全国服务热线: 18912922098
企业新闻

新旧DCMM标准有什么区别?

发布时间:2026-05-14                返回列表
前言:DCMM,数据字典,数据生存周期,主数据,业务数据
新旧DCMM标准有什么区别?

近期我司详细解读GB/T 36073-2025《数据管理能力成熟度评估模型》 (新标准)的核心更新与标准思路。

本次解读将分为两部分:首先概括新标准的核心更新思路,然后逐点解读其主要变化与内涵。

一、 核心标准思路:从“内部管理”到“要素化与价值实现”

2025版标准(新)相较于2018版(旧)是一次重大修订,其核心思路发生了深刻转变:

旧版(2018)重点:侧重于组织内部的数据管理与治理,建立规范的流程、制度和能力,旨在解决“管好”数据的问题。旧版作为首次在全国推进的数据管理方面的标准,着重考虑一个国内企业在信息化管理和数据管理基础较弱,结合数据成熟度管理实际,对标准进行简化,便于推广实施。


新版(2025)思路:在强化内部治理的基础上,显著增强了数据作为生产要素的视角,强调数据的资产化、流通化与价值实现。标准引导组织不仅要将数据“管好”,更要思考如何将数据“用好”并“运营好”,最终释放其经济与社会价值,并融入更广泛的数据生态。


这一思路转变与中国数字经济发展战略及《数据二十条》等政策精神一脉相承,体现了标准与时俱进的特点。

二、 主要更新与内涵解读

以下从六个关键维度解读新标准的具体变化与思路:

1. 能力域重构:新增“数据资产”,凸显核心地位

关键变化:新增了独立的 “数据资产” 能力域(第9章),并将原“数据应用”域扩展为 “数据应用流通” 域(第14章)。


思路解读


资产化:明确“数据资产”的定义(3.4),并将其管理(权属、价值、运营)提升到与数据治理、数据质量等传统领域同等重要的战略高度。这标志着数据从“资源”到“资产”的认知飞跃。


流通与价值闭环:“数据应用流通”域涵盖了从内部应用到外部管理、开放、服务的完整价值链,强调了数据必须在流动中创造价值。


2. 成熟度等级演进:强化量化与生态融合

关键变化:对各等级(尤其是稳健级、量化管理级、优化级)的描述进行了丰富和拔高。


思路解读


稳健级(3级):要求建立数据资产权属登记、价值评估和授权运营机制,并培育数据文化。这是从规范管理迈向价值探索的关键一步。


量化管理级(4级):强调引入人工智能技术提升效率,并要量化评估数据流通的成本、价值与风险。这表明gaoji别能力需依赖技术赋能和精细化管理。


优化级(5级):明确要求实现与产业链上下游数据的深度融合,构建数据产业生态,并参与乃至主导guojibiaozhun。这是数据管理能力的最高形态——生态化与影响力。


3. 治理范畴扩展:深化“数据文化”与“安全合规”

关键变化


将原“数据治理沟通”能力项升级为 “数据文化建设”(7.3)。


将原“数据安全策略/管理”调整为 “数据合规管理”(12.1)和“数据安全防护”(12.2)


思路解读


文化驱动:“数据文化建设”超越了沟通宣贯,旨在塑造组织内“以数据为核心”的价值观和行为模式(3.3),这是实现数据驱动决策的根本保障。


合规先行:在安全领域单独强调“合规管理”,并与“个人信息”、“重要数据”、“数据出境”等强监管要求直接挂钩,体现了在法律法规日趋完善背景下,合规是数据安全与应用的底线和前提


4. 贯穿始终的技术赋能:强调人工智能应用

关键变化:在多个能力项(如战略规划、质量检查、安全防护、资产运营等)的第4级(量化管理级)标准中,明确加入了“采用人工智能技术”的要求


思路解读:标准预见了AI将成为提升数据管理各环节效率与精度的关键技术。例如,用AI进行战略需求分析、自动生成数据质量规则、开展智能安全监控等。这引导组织在建设高阶能力时,必须考虑技术融合。


5. 术语体系更新:反映发展与实践

关键变化:新增了“数据资产”、“数据文化”、“重要数据”、“数据产品”等10个关键术语,修改了“数据治理”、“数据安全”的定义。


思路解读:术语更新反映了过去几年数据领域理论与实践的发展。例如,“数据资产”定义(3.4)包含了“货币计量”和“带来经济利益”,直接服务于数据资产“入表”的财务实践。


6. 评估导向变化:从“过程符合”到“价值成效”

旧版评估更关注是否有流程、有制度、有组织。


新版思路:在评估高阶能力时,更关注管理活动带来的实际效果。例如,在“数据战略评估”(6.3)中强调要体现“数据工作的价值”;在“数据应用”(14.1)和“数据服务”(14.4)中要求建立效果评价体系。这避免了“为管理而管理”,引导组织聚焦价值产出。


总结

GB/T 36073-2025 的新标准思路可以概括为:一个核心、双轮驱动、三大支撑。

一个核心:以数据要素价值化为核心目标。


双轮驱动内部治理深化(文化、合规、质量)与外部流通激活(资产运营、开放、服务)并重。


三大支撑:以前沿技术(特别是AI)为工具支撑,以量化管理为方法支撑,以产业生态为发展支撑。


对于各类组织而言,新标准不仅是一套评估框架,更是一份面向未来的数据能力发展路线图。它明确指出了一个方向:zhuoyue的数据管理能力,最终要服务于业务创新、竞争力提升以及在数字经济生态中获取核心地位。


没有其他新闻
推荐产品
信息搜索
 
南京标信信息科技有限公司
  • 地址:南京市雨花台区软件大道168号1幢102-9室
  • 电话:18912922098
  • 手机:18912922098
  • 联系人:沈倩