隨著大數據的價值被廣泛重視，如何評估組織 的數據管理能力并識別進一步改進的清晰路徑成為關注的焦點。受到能力成熟度模型的啟示，研究者們開發了數據管理能力成熟度模型并試圖針對各種數據應用場景進行細化。
能力成熟度模型（Capability Maturity Model，CMM）最初源自軟件開發管理，由美國卡內基梅隆大學軟件工程研究所（The Software Engineering Institute，SEI）于20世紀80年代提出。這一模型將軟件開發劃分為五個成熟度級別（maturity levels），除了第一級以外，每個級別都由幾個關鍵過程域（key processareas）組成，關鍵過程域表明組織應該關注的領域，以改進軟件開發的過程。每個關鍵過程域分為五個部分，稱為共同特征（common features）。共同特 征指定了關鍵實踐（key practice），當這些關鍵實踐被實行，就可以實現關鍵過程域的目標（goals）。
CMM認為軟件開發不是一蹴而就的過程，而是要求組織明確需要開展哪些方面的工作，并理清這些工作之間的先后順序，因此，每個成熟度級別就對應著在持續改進過程中組織達到的新的階段。根據CMM的架構，可以標準化、模塊化的判斷組織軟件過程的成熟度，并將其與行業內其他組織的實踐狀態進行比較。同時，組織還可以使用CMM來規劃對軟件開發過程的改進。該模型問世以來受到廣泛關注，不僅被用在軟件開發領域，還被改造以輔助各種業務過程。
數據管理能力成熟度模型在數據管理領域，研究者們試圖在CMM的基礎上構建數據管理能力成熟度模型（Data Management Maturity，DMM），用以規范和引導組織的數據管理過程。這些模型遵循了CMM的基本理念和結構，在可進一步細分的關鍵過程域基礎上，區分不同的成熟度水平，有的還定義了一系列指標，以方便組織評估目前的數據管理狀況。在組織應該關注的數據管理關鍵領域的劃分上，各個模型雖有重合，但由于所關注的數據管理實踐不同，包含的關鍵要素也不盡相同。
其中，IBM的數據管理能力成熟度模型形成于2007年，在《數據治理統一流程》一書中，給出了11個子域。而SEI作為CMM的創建機構，在2014年將數據管理能力成熟度的核心數據管理實踐分為6類。同樣在2014年，面向金融保險行業數據管理的公益性組織EDMcouncil也提出了數據管理能力評估模型（TheDataManagementCapabilityAssessmentModel，DCAM）。中國信息技術標準化技術委員會制定的模型則結合國內數據管理的實際情況，將其總結為數據標準、數據安全、數據質量等八大過程域，并在2018年作為國家標準開始實施。此后，針對科研機構和政府組織的數據管理活動，研究者們又嘗試構建了科研數據管理能力成熟度模型和政府大數據管理成熟度模型。這些模型可以用來指導不同層面的數據管理活動，如KevinCrowston和JianQin等利用雪城大學的模型分別對單個研究項目以及涉及多個機構研究人員的大型研究項目中進行的數據管理過程進行了評估，依據評估的結果，項目組成員能夠清晰的確定數據管理過程的優缺點。
綜上所述，公共安全數據管理是政府機構和相關組織面對的長期任務，需要圍繞核心工作逐步提升管理水平。能力成熟度模型提供的結構框架適用于描述公共安全數據管理領域的關鍵問題及成熟度階段。但要構建出真正符合公共安全數據管理實踐的能力成熟度模型，識別特定關鍵過程域是核心問題之一。科研數據以及政府公共數據管理能力成熟度的相關研究在過程域的劃分上雖然不盡相同，但對數據質量、安全管理等領域保持了共同的關注。此外，某些關鍵域雖然在名稱上有差別，但具體含義仍然是統一的，如澳大利亞ANDS提出的IT基礎設施實際可以對應雪城大學的存儲服務與保存等，可見，各模型在關鍵域上還是有一定的一致性，這為公共安全數據管理關鍵過程域的識別與合并提供了參考。此外，在構建方法上，通過對代表性文獻和案例進行內容分析得到了較為廣泛的應用，如雪城大學的研究人員在構建科學數據管理能力成熟度模型以及中國人民大學的研究人員在形成政府大數據治理成熟度評測指標體系時，都采用了類似的方法。因此，本文也將基于這一思路進行研究設計。


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