为规范国内各行业数据管理和应用工作，提升国内数据管理和应用能力，全国信息技术标准化技术委员于2014年启动制定的《数据管理能力成熟度评估模型》，已正式发布，并将在今年10月1起正式实施。
数据管理能力成熟度评估模型（Data management capability maturity assessment model）是国内关于数据管理能力成熟度模型的一项国家标准，由中国电子技术标准化研究院牵头，北京大学、清华大学、光大银行、华为、阿里云、鸿翼股份等共10家单位组成工作组来研制。
鸿翼在此次标准制定中，受到国家信标委邀请，由CEO龙凌云亲自参与，从数据管理的产业视角提供相关参考。鸿翼结合多年来的ECM建设经验，认为“数据应用”将是在大数据时代中，企业最为关心的要素，鸿翼建议在这样一份模型中应该加重对于“数据应用”的描述与评估。同时，鸿翼以ECM为基础，产生与数据能力相关的各个领域范围内的大量模型，为该评估模型就“数据全生命周期”以及“数据安全”提供重要参考。具体内容详见下文。
《数据管理能力成熟度评估模型》
1、数据管理能力成熟度模型含义
数据管理能力成熟度模型是通过一系列的方法、关键指标和问卷来评价某个对象的数据管理现状，从而帮助其查明问题、找到差距、指出方向，并且提供实施建议。
2、数据管理能力成熟度模型内容
数据管理能力成熟度模型定义了数据能力成熟度评价的八大能力域：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、数据生存周期。这8个能力域又包括28个能力项。
3、数据管理能力成熟度等级划分
数据管理能力成熟度评价划分为5个等级，包括：初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。在此基础上，确定每个层次的基本特征如下：
4、数据管理能力成熟度模型建设目的
数据管理能力成熟度模型是数据管理和应用的基础，将在行业里起到很大的作用。
（1）准确评价各地大数据发展现状
通过对地方上各单位数据管理、应用情况进行评估，可以掌握各单位大数据管理和应用的现状，发现具备的优势和存在的问题，为更好地利用本地的数据资源和进行针对性的指导提供支持。
（2）培养大数据发展人才
大数据产业的发展是技术驱动式的，对人员的技能和素质有很高的要求，通过模型的评估，可以对各地方和单位的数据从业人员进行培训，提升数据管理和应用的技能，进而从整体上促进地方和单位数据行业的整体发展。
（3）规范和指导大数据行业发展
大数据行业是相对较新的行业，理论和知识都处于发展阶段，特别是数据管理和应用的知识体系。通过模型的评估，可以规范和指导大数据行业的发展，提升从业人员数据资产意识，提升数据技能，推广和传播数据管理最佳实践，从而促进整体行业的发展。
鸿翼股份
上海鸿翼软件技术股份有限公司，是国内领先的企业内容管理和智能大数据管理解决方案提供商。公司通过先进的非结构化数据获取、存储、管理技术以及数据安全保护和移动技术等为企业提供内容管理整体解决方案；同时基于领先的NLP自然语言处理技术，深度学习技术以及大数据应用管理技术为政府和企业提供AI+BI（人工智能+商业智能）的大数据智能管理解决方案。旨在帮助客户实现“数据→内容→知识→智能”的数据能力提升。
