以领码 SPARK 融合平台为支撑，构建新一代 SMB 智能化 DCMM 服务平台——让数据管理能力“评得准、建得起、跑得久、用得好”**

摘要（Abstract）

在"数据要素×数字中国×人工智能"多重战略背景下，数据已从支撑资源升级为关键生产要素。然而，大量中小企业（SMB）在推进数字化、智能化过程中，普遍存在数据基础薄弱、治理体系缺失、能力建设路径模糊等问题。DCMM（数据管理能力成熟度模型）作为我国数据治理领域的权威方法论，虽然在理论与标准层面已较为成熟，但在 SMB 场景下长期面临"实施成本高、依赖专家重、评估难持续、成果难转化"的现实困境。

本文提出一种以「领码 SPARK 融合平台」为统一技术底座，构建新一代 SMB 智能化 DCMM 服务平台 的系统性建设方案。方案以"模型即平台、评估即流程、治理即服务、能力即资产 "为总体设计思想，综合运用低代码、元数据驱动、流程编排、权限模型、AI 辅助评估与治理等新一代数字技术，将 DCMM 从"项目式评估工具"升级为"可持续运营的数据治理与能力成长平台"。

该方案兼顾政策符合性、方法论严谨性与工程可落地性，适用于政府与园区规模化推广、咨询机构产品化交付，以及企业自建数据治理与能力提升体系，为 DCMM 的规模化、产品化、智能化落地提供了一条可复制、可推广的新路径。

关键词（Keywords）：DCMM、领码 SPARK、数据治理、低代码融合平台、AI 数据管理、SMB 数字化

第一章｜背景与问题：为什么必须重构 DCMM 的落地方式

1.1 数据要素时代，对"数据能力"的新要求

从"信息化"到"数字化"，再到"数智化"，企业竞争的核心正在从"有没有数据"转向"有没有数据管理与利用的系统性能力"。国家层面持续推动：

数据要素市场化配置改革
数据资产管理与入表
数据治理、数据安全、数据合规

这些要求，对 SMB 来说并非"锦上添花"，而是正在成为：

👉 能否参与产业链、能否对接平台、能否享受政策红利的"入场门槛"。

1.2 DCMM 的价值与现实落差

DCMM 从顶层设计上，系统回答了三个核心问题：

企业的数据管理能力处于什么水平？
能力短板在哪里？
应该如何持续提升？

但在实际推广过程中，尤其是 SMB 场景，常见问题包括：

标准语言偏抽象，企业难以理解
评估过程重人工、重专家
改进建议停留在原则层面
缺乏持续跟踪与运营工具

结果是：

DCMM 被"用来评"，却没有"用来建、用来管、用来跑"。

1.3 SMB 场景的特殊性决定了"平台化"是唯一出路

维度	大型企业	SMB
资源	专职数据团队	一岗多职
预算	可承担咨询项目	对成本高度敏感
周期	长周期建设	希望快速见效
能力	可定制化	更需要标准化

👉 结论：

DCMM 若不能"平台化、工具化、智能化"，将难以真正服务 SMB。

第二章｜总体思路：用融合平台重构 DCMM 的"实施范式"

2.1 从"评估项目"到"能力平台"的范式转变

传统 DCMM	新一代 DCMM 平台
一次性评估	持续能力运营
人工驱动	人机协同
文档交付	平台化工具
专家经验	模型 + 数据

这一转变的关键，在于是否具备一个真正能承载 DCMM 的技术底座。

2.2 为什么是「领码 SPARK 融合平台」

领码 SPARK 融合平台并非单一低代码工具，而是一个以模型驱动为核心，深度融合以下能力的企业级平台：

统一数据模型与元数据管理
复杂权限与组织模型
流程引擎与规则引擎
多源系统集成
AI 能力编排与调用

这些能力，恰好与 DCMM 的实施需求高度同构。

DCMM 的本质是"模型驱动的能力管理"，而 SPARK 的核心优势正是"模型即系统"。

2.3 总体建设目标

构建一个可承载多版本 DCMM 的统一平台
支撑 SMB 低成本、自助式参与 DCMM
实现评估---治理---改进---再评估的闭环
形成可持续运营的 DCMM 服务体系

第三章｜总体架构设计：一个平台，四大中心，一个引擎

3.1 总体技术与业务架构

用户体系：企业 / 咨询师 / 评估机构 / 政府 DCMM 服务门户模型中心评估中心治理中心运营中心 SPARK 融合平台底座数据资产与 AI 能力引擎

3.2 架构设计原则

模型优先：所有能力均以模型方式配置
配置优于开发：尽量减少定制代码
渐进实施：支持从评估到治理逐步展开
运营导向：天然支持规模化服务

第四章｜模型中心：把 DCMM 标准变成"可运行系统"

4.1 DCMM 元模型设计

元模型层级	说明
能力域模型	战略、治理、架构等
能力项模型	可评估、可量化
成熟度模型	等级、阈值、规则
指标模型	定性 + 定量

模型中心的核心价值在于：让标准"可计算、可配置、可演进"。

4.2 多 DCMM 版本与行业模型管理

国家标准 DCMM
行业 DCMM（制造、金融、政务）
园区定制模型
企业内部成熟度模型

SPARK 支持模型版本化、继承与差异配置，避免重复建设。

第五章｜评估中心：让 DCMM 评估像"企业体检"一样

5.1 在线评估流程设计

发起评估选择模型问卷填报证据上传自动评分专家校准结果发布

5.2 AI 驱动的智能评估体系

场景	AI 价值
题目理解	自动解释标准语言
材料分析	NLP 识别制度要点
差距分析	自动识别薄弱能力
报告生成	自动生成初版报告

第六章｜治理中心：把"差距"变成"行动"

6.1 治理任务自动化机制

能力差距 → 治理任务
治理任务 → 目标、措施、责任人
治理过程 → 数据化留痕

6.2 数据治理工具能力集成

领域	能力
数据标准	标准库、血缘
数据质量	规则、评分
数据安全	权限、脱敏
数据资产	目录、价值

第七章｜运营中心：让 DCMM 成为"长期服务产品"

7.1 多角色、多租户运营模式

角色	职责
平台方	模型与平台运营
咨询方	实施与辅导
企业	自评与提升

7.2 DCMM 产品化与商业模式

年度订阅制
能力提升套餐
行业对标报告
数据治理工具包

⭐ 第七章·增强｜DCMM × 领码 SPARK 的模型级映射与工程实现（核心章节）

本章为本方案的"技术护城河章节"，系统回答一个关键问题：

👉 DCMM 的标准与能力项，如何在「领码 SPARK 融合平台」中被真正"实现"为可运行、可配置、可演进的系统能力？

7A.1 从"能力描述"到"系统能力"的转译逻辑

DCMM 的表达方式，天然偏向于：

能力要求描述
管理原则与目标
成熟度特征

而平台工程关注的是：

数据结构如何设计
流程如何编排
权限如何控制
规则如何计算

因此，两者之间必须存在一个**"模型级转译层"**。

SPARK 的价值，正是在于提供了这一转译层。

7A.2 总体映射方法论：DCMM → SPARK 的四层映射模型

DCMM 能力域能力项成熟度等级评估指标 SPARK 元模型数据模型 / 业务模型规则模型 / 评分模型流程模型 / 表单模型

7A.3 映射一：DCMM 能力域 → SPARK 元模型（Meta Model）

DCMM 能力域	SPARK 对应元模型	工程化说明
数据战略	战略对象模型	支撑战略目标、指标配置
数据治理	组织与角色模型	支撑责任、授权、流程
数据架构	数据对象与关系模型	表、接口、血缘
数据应用	应用与服务模型	报表、API、服务
数据安全	权限与策略模型	脱敏、审计、控制

结论：

DCMM 的"能力域"在 SPARK 中不是菜单，而是系统级元对象。

7A.4 映射二：DCMM 能力项 → SPARK 数据模型与业务模型

（1）能力项的工程拆解方式

每一个 DCMM 能力项，在 SPARK 中至少对应：

一个或多个数据模型（表 / 对象）
若干字段级权限规则
至少一个业务流程或操作场景

（2）示例：数据标准管理能力项映射

DCMM 能力项	SPARK 实现方式
标准制定	标准对象模型 + 审批流程
标准发布	状态机 + 权限控制
标准执行	校验规则 + 质量规则
标准评估	指标模型 + 报表

7A.5 映射三：成熟度等级 → SPARK 规则模型与评分引擎

DCMM 的成熟度等级，本质是一组"是否具备某些能力特征"的判断规则。

在 SPARK 中，成熟度等级被实现为：

规则表达式
权重模型
阈值配置

text 复制代码

IF (数据标准覆盖率 > 80%) 
AND (质量规则自动执行 = TRUE)
AND (责任人明确 = TRUE)
THEN 成熟度 ≥ 3级

这意味着：成熟度不再"靠人判断"，而是"可计算"。

7A.6 映射四：评估指标 → SPARK 流程、表单与证据模型

指标类型	SPARK 实现
定性指标	问卷 + AI 辅助解释
定量指标	自动采集 / 接口
证据指标	文档模型 + NLP

评估流程被固化为：

发起
填报
校验
评分
校准

7A.7 从"评估结果"到"治理动作"的自动联动

这是 DCMM 从"诊断工具"升级为"治理引擎"的关键。

7A.8 AI 在模型级映射中的角色定位

环节	AI 角色
标准理解	语义解释
材料识别	文档理解
差距分析	智能对标
治理建议	辅助生成

⚠️ AI 参与决策，不替代责任主体。

7A.9 能力域端到端映射实例（示例）：以【数据治理能力域】为例

本节以 DCMM「数据治理能力域」 为完整示例，演示其如何在 领码 SPARK 融合平台 中，从标准要求一步步落地为可运行的系统能力，形成"评估---治理---改进---再评估"的闭环。

① 标准层：DCMM 对"数据治理能力域"的定义（What）

在 DCMM 中，数据治理能力域通常关注：

是否建立数据治理组织与职责体系
是否形成制度、流程与标准
是否具备跨部门协调与执行机制

这些要求在标准中以文字性、原则性描述存在，本身并不可直接执行。

② 模型层：SPARK 中的数据治理元模型设计（Model）

在 SPARK 中，数据治理能力域被映射为一组核心元模型对象：

元模型对象	含义	说明
GovernanceDomain	治理域	对应 DCMM 能力域
GovernanceRole	治理角色	数据负责人、管理员
GovernanceRule	治理规则	标准、制度、规范
GovernanceProcess	治理流程	制定、审批、发布
GovernanceMetric	治理指标	覆盖率、执行率

至此，"数据治理"不再是概念，而是一组系统可识别的对象集合。

③ 数据层：数据模型与关系设计（Data）

以"数据标准治理"为子能力项示例，其在平台中的核心数据结构包括：

数据标准表（Standard）
标准条目表（StandardItem）
标准责任人表（StandardOwner）
标准适用对象表（StandardScope）

这些表之间通过主外键与关系模型建立血缘与责任关系，为后续评估与治理提供数据基础。

④ 流程层：治理流程的系统化编排（Flow）

标准需求提出标准制定评审审批发布生效执行监控

该流程在 SPARK 中并非写死，而是：

可配置节点
可配置参与角色
可配置审批规则

⑤ 权限层：角色、权限与责任固化（Control）

角色	权限能力
数据负责人	审批、裁决
数据管理员	制定、维护
业务人员	使用、反馈

权限控制与流程、数据模型强绑定，确保"权责一致"。

⑥ 评估层：成熟度指标的可计算实现（Evaluate）

示例成熟度判断规则：

text 复制代码

IF (标准覆盖率 >= 70%)
AND (关键表命中标准 = TRUE)
AND (责任人完整度 = 100%)
THEN 数据治理能力 ≥ 3级

评估结果直接来源于平台运行数据，而非主观判断。

⑦ 治理层：从评估结果到改进行动（Improve）

每一次治理执行，都会反向补充模型数据，为下一轮评估提供真实依据。

⑧ 闭环层：形成"能力成长曲线"（Loop）

能力状态：平台实时可视
成熟度变化：可量化
改进效果：可追踪

至此，DCMM 的"数据治理能力域"完成了从标准 → 模型 → 系统 → 行为 → 能力的完整闭环。

7A.10 本章小结：为什么这是平台级 DCMM 的关键证据

DCMM 能力域被完整"系统化"
评估不再依赖一次性人工访谈
治理过程成为平台日常运行的一部分

这一端到端映射实例，证明了本方案具备真正的平台落地能力，而非停留在理念层。

第八章｜典型应用场景深化分析

8.1 制造业 SMB 场景（深化）

解决数据分散、口径不一
支撑 MES / BI / AI

8.2 园区与政府场景（深化）

规模化评估
区域数据能力指数

8.3 咨询机构场景（深化）

服务产品化
专家能力平台化

第九章｜实施路径与里程碑规划

阶段	周期	重点
启动期	1-2 月	底座与模型
推广期	2-4 月	评估与 AI
深化期	3-6 月	治理与运营

第十章｜安全、合规与可持续性设计

数据安全与分级保护
权限与审计
模型可持续演进

第十一章｜整体建设报价方案（示例）

模块	说明	价格（万元）
平台底座	SPARK 授权	80-120
DCMM 模型	标准 + 行业	30-50
评估中心	流程 + AI	40-60
治理中心	工具能力	50-80
运营培训	运维支持	20-30
合计		220-340

第十二章｜总结：DCMM 的终局不是评估，而是能力成长

当 DCMM 从"项目"走向"平台"，
从"评一次"走向"常态化运营"，
数据管理能力，才真正成为 SMB 的核心竞争力。

领码 SPARK 融合平台，正是这一转变的关键支点。