数据作为信息生产要素，是时代发展的重要标志。孙子曰：“善战者，求之于势”。CSTC将与您一道拥抱变革、顺势而为，论数据治理之形势，寻数据价值释放之根本，以评促治、以评提质，助力我国数字经济高质量发展。

2018年，国家质量监督检验检疫总局、中国国家标准化管理委员会发布国家标准《数据管理能力成熟度评估模型（Datamanagement capability maturity assessment model，DCMM）》（GB/T36073—2018），定义了包含数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8个能力域的评估模型，并依托模型，对组织和机构数据管理能力成熟度等级进行界定，为企业数据管理能力建设与提升提供了基本遵循。

为推广数据管理能力成熟度模型，推动评估工作有序开展，在工业和信息化部的指导下，中国电子信息行业联合会积极推动DCMM贯标工作，鼓励地方出台政策，在资金补贴、人员培训、贯标试点等方面加大支持，探索开展试点示范。在4月23日数据管理能力成熟度（DCMM）指导委员会工作会上，北京、天津、河北、江苏、广东、山西、贵州、广州、成都、宁波等10个省、市工信主管部门的负责同志对此项工作表示了支持，并围绕区域联系机制、企业遴选办法，以及试点区域等议题进行了交流。

在当前数据价值日益突显、政策引导更加清晰、标准规范更加聚焦的背景下，企业要站在数据治理的风口上，把握住内部数据管理改革和数据要素市场化配置机遇，提升数据管理竞争力，同时享受各地首批贯标行动下的政策红利。对企业自身而言，花费时间和精力开展DCMM评估究竟可以带来哪些效益呢？下面将从经济效益和社会效益两方面进行分析。

一、经济效益：开源节流

1.摸底数据管理情况

从8个能力域细致审查目前企业数据管理情况，有助于企业管理者提高数据管理意识，发现企业数据管理存在的问题，厘清企业数据管理能力真实状况，建设数据管理驱动业务管理的文化氛围；同时借助DCMM标准要求，依据评估内容和评估结果，掌握数据管理方法、找到应对管理问题的解决良策、规划下阶段数据管理能力提升战略，实现按等级、有侧重地提高自身数据管理能力。

2.控制数据管理成本

根据工信部和中国电子信息行业联合会的指导意见，现阶段DCMM贯标工作以不给企业增加经济负担、坚持公益评估为前提。这就首先打消了企业在观望阶段最大的疑虑“搞评估我要不要花大钱？”在不增加成本的基础上探索开展此项工作，对企业的积极性将是很大的激励。同时，通过评估数据管理能力，发现企业在数据管理中存在的重复建设、过度建设、分散建设等问题，有助于企业完善信息化建设顶层设计、推动统筹集约建设与管理、优化数据应用成效，节约数据管理与信息化建设成本。

3.提升企业管理效率

良好的数据管理是站在企业战略高度，一把手总抓、全员参与的持续改进过程。通过DCMM评估，有助于企业提升数据质量、加强数据共享与应用，促进企业内部管理和经营管理效率提升高。例如：人力资源管理方面，通过收集管理员工日常考勤情况、业绩情况等数据，可以对员工进行有效识别，提供最符合业务需求的培训、参考知识以及辅助工具，同时可以更客观地对员工进行综合考评，提供更公平的奖惩措施；客户管理方面，围绕着客户登记、拜访、购买、售后服务、二次购买等数据管理，有助于分析客户的类型、产品喜好、购买偏好及购买价格区间等，从而调整优化销售策略和产品策略，提升成交量。

4.提高数据运营能力

以评促治、以评促建，根据DCMM贯标工作要求，通过数据管理能力成熟度评估，发现企业存在的问题和差距，促进数据管理能力提升的同时获得相应等级证书，升级企业资质和竞争优势。随着数据要素市场化配置体制机制逐步建立与完善，具备成熟的数据管理能力，对于未来支撑政府、公共企事业单位、企业、组织开展数据资源运营管理、释放数据价值具有积极作用。通过专门企业管理运营政府数据或公共数据的做法日益增多，数据服务相关企业开展DCMM评估将会有助于企业更好地拓展政府数据运营市场。

二、社会效益：责任担当

1.保障数据安全，维护国家企业个人利益

随着数据规模的不断扩大，数据泄露事件频发，数据安全问题已成为影响数据价值释放的“绊脚石”，加强数据风险监测及安全保护刻不容缓。数据管理能力成熟度的一个重要指标就是数据安全管理。评估企业数据安全管理情况，一方面可以保障企业内部数据安全，在数据安全标准与策略的指导下，防止机密数据库、商业数据等被非法访问、修改、拷贝、删除；另一方面通过贯标，能够倒逼企业建立完善的数据管理制度体系、流程规范和技术支撑体系，强化对企业经营活动中主动或被动收集的国家数据和个人隐私数据的保护，防止企业损害国家利益和个人利益，在合法合规的前提下进行数据管理和运营。

2.升级组织结构，促进人才培养与就业

通过DCMM评估，企业管理者可以不断深化对数据管理的认识，并有效审视企业在8个数据管理能力域方面战略和策略上的不足。从而不断优化和调整组织结构和岗位职责以提升数据管理效能。例如，一些数据管理工作需要专门的部门和人员来规划和执行，企业就需要设置新工作岗位来保障工作推进，这样既升级了企业自身的组织管理情况，推动数字化转型，又为全社会提供了更多的就业机会，践行了企业的社会使命。目前已发展出首席数据官(Chief DataOfficer)、大数据项目经理、数据策略分析师等岗位。

3.保护生态环境，推动经济高质量发展

长远来看，企业评估数据管理能力成熟度，提升数据管理效率有助于升级资源配置方式，提升资源利用效率，在创新企业发展模式的同时，积极履行绿色发展的社会责任，保护生态环境。大数据管理改变传统的生产方式和经济运行机制，优化资源配置、创新商业模式、催生新业态，驱动企业创新的同时引导企业低能耗、低污染、高效率提供产品和服务。帮助管理者更好地平衡高速发展与高质量发展、短期效益与长期效益之间的关系，从而不断促进市场和社会经济可持续发展。