信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據爆發式增長。數據蘊含著重要的價值，已成為國家基礎性戰略資源，正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生重要影響。數據價值發揮的前提是管理好數據，然而，數據規模的增加、數據格式的復雜化等都給企業數據管理提出了挑戰。

《數據管理能力成熟度評估模型》（以下簡稱DCMM）是我國在數據管理領域首個正式發布的國家標準，旨在幫助企業利用先進的數據管理理念和方法，建立和評價自身數據管理能力，持續完善數據管理組織、程序和制度，充分發揮數化、數字化、智能化發展方面的價值。

1. DCMM評估概述

1.1 評估依據

數據管理能力成熟度評估的依據是國家標準GB/T 36073-2018《數據管理能力成熟度評估模型》，該標準借鑒了國際上數據管理理論框架和方法，在綜合考慮國內數據管理情況發展的基礎上，整合了標準規范、管理方法論、數據管理模型、成熟度分級等多方面內容。

1.2 評估內容

DCMM數據管理能力成熟度評估模型定義了數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量、數據標準和數據生存周期八個核心能力域及28個能力項，并以組織、制度、流程和技術作為八個核心域評價維度。

1.3 能力等級

DCMM將數據管理能力成熟度劃分為五個等級，自低向高依次為初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級，不同等級代表企業數據管理和應用的成熟度水平不同。

2.DCMM貫標與評估流程

2.1 貫標流程

DCMM貫標流程主要分為三個階段：

差距分析：貫標啟動，進行差距分析；

能力提升：建立數據管理組織，完善制度，內部運行并開展自評估；

評估確認：組建評估隊伍，開展第三方評估，獲取評估報告和能力證書。

2.2 評估流程

（1）評估工作部遴選試點評估單位。

（2）入選的試點評估單位向評估機構提交有效的申請材料。

（3）評估機構受理評估申請后，組織實施文件評審和現場評審并出具評估報告，給予評估等級的意見，并報評估工作部備案。

（4）評估工作部對評估機構報送的評估結果進行合規性審查。對于合規性審查中發現存在較大問題的評估結果有權駁回。對于評估機構的量化管理級和優化級評估結論，評估工作部需組織專家對評估結果進行評議。

（5）評估工作部對通過審查、復核或評議的，進行為期一周的公示。對公示后無異議的，由評估機構頒發數據管理能力成熟度評估證書。

DCMM數據管理能力成熟度可以準確評估各地大數據發展現狀。通過對地方、行業各單位組織數據管理、應用情況的評估，可以掌握地方、行業單位組織數據管理和應用的現狀，發現具備的優勢和存在的問題，為如何更好利用本地、行業的數據資源和進行針對性的指導提供支持。

DCMM數據管理能力成熟度數據管理能力培育以解決企事業單位實際業務問題、支撐技術應用為出發點。通過將企事業單位業務、技術應用、數據需求與數據管理過程相結合，實現企事業單位數據管理體系革新、生產模式優化、運行效率提升，加快推動企事業單位向數字化、網絡化、智能化轉型發展，切實提高企事業單位的數據管理水平和綜合競爭力。

DCMM數據管理能力成熟度標準的評估對象既可以是數據擁有方，通過一系列的方法、關鍵指標和問卷來評價某個企事業的數據管理現狀，從而幫助其查明問題、找到差距、指出方向，并且提供實施建議，為企業提供與企業發展戰略相匹配的數據管理能力體系建設。也可以是數據服務商，通過該標準的落地實施，可以幫助數據解決方案提供方完善自身解決方案的完備度，提升自身咨詢、實施的能力。