企业数字化转型的跃升之旅--DCMM贯标
发布时间：2024-07-29 11:00:00
以大数据、人工智能等为代表的新一代信息技术与企业数字化转型的交汇融合引发了数据爆发式增长，海量数据的激增使得企业越发重视数据的管理。为引导企业提升数据管理能力，规范数据资源管理，我国发布了数据管理领域首个国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》（以下简称DCMM），并持续推动各地企业开展贯标工作。先维信息依托自研的一站式、全方位大数据产品，先后在交通、制造等多个领域实践DCMM贯标，为用户提供有效解决方案和专业指导，帮助多家企业获得了相应的能力等级认证。
一、企业数字化转型面临的现实挑战
经过多年发展，企业数字化转型正逐步进入深化落地的深水区。面对信息化水平快速提升产生的海量数据，数字化转型正在面临以下现实挑战：
挑战一：规划缺位。缺乏全面、清晰的数据管理体系规划，企业内部系统各自为政，数据孤岛普遍存在，无法形成全企业全场景的数字化规模效应。
挑战二：体系难建。缺少适应转型发展的数据管理制度、流程、组织及人才体系，数据标准不规范不统一、质量问题难溯源难整改、数据集成周期长成本高。
挑战三：工具难用。企业级数据中台和技术底座缺失，导致数据管理业务缺乏工具支持，数据治理过程无法协同作业，海量数据不可控不好用。
挑战四：价值难现。数据分析结果可靠性差，难以将数据资源转化为数据资产，数字化价值受到管理层质疑，转型投入无法持续，形成恶性循环。
挑战二：体系难建。缺少适应转型发展的数据管理制度、流程、组织及人才体系，数据标准不规范不统一、质量问题难溯源难整改、数据集成周期长成本高。
挑战三：工具难用。企业级数据中台和技术底座缺失，导致数据管理业务缺乏工具支持，数据治理过程无法协同作业，海量数据不可控不好用。
挑战四：价值难现。数据分析结果可靠性差，难以将数据资源转化为数据资产，数字化价值受到管理层质疑，转型投入无法持续，形成恶性循环。
显而易见，传统的数据管理方法已经难以满足数字经济时代下市场竞争的要求，迫切需要企业加快补齐数据管理短板弱项，保障数字化转型可持续发展。
二、DCMM贯标的价值和意义
DCMM将企业的数据管理划分为八大核心能力域（数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期）及28个能力项，以组织、制度、流程和技术作为评价维度开展全面评估，并对企业数据管理能力进行了成熟度等级的划分（初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级），帮助企业通过阶段演进推动能力提升。
由此可见，DCMM不仅为企业提供了明确的数据管理框架，更为企业的数据管理实践提供了指导和参考。企业通过DCMM贯标，可以在战略规划、组织架构和技术工具等多个方面获得收益，其核心价值在于：
- 为企业数据管理提供专业指导和样板引领，协助企业快速打造与发展战略相匹配的数据管理能力体系；
- 为企业系统性地评估数据管理现状及问题，协助企业建立全景式的数据管理视角，不断提升数据管理能力；
- 为企业深入挖掘数据要素的内涵和潜在价值，协助企业丰富数据应用场景，充分赋能业务，实现数字化价值最大化；
- 为企业构建统一的数据管理平台和技术底座，协助企业消除数据管理的协同难点，提高数据管理的效率。
综上所述，DCMM贯标对企业的意义在于：通过将业务发展、技术应用、数据需求与数据管理过程相结合，查问题、找差距、指方向，实现数据管理体系革新、生产模式优化、运行效率提高，切实提升企业数据管理水平，激发数据要素潜能，培育数据应用生态，促进数字化转型健康发展。
三、DCMM贯标的流程和方法
近年来，工业和信息化部把持续提升数据管理能力作为贯彻落实党和国家推动数字经济战略的重要举措，大力开展DCMM贯标工作。但从DCMM贯标评估的结果来看，并不是很理想。目前贯标工作中存在的主要问题是贯标企业对DCMM的认识不足，缺乏科学有效的贯标准备方法、专业全面的数据管理平台以及拥有丰富贯标经验的团队支持等，导致在DCMM正式评估时无法全面、充分、客观的展示企业的数据管理能力水平。
鉴于目前贯标工作中存在的这些问题，先维公司作为拥有十多年技术沉淀和经验积累的数据解决方案提供方，以某企业获评DCMM三级（稳健级）的贯标工作作为参考，从实战角度介绍DCMM贯标工作的流程和方法，希望能给计划参加DCMM贯标评估的企业带来帮助。
第一步 摸清家底
开展全面数据调查，包括梳理数据资源、盘点数据资产、分析管理现状等。掌握本单位数据管理整体情况和薄弱点。
第二步 制定目标
对标DCMM核心能力域和能力项要求开展数据管理能力自评估，针对差距制定科学、有效的优化提升路径，明确正式评估的目标等级。
第三步 建设体系
基于DCMM评价标准，结合本单位实际情况，组建数据管理组织和人才体系，制定数据管理制度、流程和规范。
第四步 构筑平台
构建专业的数据管理平台，实现数据治理、数据安全、数据质量和数据标准等各项能力的工具化建设，满足技术支撑要求，提升数据管理效率。
第五步 提升能力
基于数据管理平台开展数据治理专题工作，落地数据模型和主数据管理等，实现数据质量标准闭环管理，全面提升数据管理能力。
第六步 强化意识
通过项目成功宣贯、数据管理知识理论和实践培训等形式加强对相关人员的培训，进一步提升人员的数据意识和技能。
第七步 正式评估
开展DCMM正式评估，获得数据管理能力成熟度评估证书。
第八步 彰显价值
对内提升竞争力、降低经营成本，对外提高行业知名度、影响力和信誉水平，展示数字化转型成果。
四、总结
DCMM贯标是一项系统性工程，需要企业组建专业团队，聚合各方资源共同开展，扎实做好贯标流程的每一个步骤，充分利用先进工具平台赋能，实现数据管理能力“诊断-提升-再诊断”的螺旋式提升，最终达成DCMM贯标工作目标。同时，企业通过贯标认证，可以进一步强化数据管理人员技能及意识，构建形成数据治理、数据管理、技术支撑、创新应用的数字化人才体系，为实现数字化转型下一阶段目标奠定坚实基础。
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