在数字化时代，数据已成为企业和社会发展的核心资产，其管理和安全问题受到了广泛关注。随着数据规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，企业面临着数据管理与数据安全的双重挑战。为了应对这些挑战，我国相继推出了《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）和《数据安全能力成熟度模型》（DSMM）两个重要的标准体系。这两个模型虽然都与数据相关，但在目标、侧重点和实施路径上存在显著差异。
DCMM是国家标准《数据管理能力成熟度评估模型GB/T36073-2018》（Data management Capability Maturity Model）的英文简称。该标准由国家质量监督检验检疫总局、国家标准化管理委员会于2018年3月15日正式发布，是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。
DSMM是国家标准《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）（Data Security Capability Maturity Mode）的简称。该标准是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联合编写的国家标准，于2019年8月30日发布。DSMM标准能够用来衡量一个组织的数据安全能力成熟度水平，可以帮助行业、企业和组织发现数据安全能力短板。
DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期八个核心能力域及28个能力项，并以组织、制度、流程和技术作为八个核心域评价维度。
DCMM评估企业的数据管理能力，包括数据治理、数据质量、数据集成、数据架构、数据资产管理等方面，关注数据在企业内的管理和利用。
DSMM评估以组织为单位，以数据为中心，围绕数据的生命周期，对组织建设、制度流程、技术工具以及人员能力4个能力维度进行评估，涵盖5个成熟度级别、30个数据安全能力过程域和576个基本实践。
DSMM评估企业的数据安全能力，包括数据保护、数据备份与恢复、数据安全运营、数据安全培训等方面，关注企业数据在存储和传输过程中的安全性和保护。
三级-稳健级：数据管理体系已经建立，管理流程相对规范，能够支撑企业的日常运营。
四级-量化管理级：数据管理能力实现量化管理，能够对数据管理的效果进行量化评估。
3级-充分定义：数据安全管理体系相对完善，能够覆盖数据生命周期的各个环节。
4级-量化控制：实现了对数据安全能力的量化控制和管理，能够精确评估数据安全效果。
5级-持续优化：数据安全能力达到持续优化状态，能够支撑企业的战略发展和业务创新。
数据拥有方：金融和保险机构、互联网企业、电信运营商、工业企业、数据中心所属主体、高校、政务数据中心等；
数据解决方案提供方：数据开发/运营商、信息系统建设和服务提供商、信息技术服务提供商等。
数据拥有方：大数据企业、信息技术产业、互联网企业、金融业、银行业、保险业、证券行业、电子商务平台、数据中心、政务和高校等企事业单位；
数据方案提供方：数据开发/运营商、信息系统建设和服务提供商、信息技术服务提供商等。
帮助和指导企业获得数据管理现状，识别与行业最佳实践差距，找准关键问题，提出数据管理改进建议和方向；
以第三方客观评估结果为依据，对外展示企业数据管理能力，满足监管要求，传递信任。
虽然DCMM数据管理能力成熟度与DSMM数据安全能力成熟度的模型框架和评估侧重点等各方面各不相同，但均对企业提升数字化能力和安全能力具有重要的指导意义。
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