DCMM，即数据管理能力成熟度评估模型（Data Management Capability Maturity Assessment Model），是中国数据管理领域首个国家标准，旨在提高数据作为战略资源的地位，激活数据要素价值，帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，完善数据资产管理体系。随着能源革命和数字革命的加速融合，数据管理能力的建设工作成为新型电力系统建设过程中不可或缺的重中之重，电力行业各单位需要以DCMM相关国家标准为依据，持续性开展数据管理能力建设及评估工作。电力企业普遍建立了企业级的数据治理组织和制度，数据文化得到广泛宣传，体系性的人才培养也得到开展。
以提升数据质量为目标，推行数据认责和全生命周期的数据质量管理，全面引入数据中台、数据底座、人工智能等现代技术。数据分析在各业务领域得到广泛应用，数据资产目录覆盖主要业务领域和场景，为业务赋能。
强调数据安全治理，对安全敏感性高的数据提高风险识别与防护水平，对安全敏感性低的数据健全流通、交易和分配机制，推动数据共享。构建数据驱动的发展模式，推动企业内部管理流程的重塑，提升大数据在决策、生产、管理、服务等领域的支撑力度。推动数据资源作为新型生产要素的充分流通和使用，打通不同主体间的信息壁垒，提升产业链上下游及行业间协调运行效率。
能源行业积极响应数字化智能化转型的需求，通过数字化技术融合应用，补齐转型发展短板，为能源高质量发展提供有效支撑。
一、行业特征
能源行业的数据特点主要体现如下：
1. 数据体量大：能源行业，尤其是电力行业，涉及大规模的发电、输电、配电和用电等环节，这些环节产生了大量的数据，如电力生产数据、电网运行数据、用户用电数据等。
2. 数据类型多样：能源行业数据包括结构化数据和非结构化数据，涉及实时监测数据、历史档案数据、视频监控数据、传感器数据、交易数据等多种形式。
3. 数据实时性强：能源行业的运行对数据的实时性要求很高，尤其是电力系统，需要实时监控和分析电网的运行状态，以确保供电的稳定性和安全性。
4. 数据价值密度高：能源行业的数据往往具有高价值，通过对数据的分析和挖掘，可以优化能源生产和分配，提高能源利用效率，降低成本，支持能源行业的决策制定。
5. 数据的动态性和变化性：能源消费和生产模式随着时间、气候、政策等多种因素变化，导致相关数据具有明显的动态性和变化性。
6. 数据的安全和隐私要求高：能源行业涉及国家基础设施和大量用户信息，对数据的安全性和隐私保护有着严格的要求。
7. 数据的整合和共享需求：为了提高能源管理的效率和响应速度，需要在保障安全的前提下，实现不同系统和平台之间的数据整合与共享。
8. 数据驱动的创新潜力：能源行业正处于数字化转型的过程中，数据的分析和应用可以推动新技术、新模式和新业态的发展，如智能电网、需求响应、能源交易等。
9. 数据治理和标准化需求：随着数据量的增加和应用的深入，能源行业需要建立完善的数据治理体系和标准，以确保数据的质量和可用性。
10. 数据资产管理的创新：能源企业如南方电网公司正在构建数据资产管理体系，以实现数据的要素化和资产化，推动数据的价值创造和市场化交易。
二、具体步骤
能源行业实施DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）的具体步骤概括为：
1. 评估准备阶段：企业首先要清楚自身数据管理的基本情况，制定符合自身实际水平的评估目标，提报评估申请，并建立专项工作组。同时，开展内部宣贯，确保相关人员对DCMM标准有准确的理解。
2. 自评估阶段：企业内部评估工作组根据DCMM标准条款，开展数据管理相关材料的收集和内部评估，了解存在的薄弱点和相关疑问，并进行处理。这一阶段需要筹备佐证材料、准备系统演示、开展自评估，并编制提升方案。
3. 提升阶段：根据自身实际情况，企业可以邀请专业咨询机构开展数据管理咨询和专项提升，补充和完善评估佐证材料，以更好地满足DCMM的评估要求。这包括开展提升咨询、实施整改提升、开展内部复评，并形成初步结论。
4. 正式评估阶段：由授权的评估机构按照标准流程进行评估，包括首次会议、现场核验、访谈调研和末次会议等。企业需要配合评估师团队，提供所需的材料和信息，并解答评估师的疑问。
5. 评审答辩阶段：评估机构编制评估报告，企业准备答辩汇报材料，并参加现场评审答辩。根据评审结果，中国电子信息行业联合会将在官方网站公布评估结果。
6. 总结与持续改进：基于评估报告和等级，企业应总结数据管理改进建议和措施，制定专项行动计划，并推动数据管理能力成熟度的持续提升。
实施DCMM是一个系统性工程，需要企业内部多个部门的协同合作。通过这一过程，企业不仅能获得数据管理能力成熟度的评估结果，而且能够识别和强化数据管理的薄弱环节，为数字化转型奠定坚实基础。
三、困难和挑战
能源行业在实施DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）的过程中可能会面临一些难点。
1. 数据安全与隐私保护问题：能源行业数据不仅关乎国家基础经济命脉，也涉及商业机密及个人隐私，因此数据安全显得尤为重要。如何在开发利用数据的同时确保数据安全、防止数据泄露、保护用户隐私，成为行业关注的焦点。
2. 数据整合与标准化的阻碍：能源系统是一个复杂开放的系统，涉及众多细分行业的数据以及环境、交通等多个领域数据。由于数据模型与标准的不统一，阻碍了能源数据的开放共享，导致信息孤岛现象，增加了数据整合的难度。
3. 数据要素作用未充分发挥：能源数据要素的生产属性有待深化，数据与劳动、技术、资金等要素的融合度低，对全流程优化成效低。同时，能源数据要素的乘数效应有待激活，市场化步伐缓慢，数据交易规模和增长速度相对落后。
4. 技术融合与创新应用的挑战：能源行业需要与高新技术实现进一步的融合，以实现能源智能化发展。这包括加快人工智能、数字孪生、物联网、区块链等数字技术在能源领域的创新应用，推动跨学科、跨领域融合。
5. 数据管理组织和制度的建立：虽然一些电力企业已经建立了企业级的数据治理组织和制度，但仍有企业需要加强数据组织和机制建设，构建数据要素基础制度体系。
6. 数据质量管理：推行数据认责和全生命周期数据质量管理是一个挑战，需要引入数据中台、数据底座、人工智能等现代技术来提升数据质量。
7. 数据分析应用的广泛性：数据分析需要在各业务领域得到广泛应用，数据资产目录需要覆盖主要业务领域和场景，这要求企业能够充分利用数据分析结果来赋能业务。
面对这些难点，需要采取相应措施，如加强数据安全技术应用、建立统一的数据标准、挖掘数据要素价值、加快数字化智能化技术的应用等，以促进DCMM的有效实施和数据管理能力的提升。
四、应用案例
1. 国家能源集团通过DCMM5级最高等级认证，成为煤炭、发电、运输、煤化工行业首家获得5级认证的企业，这标志着集团数据管理体系建设和数据管理能力达到国内领先水平。
2. 南方电网以DCMM贯标为指导，创新构建了能源行业首个“责权利、量本利”数据资产管理体系，成为全国第三家获评DCMM最高等级（五级）的集团单位。
3. 截至2022年底，电力行业已有超过40家企业开展并通过了DCMM评估工作，电力行业的数据管理能力处于稳步提升期，平均达到DCMM3级稳健级水平。
4. 南方电网在数字中国建设峰会中展示了80余项数字化成果，包括电力机器人、智能电网建设、数字服务新生态等，这些成果体现了南方电网在数字化转型方面的进展。
通过这些应用，能源行业能够更好地利用数据资源，推动行业的数字化、智能化发展，提高运营效率和服务质量，同时为实现国家的双碳目标提供支持。
