制度层面：
审查文件和记录：包括公司层面及部门层面的规章、制度、规范和管理规定等，以及公司在管理过程中的过程文档，如会议纪要、会签记录等。
SERVICE
DCMM 是GB/T36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》(Datamanagement Capability Maturity Model,简称DCMM)，是我们国家收个数据管理能力评估国家标准，是借鉴国内外成熟度相关理论思想和数据管理理论形成的数据管理标准。
DCMM是针对企业数据管理和应用能力的评估框架，从标准本身讲，任何企业都可以申请。目前主要适用于两类：
金融与保险机构、互联网企业、电信运营商、工业企业、数据中心所属主体、高效、政务数据中心等
数据开发/运营商、信息系统建设和服务提供商、信息技术服务提供商等
DCMM评估包含八大能力域，这八大过程域包含28个过程项，441项评价指标：DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、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8个核心能力域，细分为28个过程域和445条能力等级标准。
数据模型
数据分布
数据集成与共享
云数据管理
数据分析
数据开放共享
数据服务
数据安全审计
数据安全管理
数据安全策略
数据质量提升
数据质量分析
数据质量检查
数据质量需求
指标数据
数据元
参考数据与主数据
业务术语
DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，自低向高依次为初始级（1级）、受管理级（2级）、稳健级（3级）、量化管理级（4级）和优化级（5级），不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。
Level1
初始级
数据需求的管理主要是在项目级进行体现，没有统一的管理、流程，
主要是被动式的管理
Level2
受管理级
组织已经意识到数据资产，根据管理策略的要求制定了管理流程，
指定了相关人员进行初步的管理。
Level3
稳健级
数据已经被当做实现组织绩效目标的重要资产，在组织层面制定了
系列的标准化管理流程促进数据管理的规范化。
Level4
量化管理级
数据被认为是获取克争优势的重要资源，数据管理效率能够进行量化
分析和监控。
Level5
优化级
数据被认为是组织生存的基础，相关管理流程能够实现优化能够在行
业内进行最佳实践的分享。
DCMM主要从制度层面、平台工具层面、人员管理层面进行评估。通过数据管理成熟度的评估，真正发现问题、找到差距、提出改进方案和最佳路径，帮助企业自身实现数字化转型。
审查文件和记录：包括公司层面及部门层面的规章、制度、规范和管理规定等，以及公司在管理过程中的过程文档，如会议纪要、会签记录等。
观察数据管理过程和活动：重点了解数据管理系统/平台/工具的相关功能和使用记录。
人员访谈：对公司的规章制度执行以及数据管理平台使用情况进行核验，确认其实施过程与客观证据是否保持一致。
赫玛信息拥有专业的服务团队，对管理规划、体系建设、工具支持及咨询评估服务有充足的经验。提供DCMM贯标政策解读，流程指导，评估一站式服务，助力企业信息化、数字化、智能化发展。
有利于帮助企业更加熟练地管理数据资产，增强数据管理和应用的能力，并提供一致和可比较的基准，以衡量一段时间内的进展。
有利于帮助企业理清数据管理能力的长处和不足在哪里，帮助企业确定选择治理的优先顺序、治理范围和内容、更有效地管理和使用数据。
有利于帮助企业建立与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系，包含组织体系、制度体系、标准体系以及工具和技术体系等。
有利于帮助企业建立数据管理和应用的队伍，培养数字化人才，有利于推动数据思维和数据意识的建立。
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