在数字化时代,数据已成为企业和社会发展的核心资产,其管理与安全问题备受关注。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)两大标准体系。本期【DCMM 科普】第13期,聚焦DCMM与DSMM在目标、侧重点和实施路径上的显著差异和内在联系,全面解析两大标准体系,帮助企业更好地理解和应用两大标准。
| 对比维度 | DCMM(数据管理能力成熟度评估模型) | DSMM(数据安全能力成熟度评估模型) |
| 核心定位差异 | 数据管理能力的全面评估框架 | 数据安全能力的专项评估框架 |
| 侧重点 差异 | 强调数据治理体系化建设,侧重于提升数据全生命周期管理能力和水平 | 侧重于数据安全防护体系建设,确保数据在整个生命周期中的安全性 |
| 适用场景差异 | 适用于制造业、互联网、政府、金融等需数据驱动业务的机构,尤其适合数据管理基础薄弱、需系统提升数据管理能力的企业 | 广泛适用于金融、医疗、政务、电商等对数据安全要求高的行业,以及处理敏感数据的企业 |
| 标准等级差异 | 分为5个成熟度等级,自低向高为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级、优化级 | 分为5个成熟度等级,分别为非正式执行级、计划跟踪级、充分定义级、量化控制级、持续优化级 |
| 核心评估内容差异 | 对8个核心能力域及28个能力项441项评价指标开展评估 | 以组织建设、制度流程、技术工具、人员能力为4个核心能力维度,结合数据生命周期安全过程和通用安全过程进行评估 |
| 评估流程差异 | 三阶段:评估准备、正式评估、结果评议 | 五阶段:评估准备、评估策划、现场评估、复审确认、认证监督 |
| 核心价值差异 | 建立数据管理体系,提升数据管理水平,发挥数据资产价值 | 发现数据安全短板,保障数据安全,满足监管要求 |
虽然DCMM与DSMM在定位和侧重点上有所不同,但两者在多个层面存在紧密联系,共同构成了数据治理的完整体系:
(1)同属数据治理体系,目标互补
(2)评估维度相互衔接
(3)专业人员能力互补
(4)实施过程相互促进
(5)共筑数据合规基石
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