编者按
随着大数据技术的日趋成熟，大数据标准化工作正面临支撑产业发展落地、政府需求和市场运作模式的挑战。为更好地引导企业提升数据管理能力，规范数据资源管理，有效推进数字化转型，国家进一步加大DCMM贯标力度，尽管目前已取得初步成效，但企业对DCMM的整体认识仍不足，大部分企事业单位仍处于持续推进数据管理制度体系建设的阶段，为此需加快推进企业参与DCMM评估工作。
本文将深度分析DCMM基本情况与价值所在，数据合规与DCMM的关系，DCMM贯标评估思路与方法等内容，旨在为企业充分参与DCMM评估提供建设性参考模板。
01 DCMM基本介绍
（一）DCMM贯标评估背景
当前全球正处于由工业经济时代向数字经济时代转变的关键时期，为掌握数字经济发展主导权，中国高度重视数字经济发展建设，积极搭建数据关键技术制度框架，因而DCMM作为国家发展战略落实项目被制定出台。
与此同时，数字经济为企业提升核心竞争力提供了契机，为此各行业、各领域紧紧抓住机会加快推进数字化转型工作，此过程亟需一套较为完善的标准文件为企业提供专业性指导，以真正提升其业务能力及生产效率，DCMM正是在这种背景下被推出施行。
此外，不同行业在数字化发展方向及数字化进程方面存在较大差异性，因此为避免形成行业发展乱象，积极推进行业整体数字化转型进程，国家积极推进DCMM的出台落地。
（二）DCMM的重要地位
DCMM的落地实行对于推进企业数据管理工作发挥了重要作用。
首先，作为一项国家标准，DCMM能够助力在全球数据合规管理市场内树立中国标准，为国家赢得国际规则制定主导权提供契机；
其次，作为中国国内首个数据管理领域标准，其充分结合国家发展实际制定相关规则，分为八大能力域：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；以及28个能力项、445项指标和5个成熟度等级（包括初始级、受管理级、稳健级、量化管理级、优化级），被视作国内最权威、较为完整的数据管理方法论；
最后，DCMM也是一项政策落地的工作，是国家推进数字经济发展的重要抓手，更好地引导企业提升数据管理能力，规范数据资源管理，激发数据要素潜力，有效推动各行业、各领域数字化转型升级。
（三）DCMM的价值所在
在“数化万物、智化生存”的数字经济时代，由数据所构建的数字空间为人类认识和改造世界提供了颠覆性手段，其将劳动、土地、资本、技术、管理、知识等各类要素数字化及数据化，发挥数据对提高生产效率的乘数倍增作用。数据管理能力，即数据从业者使用数据技术管理和应用数据要素的能力，目前已跃升成为企业在数字经济时代的核心竞争力。
DCMM评估是企业借助第三方权威评估机构开展的全面体检。通过“以评促建”厘清组织数据管理能力真实水平，发现数据管理存在的问题，对应问题和不足制定解决良策，使数据资产“看得见”“管得住”“流得畅”“用得好”，深入挖掘数据价值，实现数据管理反哺业务水平。
02 数据合规与DCMM
（一）数据合规与数据治理的关系
数据合规与数据治理是一体之两翼的关系。数据合规主要站在法律视角，重点解决各利益相关方的责任分配问题；而数据治理则主要站在应用角度，重点实现数据价值、解决数据战略需求。数据合规与数据治理互为表里，相辅相成。
从数据合规角度观察，企业须将数据合规要求与数据战略结合起来，确保合规要求切实落实到业务层面，此过程中数据合规为“表”，数据治理为“里”，数据治理工作最终都体现为合规；而从数据治理角度观察，则数据价值实现为“表”，数据合规为“里”，数据合规最终要确保数据价值实现过程合规。二者相辅相成，共同推进企业数据合规管理能力的提升。
DCMM作为一个数据治理的方法论，其中涵盖了一部分数据合规的要求，而且通过贯标诊断评估，能够找到合规问题对应的治理短板，并通过相应的咨询服务，帮助企业明晰自身合规管理漏洞并制定针对性调整策略，实现数据合规从“知道”到“做到”，从而真正实现业务改造或价值升级。
（二）DCMM数据安全能力域的合规要求
DCMM中的合规要求分散在多个能力域，其中数据安全能力域在合规要求方面包含以下内容：
在数据安全策略板块中，其要求企业结合外部环境变化情况，确保内部安全策略的制定能够识别组织外部数据安全需求，包括外部法律法规及监管需求，并根据其变化进行及时更新调整；
在数据安全管理层面，要求企业立足于应用侧需求，在应用设计与服务提供方面积极探索外部服务模式，将应用数据与服务数据与具体业务场景相结合，将内部管理于外部数据安全要求相结合；
在数据安全审计板块中，要求企业针对外部监管要求需开展相应内部审计工作，确保数据合规标准的顺利落实。
03 DCMM贯标评估思路与方法
（一）DCMM贯标评估思路
1、贯标主体及实施流程
DCMM贯标主体分为数据拥有方（甲方）企业以及信息数据服务方（乙方）企业。同时其设置三阶段实施流程：
第一阶段为差距分析阶段，由贯标主体提出申请启动贯标程序，通过标准宣贯梳理企业数据管理基本情况，最终制定差距分析成果；
第二阶段为能力建设时期，本阶段首先需要对企业能力建设中存在的方法论不匹配问题进行针对性调整，进而进入试运行阶段，形成所需证据资料，并开展自评估工作；
第三阶段则是评估实施，通过第三方评估形成并发布最终报告。
2、评估方法
实施评估的方法包括但不限于以下方面：
第一，审查文件和记录，由于在资料收集与解读时已经对客观证据进行详细的审查，正式评估时应着重检查和验证在资料收集与解读中发现的问题；
第二，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。根据前期了解的被评估单位基本情况以及资料收集与解读阶段了解的信息，向被评估单位提出期望观察的数据管理系统/平台/工具。
第三，人员访谈，目的是验证组织实施数据管理过程，确认其实施过程与客观证据是否保持一致，通常人员访谈也是按DCMM的八个能力域分别进行，即每一场访谈只聚焦于某一能力域的内容。
（二）DCMM高效推进的思路
DCMM贯标评估是提升企业数据管理能力的第一步，也是企业推进数据治理的第一步。高效推进DCMM贯标评估，应协同推进数据合规要求、数据管理体系和数据治理实施三方面内容。
一是协同推进数据合规。在企业数据战略规划制定过程中，应充分考虑外部监管要求和业务发展需求，详细识别治理工作的驱动力，明确价值点，进而构建职能框架，明确实施思路与路径。
二是落实数据管理体系。积极推动数据制度体系和认责体系建设，建立专门的数据治理组织，明确责任、理顺关系，以数据管理专员为首推动数据标准、数据质量以及元数据管理等相关工作。
三是推进数据治理落地。按照数据合规要求，结合数据管理制度体系和认责体系，构建数据治理技术平台，推进数据盘点、分类分级、数据标准、数据质量、数据运维、数据分析等工作落地。
在DCMM方法论的指导下，经过各方努力，势必会构建起“法律+管理+技术”三位一体的治理结构，提升数据合规与数据治理能力，助力企业健康发展。
