摘要：在当今数字化时代，数据已成为企业的核心资产，数据治理、数据管理以及数字化转型成为企业发展的关键任务。为了帮助企业更好地评估自身在这些方面的能力和水平，多种成熟度模型应运而生。本文将详细介绍数据治理成熟度模型、DCMM 数据管理成熟度模型以及数字化转型成熟度模型，深入剖析它们的定义、分级标准、评估方式以及各自的特点，为企业在数据管理与数字化转型的道路上提供清晰的指引和参考，助力企业提升数据相关能力，实现可持续发展。

数据治理成熟度评估

DCMM成熟度评估

数字化转型成熟度评估

01 数据治理成熟度评估

数据治理成熟度是衡量企业数据治理能力和发展阶段的概念，它通过多方面因素进行综合评估，以确定企业在数据治理方面的水平。

定义与评估方式：数据治理成熟度使用调查问卷方式进行评估，包含 11 个治理模块和 60 多个调查问卷事项，从多个维度全面度量数据治理工作的水平。通过这种方式，可以综合考量企业在数据治理各方面的表现，如组织架构、数据标准、数据质量等方面的情况。

分级标准

级别 1（初始级别）：数据治理处于空白状态，没有相关流程及数据治理管控，企业在数据治理方面尚未起步，缺乏基本的治理措施和流程。

级别 2（开始管理级别）：仍处于匮乏状态，没有形成正式一致的数据治理方法，企业开始意识到数据治理的重要性，但还未建立完善的方法体系。

级别 3（明确定义级别）：处于可改进状态，已经形成了主动治理的流程和正式一致的数据治理方法，企业的数据治理工作有了一定的规范和流程。

级别 4（量化管理级别）：步入适宜匹配状态，贯穿组织采用的正式一致的数据治理方法都是可量化管控的，表明企业的数据治理工作更加精细和科学。

级别 5（最高级别）：专注于持续优化提升，已经步入卓越状态，企业在数据治理方面达到了较高水平，能够持续改进和优化数据治理工作

评估方式

整体评估（年度）

方式：结合主观及客观调查度量，综合反映企业当前数据治理成熟度水平。

作用：帮助制定切实可行的数据治理整体目标。

部门评分（季度）

方式：使用数据治理评分卡，由数据治理组织和各业务 IT 部门共同针对各部门自身数据治理情况打分，按 5 分制，满足度量细项要求得 1 分，否则得 0 分，如流程 7.10 交付项目管理的数据执行维度有 6 个度量细项，总体得分 = SUM (度量细项得分)*5/6789。

作用：从关键核心维度进行季度性迭代评分，持续推动各部门数据治理工作落实提升。

02 DCMM数据管理能⼒成熟度评估模型

DCMM（Data Management Capability Maturity Model）即《数据管理能力成熟度评估模型》，是我国数据管理领域首个正式发布的国家标准（GB/T 36073-2018）。

它旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。

DCMM 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、数据标准和数据生存周期八个核心能力域，每个能力域又包含若干二级能力项，同时制定了 445 项评定指标。

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：

1、初始级（1 级）：数据需求管理主要在项目级体现，无统一管理流程，组织开始意识到数据是资产，根据管理策略制定初步管理流程并指定人员，但管理较为分散。

2、受管理级（2 级）：组织已认识到数据是资产，依据管理策略制定管理流程，有专人进行初步管理。

3、稳健级（3 级）：数据被视为实现组织绩效目标的重要资产，组织制定系列标准化管理流程，促进数据管理的规范化。

4、量化管理级（4 级）：数据被当作获取竞争优势的重要资源，数据管理效率可进行量化分析和监控。

5、优化级（5 级）：数据被认为是组织生存的基础，相关管理流程能够实时优化，能够在行业内进行最佳实践的分享。

DCMM 评估可帮助企业全面了解自身数据管理现状，找出存在的问题并给出针对性建议，提升数据管理能力；推动企业内部管理提升，将数据作为核心战略资源；培养数据管理人才，提升团队的数据管理意识和技能；增强市场竞争力，带来商机和优势；规范行业管理，提升产业能级等。

评估流程通常包括准备阶段、实施阶段、制定报告阶段和评审发布阶段。企业可通过第三方评估机构进行评估，评估方式包括审查文件和记录、观察数据管理过程和活动、人员访谈等。

DCMM 适用于所有企业，包括数据拥有方（如金融与保险机构、互联网企业、电信运营商、工业企业等）和数据解决方案提供方（如软件开发 / 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）。

03 数字化转型成熟度评估模型

数字化转型成熟度模型是一种用于衡量组织数字化转型程度和能力水平框架。它通过明确的等级划分和具体的评估指标，帮助组织了解自身在数字化转型过程中的位置，发现优势与不足，为制定转型策略和提升转型能力提供指导。

模型构成

数字化转型成熟度模型由成熟度等级、成熟度水平档次和评价域构成。评价域包括发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系、业务创新转型等 5 个域及其对应的 22 个子域，从不同角度评价组织数字化转型成熟度。成熟度等级分为规范级、场景级、领域级、平台级和生态级五个等级，反映组织数字化转型的不同发展阶段。数据要素是关键驱动要素，不同成熟度等级的组织在数据要素资源获取、开发和利用中呈现出不同趋势与特征，据此五个成熟度等级可细分为十个水平档次。

成熟度等级及关键要求

一、规范级（1 - 4 档）

1 档（单点）：实现单点数据的信息技术辅助收集、录入和处理，初步应用信息技术手段或工具辅助开展业务活动。

2 档（单部门单环节）：实现单一部门或单一业务环节关键数据的信息化收集、录入和处理，在该部门或环节实现业务信息化规范管理与运行。

3 档（跨部门跨环节）：实现跨部门且跨业务环节数据的信息化收集、录入和处理，构建跨部门且跨业务环节信息模型，实现跨部门且跨业务环节的业务信息化规范管理和集成。

4 档（主场景）：实现至少一个主场景关键数据的信息化收集、录入和处理或跨部门且跨业务环节关键动态数据的自动采集；至少在一个主场景构建全部关键业务信息模型或跨部门且跨业务环节的局部数字模型；基于主场景信息模型在该场景实现关键业务信息化规范管理和集成，或基于跨部门跨环节局部数字模型实现数字化集成响应。

总体要求：组织运行以职能驱动为主，聚焦信息技术、信息系统的建设与集成应用，实现业务规范运行和管理，提升关键业务活动可管可控水平。

二、场景级（5 - 7 档）

5 档（主场景 - 数字化集成）：实现至少一个主场景范围内关键动态数据的自动采集，至少在一个主场景构建覆盖全部关键业务的主场景数字模型，基于该模型在对应主营业务板块主场景实现关键数据集成和业务集成，优化配置资源，实现数字化集成响应。

6 档（主场景 - 动态协同）：实现至少一个主场景范围内主要动态数据的自动采集，至少在一个主场景构建覆盖全部关键业务的主场景知识模型，基于此模型实现对主场景关键业务人员知识技能赋能，驱动关键业务动态响应、协调联动和优化。

7 档（主场景 - 智能自主）：实现至少一个主场景范围内主要动态数据的按需自主采集，至少在一个主场景构建覆盖全部关键业务的主场景智能模型，基于此模型实现主场景关键业务的智能自主运行和自学习优化。

总体要求：组织运行以技术使能为主，聚焦数字场景建设，实现主营业务板块范围内关键业务活动数字化、场景化和柔性化运行，提升核心业务能力的柔性和业务长板的动态响应水平。

三、领域级（6 - 8 档）

6 档（全组织 - 数字化集成）：实现组织所在领域各主营业务板块关键动态数据的自动采集，在全组织范围内构建覆盖全部关键业务的全组织数字模型，基于此模型在全组织基本实现数字化条件下的全部关键数据集成和业务集成，优化资源配置，实现数字化集成响应。

7 档（全组织 - 动态协同）：实现组织所在领域各主营业务板块主要动态数据的自动采集，在全组织范围内构建覆盖全部关键业务的全组织知识模型，基于此模型实现对全组织关键业务人员知识技能赋能，驱动全组织关键业务一体化敏捷响应和动态优化。

8 档（全组织 - 智能自主）：实现组织所在领域各主营业务板块主要动态数据的按需自主采集，在全组织范围内构建覆盖全部关键业务的全组织智能模型，基于此模型实现全组织关键业务的智能自主运行和自学习优化。

总体要求：组织运行以知识驱动为主，聚焦实现主营业务全面集成融合、柔性协同和一体化运行，提升全组织一体化敏捷响应水平，打造数字组织。

四、平台级（7 - 9 档）

7 档（平台用户群 - 数字化集成）：实现平台内及外部用户关键动态数据自动采集，构建平台服务数字模型，平台汇聚社会化关键数据和资源，形成平台化社会化数据信息服务模式，实现社会资源数字化集成和动态优化配置及平台服务多样化、个性化集成响应。

8 档（平台用户群 - 动态协同）：实现平台内及外部用户主要动态数据自动采集，构建平台服务知识模型，平台汇聚可服务外部用户的知识技能，形成平台化社会化知识技能赋能服务模式，实现知识技能大范围社会化按需供给及业务社会化动态协同。

9 档（平台用户群 - 智能自主）：实现平台内及外部用户主要动态数据按需自主采集，构建平台服务智能模型，平台汇聚可服务外部用户的智能能力，形成平台化社会化能力智能自主服务模式，实现基于平台能力的业务自组织自适应运行、智能自主协作和自学习优化。

总体要求：组织运行以数据驱动型为主，开展跨组织网络化协同和社会化协作，实现平台化业务模式创新，打造平台组织，汇聚和协同利用社会资

五、生态级（10 档）

总体要求：组织运行以智能驱动为主，推动生态合作伙伴资源、知识、能力等共建共创共享，打造生态组织，实现生态圈共生发展和自学习进化。

关键要求：实现生态合作伙伴主要动态数据按需自主采集，构建生态系统智能模型（生态圈信息物理系统），基于此实现生态圈合作伙伴共建共创共享数字能力和数字业务，实现共生和进化。

评估方式

确定评估范围：明确评估涵盖的组织部门、业务流程和相关系统等范围，确保评估全面且具有针对性。

收集相关数据和信息

文档审查：收集组织的战略规划、业务流程文档、信息化项目文档、数据管理政策等各类文件，从中获取与数字化转型相关的信息，如数字化项目的实施情况、数据管理流程等。

问卷调查：设计涵盖数字化转型各个方面的问卷，发放给组织内不同层级和部门的员工，了解他们对数字化转型的认知、参与程度以及对各项数字化举措的看法和体验。

人员访谈：与组织的高层管理者、业务部门负责人、技术人员、一线员工等进行深入访谈，获取关于数字化转型战略制定、业务流程变革、技术应用、组织文化等方面的详细信息，了解实际执行过程中的问题与挑战。

系统演示与观察：要求组织展示其关键业务系统、数字化平台等的功能和应用情况，观察系统在实际业务中的运行效果，评估其对业务的支持程度和数字化水平，如数据采集的实时性、系统操作的便捷性等。

依据模型进行成熟度等级评定

对照评价域和关键要求评估：将收集到的数据和信息与数字化转型成熟度模型中的发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系、业务创新转型等评价域的具体要求进行逐一对比分析，确定组织在每个评价域的表现水平。

综合判断成熟度等级和水平档次：根据组织在各个评价域的表现以及不同成熟度等级和水平档次的关键要求，全面综合地判断组织整体的数字化转型成熟度等级和对应的水平档次。例如，如果组织在多个关键业务场景实现了数字化集成，且在部分领域具备了动态协同能力，但整体智能自主程度较低，可能被评定为场景级的较高档次或领域级的较低档次。

撰写评估报告

呈现评估结果：明确给出组织的数字化转型成熟度等级和水平档次，清晰阐述组织在数字化转型方面的优势和取得的成果，如在某些业务流程中实现了高效的数字化管理，提高了工作效率和质量。

指出问题与不足：深入分析组织在数字化转型过程中存在的问题和不足之处，例如数据治理体系不完善，数据质量不高；技术创新能力不足，对新兴技术应用滞后等，并提供具体事例加以说明。

提出改进建议：基于评估结果和发现的问题，针对性地提出切实可行的改进建议和措施，包括制定详细的数据治理计划，加强数据标准化和质量管理；加大对新技术研发和应用的投入，培养技术创新人才等，为组织进一步提升数字化转型能力提供方向和指导。

总结一下：

数据治理成熟度模型：是对数据治理能力进行评估的模型，其思路与其他成熟度模型相似，基本是将所涉及的能力划分为多个领域、子领域和评估指标，然后综合评估得到成熟度情况，成熟度通常有几个可逐步提升的等级。

DCMM 成熟度模型：是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。它将组织的数据能力成熟度划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级共 5 个发展等级，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 个核心能力域，细分为 28 个过程域和 445 条能力等级标准。

数字化转型成熟度模型：是用于衡量组织数字化转型程度和能力水平的框架，帮助组织评估自己的数字化转型水平，找到转型过程中的痛点和难点，从而制定更加科学合理的转型策略。它将数字化转型成熟度划分为规范级、场景级、领域级、平台级和生态级等五个等级，每个等级又可细分为不同的水平层级。评价域包括发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系、业务创新转型等方面。

DCMM 成熟度模型主要聚焦于数据管理能力的评估和提升，为数字化转型提供数据管理方面的指导；而数字化转型成熟度模型则更全面地涵盖了数字化转型的各个方面，包括战略、能力、解决方案、治理、业务创新等，数据治理是其中的一部分。数据治理成熟度模型是评估数据治理体系成熟度的模型。

可以说，DCMM 成熟度模型是数字化转型成熟度模型中关于数据管理方面的具体体现，而数据治理成熟度模型的思路和方法在一定程度上也为理解和应用数字化转型成熟度模型提供了参考。它们都旨在帮助企业提升相关能力和成熟度，以适应数字化时代的发展需求。