全国信标委大数据标准工作组
全国信标委大数据标准工作组数据管理成熟度模型
全国信标委大数据标准工作组数据管理成熟度模型引言随着大数据时代的到来，数据管理成熟度成为企业科学管理和数据治理的重要指标之一。
而在全国信标委大数据标准工作组中，建立数据管理成熟度模型，可以帮助企业评估现有的数据管理水平，并提出改进方案，以适应不断变化的商业环境。
本文旨在探讨全国信标委大数据标准工作组数据管理成熟度模型的构建和应用。
一、数据管理成熟度概述数据管理成熟度是指企业在数据管理方面的成熟程度，包括数据治理、数据质量管理、数据安全等方面。
一个成熟的数据管理体系可以提高数据的可靠性、准确性和安全性，为企业决策提供更可靠的支持。
数据管理成熟度模型是评估企业数据管理水平的框架，可以帮助企业了解当前的数据管理情况，并提供改进数据管理的方向和建议。
这些模型通常包括不同级别的成熟度指标，例如初始、重复、定义、管理和优化。
二、全国信标委大数据标准工作组数据管理成熟度模型框架全国信标委大数据标准工作组数据管理成熟度模型框架主要包括以下几个方面：1. 数据治理：包括数据管理策略、组织结构、数据流程和规程以及数据治理的工具和技术等方面。
评估企业是否有明确的数据治理策略和规划，以及是否有相关的组织结构和流程来支持数据治理。
2. 数据质量管理：评估企业对数据质量的管理情况，包括数据标准化、一致性、准确性和完整性等方面。
企业是否建立了数据质量管理的流程和工具，并对数据质量进行了监控和改进。
3. 数据安全：评估企业对数据安全的管理情况，包括数据访问控制、数据加密、安全审计和安全意识培训等方面。
企业是否建立了完善的数据安全策略和措施，并对数据进行了有效的保护。
4. 数据分析能力：评估企业对数据分析和挖掘的能力，包括数据分析工具、技术和人才等方面。
企业是否能够充分利用数据进行决策支持和业务创新。
5. 数据管理技术：评估企业的数据管理技术水平，包括数据集成、数据仓库、数据湖等方面。
企业是否采用先进的数据管理技术，以支持数据的有效管理和利用。
ISO-IEC-JTC1-info
ISO/IEC JTC1 SC32 大数据标准化工作情况ISO/IEC JTC1 SC32 “数据管理和交换”分技术委员会,是与大数据关系最为密切的标准化组织。
SC32 持续致力于研制信息系统环境内及之间的数据管理和交换标准，为跨行业领域协调数据管理能力提供技术性支持,其标准化技术内容涵盖:协调现有和新生数据标准化领域的参考模型和框架；负责数据域定义、数据类型和数据结构以及相关的语义等标准；负责用于持久存储、并发访问、并发更新和交换数据的语言、服务和协议等标准；负责用于构造、组织和注册元数据及共享和互操作相关的其他信息资源（电子商务等）的方法、语言服务和协议等标准。
SC32 下设 4 个工作组和几个研究组，主要内容如下：WG1：电子业务工作范围为：研制各组织使用的信息系统间全球互操作所需的开放电子数据交换方面的通用 IT 标准，包括商务和信息技术两方面的互操作标准。
WG2：元数据工作范围为：研制开发和维护有利于规范和管理的元数据、元模型和本体的标准，此类标准有助于理解和共享数据、信息和过程，支持互操作性，电子商务以及基于模型和基于服务的开发，包括：建议用于规定和管理元数据、元模型和本体的框架；规定和管理元数据、元模型和本体；规定和管理过程、服务和行为数据；开发管理元数据、元模型和本体的机制，包括注册和存储；开发交换元数据、元模型和本体的机制，包括基于互联网、局域网等的语义。
WG3：数据库语言工作范围为：为动态规定、维护和描述多用户环境中的数据库结构和组件制定和维护语言标准；通过规定事务提交、恢复和安全机制提供额外的对数据库管理系统完整性的支持；为存储、访问和处理多并发用户使用的数据库结构中的数据制定和维护语言标准；为其他标准编程语言提供开发接口；为描述数据类型和行为的其他标准提供访问接口或为开发用户提供数据库组件。
WG4：SQL 多媒体和应用包工作范围为：规定各种应用领域使用的抽象数据类型包的定义。
信标委云计算工作组成立将促进两化融合顺利进行
一周要闻信标委云计算工作组成立将促进两化融合顺利进行近日，全国信息技术标准化技术委员会云计算标准工作组(简称云计算标准工作组)成立大会暨第一次工作会议在北京召开。
本次会议在国家标准化管理委员会、工业和信息化部规划司、工业和信息化部软件服务业司、工业和信息化部电子信息司的指导下，由中国电子技术标准化研究院承办。
国家标准化管理委员会副主任方向、工业和信息化部规划司司长肖华、电子信息司司长丁文武，中国电子技术标准化研究院赵波院长、书记林宁，北京航空航天大学计算机学院副院长胡春明、中国电子学会副理事长兼秘书长刘汝林等出席本次会议并发言。
方向在致辞中强调，云计算标准化工作是推动云计算技术产业及应用发展的重要基础性工作之一。
在《标准化事业发展“十二五”规划》中已将以云计算为代表的新一代信息技术作为标准化工作的重点内容之一。
国标委希望云计算标准工作组更好地组织协调国内企业积极参与云计算标准化工作，加强云计算标准体系的研究和具体标准的制定工作，以满足我国产业和应用的需求。
云计算标准工作组组长肖华在发言中指出，我国正面临发展战略性新兴产业和推动信息化与工业化深度融合的重要时期，促进云计算产业研发和示范应用被看做是新一代信息技术发展的重要内容之一。
云计算标准解决了云计算产业发展中暴露的一些亟待解决的问题，云计算标准成为推动云计算产业健康发展的重要举措之一。
云计算标准工作组要做好顶层设计，加快云计算标准推进工作，重视标准的应用推广，促进国内标准工作与国际工作的协同开展。
会上，云计算标准工作组秘书长赵波介绍了云计算标准工作组工作方案，云计算标准工作组副秘书长胡春明介绍了云计算标准体系规划，云计算标准工作组副秘书长刘志宏介绍了工作组近期的工作计划。
与会代表就工作组方案、云计算标准体系以及近期工作组计划安排进行了热烈的讨论，为工作组下一步工作的开展提出了很好的建议。
云计算标准工作组的成立标志着我国云计算产业标准化工作迈上一个新台阶。
全国信标委大数据标准工作组数据管理成熟度模型
标题：深度探讨全国信标委大数据标准工作组数据管理成熟度模型在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业发展和决策的核心资源。
然而，如何有效地管理、利用和保护海量的数据成为了各行各业面临的重要挑战。
为了解决这一问题，全国信标委大数据标准工作组提出了数据管理成熟度模型，以帮助企业评估其数据管理能力并提供改进方向。
本文将从简单到复杂，由浅入深地介绍全国信标委大数据标准工作组数据管理成熟度模型，并探讨其在实际应用中的意义和影响。
通过本文的阅读，读者将能够更深入地理解数据管理成熟度模型，并对其进行全面、深刻和灵活的理解。
一、数据管理成熟度模型的概念数据管理成熟度模型是指评估企业数据管理能力的标准和框架。
全国信标委大数据标准工作组提出的这一模型通过一定的指标和评估体系，帮助企业全面了解自身数据管理的水平，并提供相应的改进方向和建议，从而提升数据管理的效率和质量。
二、数据管理成熟度模型的指标体系全国信标委大数据标准工作组的数据管理成熟度模型主要包括数据质量、数据安全、数据治理、数据架构等多个方面的指标。
通过对这些指标的评估，企业可以全面了解其数据管理的状况，并有针对性地进行改进。
三、数据管理成熟度模型在实际应用中的意义数据管理成熟度模型的提出，对企业具有重要的意义。
通过对数据管理能力的评估，企业可以发现自身存在的问题和不足之处，从而有针对性地进行改进。
模型的建立可以帮助企业制定科学合理的数据管理策略，提升数据管理的效率和质量。
模型还可以帮助企业更好地应对数据安全、合规性等方面的挑战，保护企业数据的安全和完整性。
四、对数据管理成熟度模型的个人观点和理解作为数据管理领域的从业者，我对数据管理成熟度模型充满期待。
它不仅可以帮助企业全面了解自身的数据管理水平，还可以为企业提供改进方向和建议，从而推动企业数据管理水平的提升。
在未来的发展中，我希望能够深入研究数据管理成熟度模型，并在实践中应用，为企业的数据管理能力提升贡献自己的力量。
IEEE P2937《AI 服务器系统性能基准测试》 第二次标准研讨会召开
标准化快讯Standardization Express2021年第3期 7三项绿色数据中心团体标准发布实施按照工业节能与绿色标准体系建设要求，由中国电子学会牵头编制的T/CIE 049A-2020《绿色数据中心评估准则》、T/CIE 094-2020《数据中心能源综合利用评价方法》、T/CIE 096-2020《相变浸没式直接液冷数据中心设计规范》三项绿色数据中心团体标准近日发布实施。
《绿色数据中心评估准则》明确了绿色数据中心的评估对象、评估方法、评分体系和等级划分等；《数据中心能源综合利用评价方法》明确了数据中心电能使用效率、可再生能源利用率、储能率、能源再利用率和能源综合利用管理五个评估单元的评价内容、评价方法及数据中心能源综合利用等级划分；《相变浸没式直接液冷数据中心设计规范》明确了相变浸没式直接液冷数据中心的机房基础设施、机柜布局、相变浸没式直接液冷系统、供配电系统和智能化系统等方面的设计要求。
该三项标准的发布实施为绿色数据中心评估奠定了标准化基础，有利于引导数据中心进一步提升能效，加快绿色高质量发展。
IEEE P2937《AI服务器系统性能基准测试》 第二次标准研讨会召开2021年1月29日，IEEE P2937 《AI服务器系统性能基准测试》第二次会议由中国电子技术标准化研究院主办并成功召开。
来自企业、科研院所等单位的专家参加了会议。
P2937标准的提出是为解决当前人工智能领域存在的AI服务器性能测试基准与测试科学联系不紧密、测试指标不全面等问题。
中国电子技术标准化研究院联合国内大型AI服务器厂商，在IEEE计算机协会/标准活动委员会(C/SAB)下推动成立AI系统和应用程序测试工作组(C/SAB/ASAWG)，并担任ASA工作组主席。
2020年6月，ASA工作组的第一项标准《AI服务器系统性能基准测试》(标准号：P2937)成功立项。
会议宣布了工作组副主席和秘书选举结果，分别由华为、旷视科技承担，确定了《AI服务器系统性能基准测试》标准范围，具体包括：AI服务器系统性能测试框架；测试项目的类型和相关设置，包括测试模式、工作量和必要的参数设置、度量和相应的度量手段、对工具的要求。
2020全国大数据标准化工作会议在京召开
2020全国大数据标准化工作会议在京召开作者：来源：《智能制造》2020年第10期2020年9月21日，2020全国大数据标准化工作会议在北京召开。
全国信标委大数据标准工作组组长、中国科学院院士梅宏，工业和信息化部信息技术发展司副司长杨宇燕，国家市场监督管理总局标准技术管理司处长刘大山，全国信标委大数据标准工作组副组长、中国人民大学校长助理杜小勇，河北省沧州市大数据管理办公室政务信息资源管理办公室主任韩冰，广东省政务服务数据管理局标准建设处处长姜宝等出席本次会议。
会议由中国电子技术标准化研究院副院长孙文龙主持。
梅宏院士在会议上做了“大数据标准工作组年度总结”，全面介绍了全国信标委大数据标准工作组自2014年成立以来的工作进展，充分肯定了《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）等国家标准的研制和应用推广工作，并結合大数据在疫情防控中的具体应用案例对数据治理的重要性进行了深入剖析。
他指出，下一步工作组要加强组织建设和管理，建立长效工作机制，结合大数据产业发展需求，加快开展数据资源规划、数据服务、开放共享等重点标准的制修订工作，全面支撑我国大数据治理的建设和实施。
地方主管部门、企业代表围绕我国大数据产业和标准化发展趋势、成效经验等方面话题进行了交流。
会议发布了《大数据标准化白皮书（2020版）》和《数据治理发展情况调研分析报告》等研究成果。
白皮书梳理了国内外主要国家、地区大数据领域的发展战略，描述了大数据关键技术和产业应用现状，从政策、技术和产业等多个角度，勾画出当前大数据发展的整体脉络，并为我国大数据标准化工作提出了具体建议。
调研分析报告从数据价值与应用、数据战略规划、数据治理组织机制、数据管理活动，以及数据标准和方法论等五个维度全面摸底我国企事业单位数据治理现状，并基于深度分析提出了加快我国数据治理体系建设的重要建议。
本次会议启动了政务数据开放共享系列国家标准贯标试点工作，第一批试点地区包括河南省、广东省、贵州省、广西壮族自治区、重庆市、江苏省无锡市、河北省沧州市、重庆两江新区和湖州市安吉县等地区；发布了第一批通过《信息技术大数据大数据系统基本要求》国家标准符合性检测产品的企业名单。
DCMM数据管理能力成熟度评估模型
1、DCMM简介、结构组成和能力等级划分1.1、DCMM简介：数据能力成熟度评价模型是一个综合数据管理过程、活动以及制度规范等多方面内容的模型，目标是提供一个全方位组织数据能力评估的模型，在模型的设计中，结合数据生命周期管理各个阶段的特征，对数据能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大能力，并对每项数据能力进行了二级过程域、建设目标、发展等级等方面的描述DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理能力成熟度评估模型）是由全国信标委大数据标准工作组（国家工信部信软司主导，多家企业和研究机构共同组成）研发，并于2018年3月15日正式发布，是我国数据管理领域最佳实践的总结和提升。
DCMM模型是一个整合了标准规范、管理方法论、评估模型等多方面内容的综合框架，他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。
该标准适用于组织在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。
1.2、DCMM结构组成：DCMM模型，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，即：数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量管理、数据标准、数据生命周期。
这八个过程域共包含28个过程项，441项评价指标。
2、关键领域定义组织数据能力被综合定义为八大一级过程域，其中每个一级过程域又有若干二级过程域来组成， DCMM中通过对每个二级过程域的概念、目标以及功能的定义来标准化组织数据管理的过程。
在进行数据能力评估的过程中，每个一级过程域相互独立，可以独立开展评估，但是，在实际的管理过程中，每个一级过程域又相互支撑，需要统一全面开展才能完善数据管理体系。
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2.1、数据战略数据战略是组织中数据工作开展的目标指引，定义组织数据工作的方向、愿景和原则。
数字化转型中的数据治理体系建设
数字化转型中的数据治理体系建设■吴新松摘要：数据治理是数字化转型的重要挑战，而数据治理体系的建设是数据治理的关键。
本文从数据治理的主要挑战入手，分析了数据治理的框架、过程和评估，给岀了数据治理体系建设的总体框图。
关键词：数字化转型；数据治理在互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术创新发展的驱动下，我国经济社会持续向深度数字化转型，十四五规划纲要指岀“以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。
随着数字化转型的持续推进，数字化、网络化、智能化应用愈加广泛，应用内部沉淀的数据以及外部引入的数据日趋复杂，应用间的数据共享与交换需求纷繁多样，数据的质量、安全和价值挖掘己成为影响数字化转型的重要问题。
亟需厘清数据治理的深远意义，分析数据治理面临的主要挑战，研究数据治理体系的一般框架，认清数据治理的基本过程，加强数据治理的能力评估，有效提升数据治理的规范化水平。
一、数据治理的提出背景(一)数据的重要程度不断提高在数字化转型的大潮中，数据己经逐渐取代传统的IT基础设施和信息化应用成为企业发展的重要资产和新生动力。
正如经济学家汤姆•彼得斯(Tom Peters)所言“一个组织如果没有认识到管理数据和信息如同管理有形资产一样极其重要，那么它在新经济时代将无法生存”。
具体来说，数据的重要性体现在以下几个方面：(1)数据是企业的新无形资产无论数据是从企业自身业务系统中沉淀的，还是从外部公共资源中获得的，只要有商业价值，那么数据就可以赋予未来的权益，并且应该被认为是一种资产。
如果数据资产被交换和交易，它的价值就会增加到所有各方。
同时，多源数据聚集和跨组织、跨领域的深度融合挖掘将大大增加数据的价值。
(2)数据可有效辅助企业决策对企业掌握的内部数据和外部数据进行综合分析，可以有效总结经验、发现规律和预测趋势，为企业决策者提供辅助决策服务。
同时，在企业经营活动中有效地管理和使用数据可以减少或消除经营活动中的潜在风险，给企业带来相关的经济效益和社会效益。
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2015年12月17日，于冬日暖阳的好天气里，全国信标委大数据标准工作组（以下简称“工作组”）第三次全会在京成功召开。
易达大数据受邀出席此次大会。
会上，各工作组就自第二次全会以来的做出的工作进行了总结和汇报，并和易达大数据关于如何更好地支撑和促进我国的大数据技术和应用发展进行了讨论。
本次会议由国家标准化管理委员会主任戴红、软件服务业副司长陈英、梅宏院士、吴东亚副主任及发改委等领导出席指导。
会议由中国电子技术标准化研究院书记林宁主持。
与会领导表示，大数据产业发展的重视度正不断提高，因此支持并推动大数据标准化工作刻不容缓。
希望易达大数据能发挥主观能动性，参与到大数据标准化的相关活动，和工作组一起参与完成大数据发展现状及趋势分析部分的评审工作和数据分类、数据开放共享等方面的标准化研究。
在大数据“十三五”规划——大数据标准法与立法研究主题沙龙活动上，易达积极活跃并进行了良好的交流互动。
出席人员汇聚一堂共同探讨研究大数据领域标准化的建设工作。
通过参与此次全会的相关议程，我们掌握了更多的行业信息和良好资源，了解了大数据领域相关的法定法规，这对易达进一步的发展具有强烈的指导作用，同时，我们按照标准法对准确发展自己的道路有了更深层次的理解。
我们明确了下一步工作方向及重点，易达大数据将按照会议决议积极推动各项工作的开展，充分调用产学研用各方资源，大力推动大数据标准化工作高效、规模、有序的发展。