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【软件高端资质】DCMM-关于启用新版《DCMM 评估审核要点(2023版)》的通知


DCMM 评估审核要点(2023)

 

一、数据拥有方(甲方)评估审核要点

1、 基础条件

申请 DCMM方各等级评估需满足以下基本条件,并 提供营业执照、上年度财务审计报告、最近3个月社保缴纳

记录、数据量声明等文件作为证明材料。

 

等级

指标

DCMM二级

DCMM三级

DCMM四级

DCMM五级

成立时间

≥1年

≥3年

≥4年

≥5年

上年度营业收入

≥100万元

≥1000万元

≥5000万元

≥1亿元

员工数

≥50人

≥100人

≥1000人

≥5000人

数据量

≥100GB

≥1TB

≥5TB

≥10TB

注:数据量指申请单位自身业务交易产生的结构化数据总量。

2、 通用评审要求

1)申请单位需写明数据总量以及每个系统的数据量,并

提供相关证明材料。

2 )申请DCMM三级及以上单位需提供两个或以DCMM数据管理师证书,申请 DCMM二级及以下单位可提  DCMM数据管理师证书、其他国家承认数据专业相关证

书或者单位出具的数据管理人员岗位职责说明书。

3)申请单位需提供正式发布的数据管理制度原文,覆盖


除数据战略域外其他7个能力域中的4个域。

4)申请单位至少具有数据治理、数据质量、数据安全、 数据标准、数据应用、数据架构、数据生存周期等方面的两 项管理工具,并提供工具的软件著作权证书或产品采购合同

作为证明材料。

5)DCMM    甲方评估中的加分项如下:

a. 相关产品质量能够满足国家大数据系统质量监督检 验检测中心测试要求的,每提供一项加0.01分,最

高加0.03分。

b. 能够提供 DCMM  数据管理师证书的,每提供一份证

书加0.005分,最高加0.03分。

c. 能够提供数据领域发明专利的,每提供一份专利加

0.01分,最高加0.03分。

6)申请甲方 DCMM   三四级需满足的准入要求见下表:

 

 

DCMM3级(稳健级)

DCMM4级(量化管理级)

1.  建立组织级数据管理规草制度体系;

1.  组织层面建立可量化的评估指标体

2.  数据战略满足组织业务战略、经营管理

(标准、质量、安全);

需求以及外部管理需求;

2.  能量化评估数据分析效果,推动组织

3.  建立组织级数据治理组织及岗位;

业务创新,成为组织核心竞争力;

4.  建立数据分析团队,支撑各部门数据分 析需求 

5.  开展组织级的数据管理培训;

6.  开展组织级的数据质量、数据安全管理   

3.  参与国家、行业标准制定。

 


 

DCMM3级(稳健级)

DCMM4级(量化管理级)

准入要求:

●需满足上述评估要点中的任意四项;

●全部提供证据。

准入要求:

●全部满足;

●全部提供证据。

 

 

7)各能力域评审点详见附件1“数据拥有方(甲方)各

能力域评议点参考”。

 

二、 信息技术服务方(乙方)评估审核要点

1、基础条件

申请 DCMM  乙方各等级评估需满足以下基本条件,并 提供营业执照、上年度财务审计报告、最近3个月社保缴纳

记录等文件作为证明材料。

 

等级

指标

DCMM二级

DCMM三级

DCMM四级

DCMM五级

成立时间

≥1年

≥2年

≥3年

≥5年

上年度营业收入

≥500万元

≥1000万元

≥5000万元

≥1亿元

从业人员

≥50人

≥100人

≥1000人

≥5000人

获得DCMM 证的客户数

获得三级及以 上客户数≥1个

获得四级及以 上客户数≥1个

 DCMM   认证证据:为甲方提供数据管理服务合同以及甲方企业的

DCMM   证书。

2、通用评审要求

1)申请单位可以选择五个能力域作为重点域,其他三个

域作为辅助能力域。重点域的权重为0.158,辅助域权重为


0.07。

2)申请单位为客户提供产品等技术服务时,合同应以申 请单位对外提供的数据治理服务项目为主(该项目应以通过 产品、技术、设计、咨询等综合服务帮助客户解决数据管理

实际问题,提升数据管理水平为主)。

3)重点能力域的证明材料以申请单位提供的项目资 (该项目需提供合同证明)为主,辅助能力域的证明材料可

以选择用项目资料或者申请单位自身数据管理资料做支撑。

4)申请单位参与的大数据相关的团体标准、行业标准、 国家标准、获得的软件著作权、专利以及国家级实验室出具

的检测报告等可以作为证明材料。

5)申请单位至少具有数据治理、数据质量、数据安全、 数据标准、数据应用、数据架构、数据生存周期等方面的两 项管理工具,并提供工具的软件著作权证书或产品采购合同

作为证明材料。

6)申请单位为委托运营管理方时,需要提供上级或者甲 方单位授权(红头文件),运营管理方所提供的证明材料可以

是甲方单位的数据管理资料。

7)乙方 DCMM  三四级评审点详见附件2“信息技术服

务方(乙方)各能力域评议点参考”。

8)乙方二至四级合同证明材料提交要求见下表。


 

等级

指标

DCMM二级

DCMM三级

DCMM四级

合同数量

≥3

≥5

≥10

总金额

≥150万元,且每份 大于等于50万元

≥500万元,且每 份大于等于60万元

≥1500万元,且每份 大于等于70万元

 

合同要求

1)合同封面、正文页、签字盖章页。

2)  必须明确每份合同覆盖的DCMM能力域,所有合同覆盖的能 力域数量必须大于等于五个。

3)  交付物封面、主要内容页(对应相关域)。

 

9)DCMM   乙方评估中的加分项如下:

a.CS 资质证书可替换数据生存周期能力域的评分。能 够提供CS 证书的,数据生存周期域的评估报告可不

提供。CS 等级与数据生存周期分数的对应关系如下:

 

CS等级

数据生存周期等级

CS一级

0.5

CS二级

1.5

CS三级

2.5

CS四级

3.5

CS五级

4.5

b. 相关产品质量能够满足国家大数据系统质量监督检 验检测中心测试要求的,每提供一项加0.01分,最

高加0.03分。

c. 能够提供数据领域发明专利的,每提供一份专利加

0.01分,最高加0.03分。

d. 能够提供 DCMM  数据管理师证书的,每提供一份证

书加0.005分,最高加0.03分。


附件1

 

数据拥有方(甲方)各能力域评议点参考

 

序号

能力域

DCMM3级(稳健级)

DCMM4级(量化管理级)

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

数据战略

1.组织制定文件化的数据战略,并明 确各相关方及职责,以及数据战略 的制定和维护流程;

2.组织通过文件明确了对数据战略 的资源保障;

3.组织制定了对数据战略实施情况 的跟踪机制和实施效果的评估机  

1.对数据战略实施进行跟踪、量  化分析并持续优化数据战略;

2.量化分析数据管理成本。

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

数据治理

1.组织明确统一的数据治理部门,建 立专门的数据管理团队;

2.组织建立数据管理制度体系,明确 数据治理工作体系、沟通机制,明 确各方责任,明确数据治理人员岗 位职责 

3.组织建立1-2项数据管理能力域的 量化评价标准。

1.建立数据工作相关岗位评估  考核指标,建立整体数据管理 能力的量化评价标准;

2.对数据管理制度执行情况进 行评估和量化分析,并优化管 理制度 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

数据架构

1.制定组织级的数据模型,并在系统 建设中得到了参考;

2.建立组织级的元数据存储库及基 于元数据的应用,如影响分析和血 缘分析等;

3.构建组织级数据资源目录,并制定 数据集成共享流程机制。

1.对数据模型落地效果进行跟

踪、分析,并持续优化;

2.对元数据管理能力进行量化

分析,并持续优化。

 

 

 

 

4

 

 

 

 

数据应用

1.建立组织级统一报表平台,满足业 务经营的决策需求;

2.建立组织级数据开放与服务目录,

并建立数据开放共享平台。

3.制定外部数据供应商管理机制, 并建立外部数据统一管理平台。

1.对报表平台、开放共享平台应 用情况进行量化分析,并对应 进行平台优化;

2.建立数据分析挖掘模型库,有 效支持企业营销、风控、财务 等领域的数字化转型需求,并 提供量化结果。

 


 

序号

能力域

DCMM3级(稳健级)

DCMM4级(量化管理级)

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

数据安全

1.制定数据安全等级划分标准,同时  针对每个等级制定数据安全策略、 数据安全监控等内容。

2.描述实际数据等级划分及具体的  数据安全实施纪录,如数据加密、 数据脱敏、权限控制等,且实施纪  录与安全策略是相匹配。

3.描述数据安全审计计划、审计报告 等内容,且列出了详细的安全审计 检查清单与检查发现的问题。

1.建立数据安全管理的量化考 核指标及考核流程;

2.针对持续变化的外部监管要 求,数据管理团队会同法务团 队共同建立持续跟踪优化机  

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

数据质量

1.建立数据质量需求来源与跟踪机 制,建立数据质量闭环改进和提升   

2.建立组织级数据质量监控平台,建 立数据质量检核规则库;

3.制定并发布数据质量报告,同时开 展数据质量考核评价。

1.系统自动化完成数据质量监   控、数据质量报告指标计算; 2.数据质量评价指标纳入绩效  考核机制,并持续优化完善;

3.企业数据质量水平实现量化 评价,并持续提升。

 

 

 

 

 

 

 

7

 

 

 

 

 

 

 

数据标准

1.建立数据标准管理机制,并使用相 关工具或平台对数据标准进行管 理和发布;

2.建立业务术语标准,建立参考数据 和主数据标准,建立组织内数据元 管理规范,明确各类指标数据管理   

3.建立主数据的统一管理模式与管 理平台,保证各应用系统中的主数 据与组织级主数据保持一致。

1.制定主数据和参考数据、数据  元、指标数据管理考核体系, 定期生成相关报告;

2.定期对业务术语、主数据和参  考数据、数据元、指标数据管 理规范及流程等进行记录、更 新、优化。

 

 

 

 

8

 

 

 

数据生存 周期

1.建立组织级的数据需求管理流程 设计开发规范;

2.建立组织级的数据运维方案,构建

数据运维平台并开展运行维护;

3.构建数据备份与退役策略,定期开  展数据备份与数据恢复测试活动。

1.针对数据需求、数据设计开 发、数据运维和数据退役建 立量化指标,并持续跟踪优  

 


附件2

 

信息技术服务方(乙方)各能力域评议点参考

 

序号

能力域

DCMM3级(稳健级)

DCMM4级(量化管理级)

 

 

 

1

 

 

数据战略

1.帮助甲方编制数据战咯规划文件 及数据战略管理制度;

2.帮助甲方制定对数据战略实施情 况的跟踪和战略评估机制。

1.帮助甲方对数据战略实施过  程进行跟踪、量化分析并持续 优化数据战略;

2.帮助甲方量化分析数据管理 成本和效益。

 

 

2

 

 

数据治理

1.帮助甲方组建组织级数据治理团  队,明确数据治理人员岗位职责;

2.帮助甲方建立数据管理制度体系 和规章制度。

1.帮助甲方建立数据工作相关  岗位评估考核指标,建立整体 数据管理能力的量化评价标   

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

数据架构

1.参考甲方的组织级数据模型开展 应用系统建设;

2.帮助甲方建立组织级的元数据管 理系统、元数据管理制度及元数据   

3.帮助甲方构建组织级数据资源目 录,并制定数据集成共享流程机  

1.帮助甲方对数据模型落地效  果进行跟踪、分析,并持续优  

2.帮助甲方对元数据管理能力  进行量化分析,并持续优化。

 

 

 

4

 

 

 

数据应用

1.帮助甲方建立组织级统一报表平 台,满足业务经营的决策需求;

2.帮助甲方建立组织级统一 的数据 开放与服务目录。

3.帮助甲方建立数据共享、开放管理   

1.帮助甲方对报表平台、开放共 享平台应用情况进行量化分 析,并对应进行平台优化;

2.帮助甲方建立数据分析挖掘  模型库、人工智能算法库等。

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

数据安全

1.帮助甲方制定数据安全等级划分 定义,同时针对每个等级制定安全 策略、数据安全监控等内容。

2.帮助甲方开展基于数据分类分级 的数据加密、数据脱敏、数据防泄 漏、权限控制等具体数据安全管理   

3.帮助甲方开展数据安全审计或数 据安全风险评估管理工作。

1.帮助甲方建立数据安全管理 的风险评估量化考核指标及 考核流程;

2.根据风险评估结果,帮助甲方 通过整改持续优化数据安全 流程和数据安全策略。

 


 

序号

能力域

DCMM3级(稳健级)

DCMM4级(量化管理级)

 

 

 

6

 

 

 

数据质量

1.帮助甲方建立数据质量闭环管理 制度和流程;

2.帮助甲方建立组织级数据质量监

控平台,建立数据质量检核规则库

3.帮助甲方分析数据质量问题。

1.帮助甲方设计数据质量评价 和考核指标;

2.帮助甲方持续优化数据质量 管理流程。

 

 

 

 

7

 

 

 

 

数据标准

1.帮助甲方建立数据标准管理制度 和流程 

2.帮助甲方建立数据标准管理工具 或平台 

3.帮助甲方建立至少以下两类数据 标准(业务术语、主数据和参考数 据、数据元、指标数据)。

1.帮助甲方建立至少两类数据  标准(业务术语、主数据和参 考数据、数据元、指标数据) 的评价或考核指标;

2.帮助甲方定期优化已发布的 数据标准。

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

数据生存 周期

1.帮助甲方建立组织级的数据需求 流程、设计开发规范;

2.帮助甲方建立组织级的数据运维 方案,构建数据运维平台并开展运    

3.帮助甲方构建数据备份与退役策 略,定期开展数据备份与数据恢  

1.帮助甲方建立数据设计开发、 数据运维评价指标体系,并持  续跟踪优化。

 


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