数据管理能力成熟度评估等级

初始级

组织未建立数据管理意识，数据仅作为业务系统附属物存在，数据管理主要在项目层面开展。具体特征如下：
a）制定组织战略时依赖经验而非数据驱动，未充分利用数据；
b）各业务系统独立存储数据，数据标准不统一；
c）各业务系统分别开展数据管理和应用工作，缺少统一的管理策略。

受管理级

组织初步具备数据资产意识，建立了基本的数据管理流程，数据管理主要在部门层面开展。具体特征如下：
a）在业务部门层面制定数据管理制度，设置数据管理岗位，落实数据管理责任；
b）组织开展局部的数据集成工作，整合各业务系统的数据，明确数据流转规则；
c）对统计分析和监管报送等核心数据开展数据质量、数据标准和数据安全管理。

稳健级

组织将数据视为实现战略目标的重要资产，建立了统一的数据管理体系，推动数据要素价值释放。具体特征如下：
a）制定并发布组织级数据战略，符合组织业务战略、经营管理和外部监管需求；
b）建立全面的数据管理制度体系，规范各部门的数据管理活动；
c）建立组织级的数据管理部门，统筹数据管理与应用，推动业务部门主动参与数据治理；
d）建立组织级的数据应用团队，支撑日常决策和业务开展，推动数据赋能业务；
e）建立组织级数据目录，在组织层面开展数据标准、数据质量、数据安全和数据架构等管理活动；
f）建立组织级数据资产权属登记、价值评估和授权运营机制，探索数据流通应用；
g）培育数据文化，提升全员数据素养。

量化管理级

组织将数据视为获取竞争优势的核心要素，通过量化管理驱动管理效能提升，实现数据要素安全高效流通与价值转化。具体特征如下：
a）将发展数据业务纳入组织的业务范畴，培育数据驱动的新产品与服务；
b）在组织层面建立量化评估体系，可度量数据管理过程效率并持续优化；
c）引入人工智能等先进技术，全面提升数据管理工作效率；
d）量化评估数据应用流通过程中的成本、价值和风险，推动安全可信的数据流通应用；
e）参与数据相关国家标准，主导行业标准的制定。

优化级

组织将数据视为生存和发展的基础，实现数据与业务及产业链生态的深度融合。具体特征如下：
a）从战略到运营围绕数据全面构建新型组织形态，实现数据和业务的全面融合；
b）实现组织和产业链上下游数据的深度融合，构建数据产业生态；
c）参与数据相关国际标准，主导国家标准的制定；
d）在国际和国家层面推广自身数据管理最佳实践。