DCMM《 GB/T36073-2018 数据管理能⼒成熟度评估模型》是什么?DCMM和DAMA有什么区别?

　　在信息时代的浪潮中，数据已成为企业成功的关键要素，然而如何有效地管理和利用数据，却是众多企业共同面临的挑战。DCMM《GB/T 36073-2018 数据管理能⼒成熟度评估模型》以及DAMA(数据管理协会)作为两个重要的数据管理概念，成为了众多企业关注的焦点。本文将深入探讨DCMM和DAMA，剖析它们的内涵以及在数据管理领域的区别与联系。

　　DCMM，全称《数据管理能⼒成熟度评估模型》，是我国首个数据管理领域的国家标准。该标准(GB/T 36073-2018)以数据为核心，旨在帮助企业评价和提升其数据管理能力，从而推动企业向信息化、数字化、智能化转型。DCMM将数据管理能力划分为五个等级，从初始级到优化级，逐步提升企业数据管理的成熟度。其详细的评估体系覆盖了数据管理的多个关键领域，如数据战略、数据治理、数据安全等。

DCMM与DAMA的区别

　　1. 定位和层级

　　DCMM是我国数据管理领域的国家标准，注重数据管理能力的层级评估，旨在引导企业不断提升数据管理的成熟度。而DAMA是国际上知名的数据管理协会，旨在推动数据管理的专业化、标准化和最佳实践的传播，注重在全球范围内促进数据管理的发展。

　　2. 范围和内容

　　DCMM聚焦于数据管理的成熟度评估，将数据管理能力划分为等级，涵盖了数据管理的多个方面。DAMA则更多地从理论和实践的角度，提供了关于数据管理的指导原则、方法和最佳实践，帮助企业建立更好的数据管理体系。

　　3. 国内外影响

　　DCMM是我国首个正式发布的数据管理国家标准，影响着国内企业的数据管理实践。DAMA则在全球范围内有影响力，旨在为全球数据管理专业人员提供交流和学习的平台，推动数据管理领域的发展。

DCMM与DAMA的联系

　　尽管DCMM和DAMA在定位和层级、内容和影响力等方面存在差异，但它们也有着密切的联系。DCMM作为我国国家标准，与DAMA的理念相契合，共同推动数据管理的发展。企业可以借鉴DAMA提供的最佳实践，结合DCMM的评估体系，构建更加完善和成熟的数据管理体系，从而实现数据驱动的业务增长和创新。

　　在数据驱动的时代，DCMM和DAMA无疑为企业探索数据管理的高峰提供了宝贵的指引。无论是通过DCMM的等级评估，还是借鉴DAMA的最佳实践，企业都能够在数据管理领域不断进化，提升竞争力，实现可持续发展。

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