以DCMM国标为基准，构建面向政府数字化转型的多维评估框架。
随着"数字中国"战略的深入推进，各级政府部门积累了海量数据资产。但数据治理能力的参差不齐严重制约了数据价值的释放——数据孤岛、标准不一、质量参差、安全风险叠加，成为政务数字化转型的核心瓶颈。
GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）是我国数据管理领域首个国家标准，由工信部和中国电子信息行业联合会牵头制定。DCMM将数据管理能力划分为五个成熟度等级（初始级、受管理级、稳健级、量化管理级、优化级），覆盖八个能力域。
我们在DCMM标准基础上，结合政务数据治理的特殊性，构建了面向公共部门的五维评估框架：
| 维度 | 评估内容 | 政务场景适配 |
|---|---|---|
| 数据战略 | 数据治理规划、组织架构、制度建设 | 是否设立首席数据官(CDO)？数据治理是否纳入绩效考核？ |
| 数据质量 | 完整性、准确性、一致性、时效性 | 跨部门数据比对一致率如何？数据更新周期是否满足业务需要？ |
| 数据安全 | 分类分级、访问控制、审计追溯 | 是否完成数据分类分级？是否落实等保要求？ |
| 数据共享 | 跨部门/跨层级共享机制 | 共享平台覆盖率？数据"一数一源"实现率？ |
| 数据应用 | 数据分析、决策支持、开放利用 | 数据驱动的决策案例数量？公共数据开放比例？ |
| 等级 | 特征 | 典型表现 |
|---|---|---|
| L1 初始级 | 数据管理依赖个人经验，无制度化流程 | 数据散落在各科室，无统一标准 |
| L2 受管理级 | 建立了基本规范和流程，但执行不一致 | 有数据管理办法，但靠"人盯人"落实 |
| L3 稳健级 | 标准化流程运行，数据质量可度量 | 数据平台统一管理，质量指标纳入考核 |
| L4 量化管理级 | 数据驱动的量化决策成为常态 | AI辅助政策制定，数据共享机制成熟 |
| L5 优化级 | 数据治理持续优化，最佳实践引领行业 | 数据要素市场化配置，赋能社会治理创新 |
据我们的调研和行业数据，当前多数省级政务部门处于L2-L3之间——"文件都有，但落地参差"是普遍状态。实现从"有制度"到"制度有效运行"的跨越，是当前政务数据治理面临的核心挑战。我们团队正在探索将多Agent推演引入治理成熟度评估领域，通过模拟不同治理策略的演化效果，为制定治理路线图提供决策支撑。