（一）数据成熟度模型提出的背景

随着互联网的发展和市场经济的变化，数据越来越被认为是具有价值的战略资产。基于数据分析，组织可以对顾客、合作商、市场、环境进行深刻的洞察，并发掘新的经营模式。在2020年后，疫情催化了组织数字化转型的步伐，使数字经济占据了主导地位。疫情期间，许多企业将工作负载转移到了云端，以寻求提升运营效率、降低成本、优化功能、增加敏捷性、提高灵活性和可伸缩性，以及加强安全和治理。通过数字化转型，企业能够更好地适应不断变化的市场需求，增强竞争力，并提供更好的客户体验。

云计算公司CLOUDERA于2022年进行的一项关于“探索组织的企业数据战略成熟度与其业务绩效之间的相关性”的战略研究中发现，虽然大多数公司已经具有企业数据战略，但是实施有效且建立良好的企业数据战略将使组织能够更好地处理他们的数据，具有更大的可视性，并利用数据在市场上占得先机^[1]。

（二）数据管理的必要性和数据治理框架（DGF）的诞生

要使得数据成为正资产，必须具备良好的质量和适当的管理。数据管理并不容易，是一个相当复杂的过程，因为数据无处不在，而组织必须及时、精确的利用数据做出有效且高效的决策，就需要数据治理框架（data governance framework，DGF）和相应的治理技术。

DGF的目的在于通过指南和规则的方式明确数据管理，以使得企业可以基于数据作决策。一个好的DGF可以帮助企业提升、维持数据的质量，反之，与公司现状不符的DGF则会在不同层次的领域导致消极的结果。数据治理框架的发展历程从初期阶段的关注数据管理规则和政策，到成熟阶段的关注数据价值和资产的管理，最终到整合阶段的跨部门综合管理。在这个过程中，数据治理框架的作用越来越重要，帮助组织管理和利用数据的价值，促进数字化转型的发展。下表介绍两个比较通用的DGF的关注维度：

表一 两个典型的DGF的评估维度

（三）数据管理成熟度模型的需求

上述DGF虽然可以帮助企业最大化利用数据价值并保护价值使其合理使用，但是确定适合企业自身的DGF就具备极大的困难，因为需要回答以下问题：如何管理数据？如何利用数据支持决策？使用那些数据来源？负责提取、评估、汇报数据的人员？雇员知道数据管理的程度？如何部署DGF？Big bang approach 还是phase by phase？回答上述问题的前提就是需要清晰的明白企业所处的数据管理的不同方面的能力成熟度，这也是公司开发和引用数据管理战略的最大挑战^[2]。

在这样的背景下，数据管理成熟度的需求呼之欲出。数据管理成熟度模型（Data Management Maturity Model，DMMM）是一种工具，用于评估和改进组织在数据管理方面的成熟度。该模型通过一系列阶段，从最初的数据管理混乱状态到高度成熟和优化的数据管理状态，帮助组织确定其数据管理成熟度，并提供改进方向和指南。

数据管理成熟度模型的必要性来自于数据的重要性和组织在数据管理方面面临的挑战。随着数据量的不断增加，数据管理已经成为组织面临的重要问题。组织需要确保数据质量、数据保护和合规性，同时还需要提高数据的可用性、可访问性和可重复性。这些挑战需要组织采取一系列措施来改进数据管理能力，以便更好地利用数据实现业务目标。

数据管理成熟度模型的发展历程可以追溯到20世纪90年代。在此期间，许多组织开始关注数据管理的重要性，并开始探索评估和改进数据管理成熟度的方法。其中一些组织开始使用模型和框架来衡量数据管理能力。例如，1995年，Gartner公司引入了一个称为“信息资源管理成熟度模型”的框架，以帮助组织评估其信息资源管理能力。随着时间的推移，越来越多的组织开始使用数据管理成熟度模型来评估其数据管理成熟度。随着技术的不断发展和数据管理的不断演变，数据管理成熟度模型也在不断改进和完善。例如，目前比较流行的数据管理成熟度模型包括TDWI成熟度模型、CDMP成熟度模型等，这些模型都从不同的角度来评估和改进数据管理成熟度。随着数据管理的重要性越来越高，数据管理成熟度模型也将继续发展和演变，以适应不断变化的数据管理需求。

数据管理成熟度模型的优势在于：第一，这是自我比较的出发点；第二，数据管理成熟度可以测试目前形势；第三，有利于对要采取的数据治理行动进行优先排序；第四，有利于记录成熟度变化的评估方法，从而提供清晰的管理策略变化和提高^[3]。

（四）数据管理成熟度模型的特征

尽管不同的数据成熟度模型的侧重点和形式上有所差别，但是其基本精神和目的大体一致，即通常基于一组最佳实践，旨在帮助组织发展一个可靠、可重复和可持续的数据管理流程，以支持业务目标和决策。这些模型通常包括以下几个特征：

1、多维度评估：数据管理成熟度模型通常从多个维度评估组织的数据管理能力，包括数据质量、数据治理、数据架构、数据安全、数据集成、数据分析等方面。

2、级别划分：数据管理成熟度模型通常将组织的数据管理成熟度分为不同的级别，从初级到高级，每个级别都对应着不同的数据管理成熟度水平和最佳实践。

3、模型框架：数据管理成熟度模型通常都有一个框架来组织和描述数据管理能力和成熟度级别，以帮助组织更好地理解和使用这些模型。

4、最佳实践指南：数据管理成熟度模型通常提供最佳实践指南和建议，帮助组织改进数据管理能力和提升成熟度水平。

5、应用范围广：数据管理成熟度模型可以适用于不同类型和规模的组织，例如企业、政府机构、非营利组织等。

6、持续改进：数据管理成熟度模型通常鼓励组织不断改进数据管理能力，以达到更高的成熟度水平，并在不同阶段重新评估成熟度水平。

本文将介绍国内外比较流行的数据管理成熟度模型，以及外国数据管理成熟度模型对我国数据管理成熟度模型发展的影响和借鉴意义。

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