普元於2020年持續服務於某國企，協助客戶實現資產識別關聯能力、資產共享應用能力、資產規範管理能力、基礎平台支撐能力的全面提升，並爲未來集團產供銷、人財物等條线的幾十個主要信息系統進行數據資產全面梳理打好基礎和積累系統化經驗。在項目建設過程中，普元幫助客戶全面採用數據管理領域的首個國家標准《GB/T 36073-2018 數據管理能力成熟度評估模型》（簡稱DCMM），並創新性地實現透明化的應用元數據管理，化解元數據管理弱項，建設數據資產管理體系，引導企業提升數據管理能力，達成數據管理成熟度的等級躍升。

一、某國企評估實踐實錄

（一）評估對象：數據管理與數據資產

某國企作爲數據的擁有方，爲了更好地支撐集團 “高質量發展”的需要、進一步優化數據服務方式、提升數據“賦能”水平，需要緊密結合集團信息化管理工作的實際情況，積極探索科學、適用的企業數據管理方式。最終，某國企決定採用以DCMM模型爲切入點，一方面深入了解自身在數據管理方面存在的問題並給出針對性建議，幫助其提升數據治理能力水平；另一方面通過對比數據資產項目开展前後DCMM成熟度等級的提升，來檢驗數據資產項目的建設成效。

（二）評估內容範圍：“數據架構”能力域

爲了深入了解該企業的數據管理能力狀況，數據資產項目建設過程中开展了數據管理成熟度專項評估。評估工作選取DCMM數據战略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量、數據標准和數據生存周期8個能力域中的“數據架構”能力域展开，通過現場調研、面對面訪談，盤點企業對數據架構管理能力的情況，重點落實能力域中的“數據模型”、“數據分布”、“數據集成與共享”、“元數據管理”這4個能力項。

（三）評估方法：啓動、宣貫、評估、總結

某國企的DCMM評估，分爲4個階段來進行。

01 啓動階段

本階段主要工作爲了解企業基本情況，建立評估團隊，制定評估計劃，舉行項目啓動會。

02 宣貫階段

本階段主要向被評估對象的企業人員介紹評估模型，幫助企業人員了解標准的組成、評估的方法和過程，各方面評估的重點等，並且指導企業人員开展自評估。該階段也有助於企業收集相關資料，深入了解數據管理工作的現狀。

03 評估階段

本階段啓動了現場評估。審閱了評估相關資料，並深入了解了企業自評情況之後，評估專家在現場對評估模型各方面進行評分。評分方式主要包括現場分析、面對面訪談等。

某國企數據架構能力域評估雷達圖

04 總結階段

本階段依據對企業數據管理現狀的了解，制定數據管理能力成熟度等級分析以及評估報告，提出整體的數據管理成熟度方面的關鍵發現以及關鍵建議，並且結合企業數據管理發展的需求和業界數據管理的最佳實踐，有針對性地制定企業數據管理能力提升的實施路线圖，包含數據管理成熟度提升的組織、制度、流程、功能等多方面的建設。

（四）DCMM評估中的關鍵發現：元數據管理弱項

某國企DCMM評估項目，通過選定某央企作爲對標標杆，從數據架構能力域4個方面進行差距分析，定位了該企業與行業標杆的數據架構管理的差距，發現其元數據管理是最薄弱的方面。

該企業元數據管理主要對數據庫、表等技術元數據的角度進行管理，對業務元數據管理大多依賴人工的方式進行梳理和維護，且存在業務元數據與技術元數據的斷鏈。雖然從數據治理战略層面，信息技術部參與了行業內元數據標准的制定，但是在元數據監控和標准執行層面缺少工具支撐。

對標央企數據架構能力域評分雷達圖

二、普元瞄定元數據管理弱項，提出解決思路

針對該客戶在DCMM評估中的關鍵發現——元數據管理弱項，普元提出了從組織規程、運營和工具三個維度建設數據資產管理體系的解決思路，以實現對數據資產的全域、全流程管控。

管理組織和規程體系：從數據資產活動保障角度，建設統一的、縱貫各層級的數據資產管理組織體系，建設覆蓋各類數據活動的數據資產管理規程體系，爲數據資產管理各類活動提供強有力的組織支持和明確的規範流程指引。

運營體系：從數據資產業務運營角度，通過調研數據資產、進行數據探查、梳理數據模型、檢核數據質量、編制資產目錄、調研應用需求、評估管理能力，進行全面的數據資產落地實施和持續運營。

工具體系：從數據資產基礎設施角度，建設由元數據、數據模型、資產目錄、數據質量、數據標准和數據服務構成的數據資產管理平台，提供高效的數據管理工具支持。

三、普元結合應用元數據管理等創新手段，助客戶完成數據管理能力躍升

項目組針對其元數據管理弱項，還制定了專門的數據管理能力提升方案，通過對應用系統中表單、UI和前後端交互接口元數據的自動採集，實現從業務用戶視角出發的應用元數據、從技術視角出發的技術元數據的貫通，有效提升了應用元數據智能梳理能力。

其中，應用元數據管理是元數據管理的一項創新，它將原有的黑盒狀態的業務應用系統轉化成了清晰、透明的白盒，其作用就像是X光機，將系統中的UI界面、表單、接口參數和SQL查詢給清晰呈現出來，改變了以往通過人工梳理業務元數據的方式，提升了梳理效率，降低了對業務專家的依賴。

另外，普元還幫助客戶進一步加強了企業數據資產管理能力和企業數據資源目錄管理能力兩個核心能力，搭建了數據資產管理支撐平台。

最終，普元幫助客戶依次完成了應用元數據的梳理、採集，形成數據資產，並對數據資產進行分類、編目，實現數據資產的全生命周期管理；使應用元數據採集、數據資產管理與數據資源目錄建立關聯，動態管理、管用一體，化解了數據架構能力域中的元數據管理弱項，解決了數據資產難梳理、難確認、難追溯、難落地、難更新問題，使企業的數據管理成熟度躍升了一個等級。 

補充資料：DCMM概述與應用情況

DCMM是我國在數據管理領域首個正式發布的國家標准，旨在幫助企業利用先進的數據管理理念和方法，建立和評價自身數據管理能力，持續完善數據管理組織、程序和制度，充分發揮數據在促進企業向信息化、數字化、智能化發展方面的價值。DCMM模型結合了國際上DAMA（國際數據管理協會）《數據管理知識體系指南DMBOK》中的內容，形成了符合國內特色的數據管理能力成熟度評估模型，共分五級，從初始階段、基本管理、主動管理、量化管理到持續優化。 根據中國電子信息行業聯合會網站公布信息，累計到2021年底，貫標已覆蓋電力、通信、金融、政務、IT、工業制造等多行業領域的數百家企業。從行業實踐來看，國內多個行業开始在全面擁抱DCMM模型，根據模型开展數據管理評估和能力提升工作。 

關於作者：慶會

普元資深架構師，十年大型企業信息數據治理架構設計與建設經驗，負責和參與了多家大型金融機構及能源、制造類企業數據管理整體框架的設計規劃和項目實施，參與編寫了多項數據管理類專業研究報告，包括中國信通院”數據資產管理實踐白皮書”、全國信標委“數據治理工具圖譜”等。

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標題：普元：化解元數據管理弱項，以數據資產管理體系引導DCMM等級躍升

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