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DCMM 制度体系与权责框架
一、基础制度体系（7大核心制度）
| 制度名称 | 核心条款 | 责任主体 |
|---|---|---|
| 《数据管理办法》 | 1. 数据资产定义与范围（结构化/非结构化） 2. 数据管理原则（“一数一源、一源多用”） 3. 数据全生命周期管理流程规范 | 数据治理委员会（决策层） |
| 《数据标准管理制度》 | 1. 业务术语标准（如“客户”统一定义） 2. 主数据编码规则（如物料编码12位定长） 3. 参考数据值域标准（如国家行政区划代码） | 数据管理办公室（执行层） |
| 《数据质量管理规范》 | 1. 6大质量维度定义（完整性/准确性/时效性/一致性/唯一性/有效性） 2. 质量检核规则（如身份证号校验算法） 3. 质量问题分级处理流程（P0-P3级响应时效） | 领域数据Owner（操作层） |
| 《数据安全管理办法》 | 1. 数据分级标准（公开/内部/敏感/机密四级） 2. 加密与脱敏规则（如手机号显示前3后4位） 3. 权限审批流程（RBAC模型+最小权限原则） | 信息安全部+数据管理办公室 |
| 《元数据管理规程》 | 1. 元模型定义（业务元数据/技术元数据/管理元数据） 2. 血缘追溯机制（ETL任务自动捕获血缘） 3. 变更审批流程（业务术语修改需委员会审批） | 数据架构师团队 |
| 《数据生存周期管理细则》 | 1. 数据存储时效规则（交易数据存5年） 2. 归档策略（冷热数据分层存储） 3. 销毁审批流程（经法务与业务部门双签） | IT运维部+领域数据Owner |
| 《数据应用开发规范》 | 1. 指标开发标准（原子指标/派生指标/复合指标） 2. API接口规范（RESTful+JSON格式） 3. 数据服务SLA（99.9%可用性） | 数据开发团队+业务部门 |
二、权责体系（4层角色矩阵）
| 角色 | 核心职责 | 问责机制 |
|---|---|---|
| 数据治理委员会 | 1. 审批数据战略与投资预算 2. 仲裁跨部门数据争议 3. 签发重大制度文件 | 向CEO汇报，未达成目标扣减年度绩效20% |
| 首席数据官（CDO） | 1. 统筹DCMM认证落地 2. 监督数据KPI达成（如数据质量达标率） 3. 协调业务与技术资源 | 对数据资产价值增长率负责，未达标影响晋升 |
| 数据管理办公室（DMO） | 1. 制定年度治理计划 2. 组织数据标准评审会 3. 执行合规审计（每季度） | 质量规则覆盖率＜95%则团队奖金扣减 |
| 领域数据Owner | 1. 定义本领域数据标准（如销售部定义“客户”属性） 2. 监控数据质量（日检核报告） 3. 执行问题整改 | 数据质量评分挂钩个人绩效（权重≥15%） |
| 数据管理员 | 1. 元数据注册与维护 2. 执行数据清洗任务 3. 安全策略配置 | 操作错误导致数据泄露则解除劳动合同 |
| 业务部门用户 | 1. 按标准录入数据（如完整填写客户信息） 2. 报告数据异常 3. 参与数据认责 | 数据录入错误率＞5%则暂停系统权限 |
三、配套执行文件（3类关键文档）
- 《数据权责清单》
- 明确每类数据的责任方（示例）：
- 客户主数据：市场部Owner（定义标准）+ IT部（技术维护）+ 销售部（质量审核）
- 财务指标数据：财务部Owner（逻辑定义）+ 数据中心（开发部署）
- 明确每类数据的责任方（示例）：
- 《数据问题管理流程》
- 问题分级：
- P0级（系统宕机）：2小时内响应
- P1级（关键指标错误）：4小时定位原因
- P2级（普通质量缺陷）：3天内修复
- 闭环机制：问题跟踪系统（JIRA）→ 根因分析 → 整改验收
- 问题分级：
- 《数据治理考核办法》
- 部门考核指标：
- 数据质量达标率（≥98%）
- 标准覆盖率（核心数据100%）
- 安全事件数（0重大事件）
- 个人绩效挂钩：
- 数据Owner：质量分数占绩效考核20%
- IT运维：元数据维护及时率占15%
- 部门考核指标：
四、企业实践要点（以宝武集团为例）
- 制度特色：
- 在《数据安全管理办法》中增加 “工业数据特别条款”（炼钢工艺数据禁止出境）
- 《数据质量规范》设定 “三不放过”原则（原因未查清/措施未落实/责任人未处理不关闭问题）
- 权责落地工具：
- 开发 “数据责任矩阵”系统，自动推送任务并预警超时（如标准评审超期则通知CDO）
避坑指南：
避免“纸面制度”：所有制度需嵌入OA/ERP系统流程（如采购申请未填物料编码则自动驳回）
权责动态调整：每半年修订《数据权责清单》（参考业务变更或DCMM复审结果）
此清单可直接用于企业制度汇编，覆盖DCMM认证要求的全部管理要素。