的側面檢驗，在開展評估時會涉及多方因素的配合、協調，甚至涉及利益糾葛。為保證評估工作真實、準確，保證評估對數據管理能力提升帶來最大化效用，在實際評估工作中，應從以下方面做好保障工作：

第一、高層領導的高度重視

數據管理工作是“一把手”工程，數據管理成熟度評估作為數據管理工作的基礎，需得到高層重視和資源支持，包括人力、財力、關注力度等，這樣才能有效向具體執行層面傳達工作的重要性，激發執行層面的積極性和高度責任心，避免責任上推諉扯皮和工作態度上的弄虛作假，從而為評估工作順利開展提供有力保障。

第二、保證評估團隊的獨立性

在上文中，開展DCMM的評估團隊不僅可以是第三方獨立機構，也可以由企業內部組織自我評估，為保證評估結果的客觀、真實、有效，所組織評估團隊需保證高度獨立性，評估團隊成員不能作為數據管理工作的直接參與者和數據管理工作的相關利益方，評估結果才能真實反應企業數據管理水平，為企業提出切實有效的提升建議及方向。

第三、組織具有專業能力的綜合評估團隊

因DCMM評估范圍大、涉及面廣、專業性強，通常都需要組織團隊進行配合作業，特別是涉及數據戰略、數據安全、數據結構等相關能力域評估，對評估人員的綜合素養、專業能力都有相當高的要求。同時，評估工作需對計劃管控、溝通表達、資源協調能力有較高要求，所組建的評估項目團隊需綜合全面，才能準確完成評估，切實為企業數據管理能力的提升建言獻策。

第四、全面、真實收集評估材料

DCMM評估的本質是通過體系化、專業化方式，摸清企業數據管理能力的真實水平，為企業數據管理能力提升提供切實有效的發展規劃及建設性意見。因此，對評估的主體內容和材料均要求能全面、真實反應企業當前數據管理工作現狀，避免出現資料收集不全面，導致錯誤評估;同時也要避免為“粉飾太平”，虛構數據管理工作，偽造數據管理成果。在全面性方面，需認識到數據管理工作的內容，不僅只存在以數據為主體管理對象的各類文件及管理型工作內容中，同時也體現在業務管理方案、信息化建設工作等相關內容。真實性方面則需從管理上進行控制，加強考核，同時也要依靠評估團隊的“火眼金睛”，從管理制度、實際工作開展憑證、技術手段辨別等角度進行深入評估。

第五、用發展的視角開展評估

企業數據管理并非靜態、一成不變的工作，在開展評估工作的同時，數據管理能力的提升工作也在同步開展。進行評估的初級階段，需充分調研當前企業正在開展的數據管理提升工作動態，評估過程中要緊密跟進這類工作的開展情況，結合最新進度進行完整評估，在報告階段，要結合最新動態，提出切合實際的結論和建議，才能使評估結果符合真實情況，使得評估建議和規劃得到各方認同，達到提升企業數據管理能力的目的。

5結語

綜上，開展數據管理成熟度評估是企業進行數據管理的一項重要基礎性工作，是幫助企業全面摸清數據管理現狀、切實開展數據管理規劃、制定數據管理能力提升實施計劃的必經之路。通過開展數據管理成熟度評估，幫助企業體系化梳理數據管理知識體系、培養專業化數據管理團隊及評估團隊、為企業數據管理能力提升指明方向，進而充分提高數據質量及數據應用水平，發揮企業數據資產價值，支撐企業業務管理、決策分析，進而實現大數據時代下數字化驅動業務的變革和整體轉型。

參考文獻：

[1]《數據管理能力成熟度評估模型GB T 36073-2018》

（作者單位：1.廣州供電局有限公司;2.御數坊科技咨詢有限公司）