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DCMM数据管理能力成熟度评估

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DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理能力成熟度评估模型）是我国首个数据管理领域国家标准，将组织内部数据能力划分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。该标准适用于信息系统的建设单位，应用单位等进行数据管理时候的规划，设计和评估。也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。 DCMM数据管理能力成熟度的内容DCMM数据管理能力成熟度国家标准结合数据生命周期管理各个阶段的特征，按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大过程域，并对每项能力域进行了二级过程项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标（441项指标）的制定。 DCMM数据管理能力成熟度 数据战略：数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估数据治理：数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通数据架构：数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理数据应用：数据分析、数据开放共享、数据服务数据安全：数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计数据质量：数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升数据标准：业务数据、参考数据和主数据、数据元、指标数据数据生存周期：数据需求、数据设计和开放、数据运维、数据退役
数据中心服务能力成熟度认证

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<p class="p" style="margin-bottom: 15px; list-style: none; font-family: 微软雅黑; border: 0px; font-size: 14px; color: rgb(51, 51, 51); line-height: 28px; letter-spacing: 2px; text-indent: 22.5pt; white-space: normal; background: rgb(255, 255, 255);">数据中心服务能力成熟度认证的标准所提出的数据中心服务能力成熟度是指一个数据中心对其提供服务的能力实施管理的成熟度，即从数据中心相关方实现收益、控制风险和优化资源的基本诉求出发，确立数据中心的目标以及实现这些目标所应具备的服务能力，服务能力按特性划分为33个能力项，每个能力项基于证据进行评价得出其成熟度，单个能力项成熟度经加权计算后得到数据中心服务能力成熟度，实施数据中心服务能力成熟度认证。     数据中心的最终目的是满足利益相关方诉求。通过对利益相关方诉求进行分析，得出数据中心目标；通过对数据中心目标进行分析，推导出支撑目标所需的服务能力；通过对服务能力进行整合与划分，得到数据中心各级服务能力域。这也是企业进行数据中心服务能力成熟度认证带来的好处。     数据中心服务能力成熟度认证划分为五个级别，成熟度级别自低向高依次为起始级、发展级、稳健级、优秀级和卓越级，并用一、二、三、四、五表示，每个成熟度级别表明数据中心服务能力所达到的水平。    企业将根据评估结果获得相应级别的数据中心服务能力成熟度认证证书。<p class="p" style="margin-top: 0pt; margin-bottom: 0pt; list-style: none; font-family: 微软雅黑; border: 0px; font-size: 14px; color: rgb(51, 51, 51); line-height: 28px; letter-spacing: 2px; text-indent: 22.5pt; white-space: normal; background: rgb(255, 255, 255);">
CMMM智能制造能力成熟度评估

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      《中国制造2025》将智能制造作为两化融合的主攻方向，智能制造正在引领制造方式变革和制造业产业升级，并成为全球新一轮制造业竞争的制高点。智能制造能力成熟度评估模型提出的智能制造的核心内涵，从智能+制造两个维度深入分析了智能制造的核心要素、特征与要求，是一套描述智能制造能力提升阶梯及核心要素的方法论，为企业提供了一个评价其智能制造综合水平的框架，一套确立智能制造目标、实施路径和能力提升的方法。       智能制造能力成熟度评估是用于评估智能制造当前状态的工具、建立智能制造战略目标和实施规划的框架。一是通过线上线下结合的方式对企业智能制造的当前现状及水平进行评估，为企业提供专业、详细的评估分析报告，让企业了解自身智能制造情况，为下一步开展智能制造规划提供参考；二是与企业智能制造实际情况进行对标，得出智能制造能力等级，发现差距并持续改进，提升企业的智能制造能力水平。      智能制造能力成熟度评估将智能制造能力分为5个等级，覆盖设计、生产、物流、销售、服务、资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业态等10个方面。
DSMM数据安全成熟度评估认证

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 在全球信息化进入全面渗透、跨界融合、加速创新、引领发展的大趋势下，数据呈现爆发增长，也带来了前所未有的风险与安全挑战，对数据的掌控能力日益成为衡量国家竞争力的关键因素，数据安全成为大国博弈的战场之一。国家对数据安全给与了极大的关注，截至目前已发布了多项国家标准，其中2020年3月1日正式实施的《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）（以下简称DSMM）为已发布的唯一监测评估类标准。 《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）（以下简称DSMM）于2019年8月30日发布，2020年3月1日正式实施。该标准由阿里巴巴联合中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心等业内权威机构、学术单位、企业多方，经标准预研、标准编制、试点应用、提升完善，最终成为国家标准，由全国信息安全标准化技术委员会（SAC/TC260）提出并归口，国家市场监督管理总局与中国国家标准化管理委员会联合发布。        DSMM国家标准以组织的数据为中心，围绕数据的采集、传输、存储、处理、交换、销毁全生命周期，从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力4个能力维度，按照1-5级成熟度，评判组织的数据安全能力。
CMMM智能制造能力成熟度评估

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CMMM智能制造能力成熟度评估分为五个等级。 一级（规划级）：企业应开始对实施智能制造的基础和条件进行规划，能够对核心业务活动（设计、生产、物流、销售、服务）进行流程化管理。二级（规范级）：企业应采用自动化技术、信息技术手段对核心装备和业务等进行改造和规范，实现单一业务活动的数据共享。三级（集成级）：企业应对装备、系统等开展集成，实现跨业务间的数据共享。四级（优化级）：企业应对人员、资源、制造等进行数据挖掘，形成知识、模型等，实现对核心业务活动的精准预测和优化。五级（引领级）：企业应基于模型持续驱动业务活动优化和创新，实现产业链协同并衍生新的制造模式和商业模式。

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