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随着信息技术的飞速发展，数据已成为国家重要的战略资源，为了规范和指导数据管理，我国于2018年发布了《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM），旨在推动我国数据管理水平的提升，本文将从DCMM的背景、内容、实施及挑战等方面进行深入解析，以期为我国数据管理体系的构建提供有益借鉴。
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DCMM的背景
1、国家战略需求：数据已成为国家战略资源，提高数据管理能力对于推动经济社会发展具有重要意义。
2、行业发展需求：各行业对数据管理的需求日益增长，但数据管理能力参差不齐，迫切需要一套科学、规范的标准体系。
3、国际趋势：全球范围内，数据管理标准体系日益完善，我国亟需制定符合国际发展趋势的标准。
1、模型概述：DCMM分为四个等级，分别为初始级、管理级、治理级和领导级，每个等级都有相应的能力要求。
2、模型结构：DCMM包含数据战略、数据治理、数据架构、数据质量、数据安全和数据生命周期六个方面。
（1）数据战略：明确数据管理的目标、原则和策略，为数据管理提供方向。
（2）数据治理：建立数据治理体系，规范数据管理流程，确保数据质量。
（3）数据架构：构建合理的数据架构，提高数据共享和复用能力。
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（4）数据质量：确保数据质量，为业务决策提供可靠依据。
（5）数据安全：保障数据安全，防止数据泄露和滥用。
（6）数据生命周期：规范数据从采集、存储、处理、分析到应用的整个生命周期。
3、能力要求：DCMM对每个方面的能力要求进行了详细描述，包括组织架构、人员配置、制度体系、技术手段等。
DCMM的实施
1、组织领导：成立数据管理领导小组，明确各部门职责，确保DCMM的实施。
2、制度建设：建立健全数据管理制度，规范数据管理流程。
3、技术支撑：采用先进的数据管理技术，提高数据管理效率。
4、人员培训：加强数据管理人员培训，提高数据管理能力。
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5、评估与改进：定期对数据管理能力进行评估，持续改进数据管理体系。
DCMM的挑战
1、标准落地难：DCMM标准较为全面，但实际落地过程中，企业面临诸多挑战。
2、人才短缺：数据管理人才稀缺，难以满足企业需求。
3、技术更新快：数据管理技术更新迅速，企业需不断投入研发。
4、法律法规不完善：数据管理相关法律法规尚不完善，制约数据管理发展。
数据管理国家标准（DCMM）为我国数据管理体系构建提供了重要参考，企业应积极应对挑战，加强数据管理，提高数据治理能力，以适应国家战略需求和行业发展需要，政府、行业组织等也应加大对数据管理标准的宣传和推广力度，共同推动我国数据管理水平的提升。
标签： #数据管理国家标准
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