数据管理能力怎么样？聊聊DCMM

企业在数字化转型的过程中，一定要清楚地知道，自己的“数据管理能力”是什么样的。

很多企业的领导都和我说：“我们公司的数据管理乱七八糟、一塌糊涂。”

“一塌糊涂”是定性的理解，那么一塌糊涂成什么样了呢？

到底什么地方一塌糊涂呢？

这就需要对自家企业的“数据管理能力”有一个定量的认知。

如何去评估一家企业的数据管理能力呢？

国内推出了相关标准，就是GB / T 36073-2018 《数据管理能力成熟度评估模型》，简称DCMM。

DCMM数据管理能力成熟度反映了企业在数据管理方面所具备的条件和水平，它是企业开展数据治理，夯实数字化转型基础的一个重要切入点。

我研究了一下相关标准，国内这个标准比相应的国外的同类标准更好，里面的内容都能进行量化、更具备可执行性。

这个评估模型把数据管理能力的成熟度分为了5个等级，分别是初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。

DCMM分别从8大过程能力领域中的28个过程能力项出发，对每个过程能力项的过程描述、过程目标、能力等级标准进行评估，形成了445个能力指标，通过对每一个能力指标进行打分，最后层层汇总形成企业的数据管理能力成熟度评分。

DCMM评估，本质上是一项数据管理咨询工作，通过这项工作，我们能发现企业数据管理能力方面的不足和改进方向，找到数据治理的切入点。

DCMM的8个过程能力领域分别是数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准、数据生存周期。

通过这8个过程能力领域，又可以分别展开成28个过程能力项：

这28个能力项又可以拆解成445个能力指标：

通过对每个能力指标的评分，我们可以全面地、量化地了解企业数据管理现状，十分方便且精细地找出企业数据管理的薄弱点，并以此制定出有针对性的目标、计划及改进措施，通过数据治理活动，实现企业数据管理能力的显著提升。

按照我自己的经验来说，企业在不了解自己的数据管理能力、没有开展数据治理活动的情况下，真实的DCMM等级一般都在1级（初始级），这个阶段的企业数据管理一般处于“有系统、无制度，有数据、无标准”的状态之下。

利用DCMM自评，企业真正了解了自身能力，并通过一系列的数据治理活动，企业一般都能达到3级（稳健级）的管理能力。