赛宝认证中心受邀主讲辽宁省DCMM和工业数据分类分级指南宣贯会

为深入实施国家大数据战略，推动国家大数据治理体系建设，夯实标准对大数据领域技术、产业发展的支撑作用，助力实现数字经济建设，辽宁省工业和信息化厅于2020年12月23日召开全省“《数据管理能力成熟度评估（DCMM）》标准和《工业数据分类分级指南》线上宣贯解读工作会”。辽宁省工业和信息化厅、各地市工信局、大数据局等主管部门负责人和辽宁省部分骨干企业相关负责人等300余人参会。

会上，赛宝认证中心高级工程师，全国信标委大数据标准工作组、全国信安标委大数据安全特别工作组、国际云安全联盟大数据技术标准工作组等标准化专家、数据管理能力成熟度主任评估师程广明博士受邀主讲“推广DCMM国家标准提升企业数据管理能力”及“《工业数据分类分级指南（试行）解读与试点情况介绍》”两项主题，深入浅出地解读了DCMM国家标准以及《工业数据分类分级指南（试行）》，并就两者之间的关系和相关工作进展做了简要的介绍。

下一步，赛宝认证中心将继续支撑工信部、各地工信主管部门、大数据主管部门、政务数据管理部门等单位做好DCMM和工业数据分类分级贯标和评估工作，为加快提升企业数据管理能力、促进数据要素价值发挥做出新的更大的贡献。

《数据管理能力成熟度评估模型》：GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）》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。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。DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，自低向高依次为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级，不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。

《工业数据分类分级指南（试行）》：工业和信息化部办公厅于2020年2月27日发布的《工业数据分类分级指南（试行）》，旨在指导企业全面梳理自身工业数据，提升数据分级管理能力，促进数据充分使用、全局流动和有序共享。《指南》结合生产制造模式、平台企业结合服务运营模式，分析梳理业务流程和系统设备，考虑行业要求、业务规模、数据复杂程度等实际情况，对工业数据进行分类梳理和标识，形成企业工业数据分类清单。此外，《指南》还根据不同类别工业数据遭篡改、破坏、泄露或非法利用后，可能对工业生产、经济效益、供应链、社会秩序等带来的潜在影响，将工业数据分为一级、二级、三级等3个级别。

（文/张浏骅）