近年来，工信部组织中国电子信息行业联合会积极推进DCMM在各行业的贯标应用，覆盖通信、能源、健康、制造、互联网等各个行业，DCMM的专业性和quanwei性也得到了业界的广泛认可。

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DCMM是什么方案指出：要统筹做好扩投资、促消费、稳出口，提升有效需求，做稳做强机械行业稳增长牵引力。针对机械行业是为其他行业提供技术装备，70%以上的需求来自基础设施建设和其他行业新上或更新改造设备投资的特点，要加快推进重大项目和工程建设，扩大有效投资

工信部信软司、国家市场监管zongju标准技术管理司于2014年成立全国信标委大数据标准工作组，从事国家大数据领域标准化工作，负责对ISO/IEC JTC1／WG9归口工作。工作组成立当年，DCMM国家标准立项，正式启动研制工作，经过近4年的标准研制、试验验证，2018年3月15日正式发布，是我国数据管理领域实践的总结和提升。

DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073-2018）国家标准，英文名称Data management Capability Maturity Model。

DCMM是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。

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DCMM等级划分方案指出：要统筹做好扩投资、促消费、稳出口，提升有效需求，做稳做强机械行业稳增长牵引力。针对机械行业是为其他行业提供技术装备，70%以上的需求来自基础设施建设和其他行业新上或更新改造设备投资的特点，要加快推进重大项目和工程建设，扩大有效投资

DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，自低向高依次为初始级（1级）、受管理级（2级）、稳健级（3级）、量化管理级（4级）和优化级（5级），不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。

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DCMM与其他体系的不同之处方案指出：要统筹做好扩投资、促消费、稳出口，提升有效需求，做稳做强机械行业稳增长牵引力。针对机械行业是为其他行业提供技术装备，70%以上的需求来自基础设施建设和其他行业新上或更新改造设备投资的特点，要加快推进重大项目和工程建设，扩大有效投资

DCMM与ISO、CMMI相比，一是评估对象更加广泛和行业化；二是评估内容聚焦于企业和组织的数据管理能力；三是评估作用帮助企业和组织提升数字化转型的核心驱动力。

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什么企业可以申请DCMM评估？方案指出：要统筹做好扩投资、促消费、稳出口，提升有效需求，做稳做强机械行业稳增长牵引力。针对机械行业是为其他行业提供技术装备，70%以上的需求来自基础设施建设和其他行业新上或更新改造设备投资的特点，要加快推进重大项目和工程建设，扩大有效投资

DCMM是针对一个企业数据管理和应用能力的评估框架，从标准本身来讲，任何企业都可以做相关的申请。从评估流程来说，可以分为两个方面：

数据拥有方（评估自身的数据管理和应用能力）：可以评估数据拥有方在数据管理方面存在的问题并给出针对性的建议，帮助其提升数据治理能力水平。（比如金融与保险机构、互联网企业、电信运营商、工业企业）

数据解决方案提供方（评估对外提供的产品及服务的数据管理和应用能力）：通过该标准的实施落地，可以帮助数据解决方案提供方完善自身解决方案的完备度。（比如软件开发/运营商、信息系统建设和服务提供商、信息技术服务提供商等）

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DCMM评估流程及周期方案指出：要统筹做好扩投资、促消费、稳出口，提升有效需求，做稳做强机械行业稳增长牵引力。针对机械行业是为其他行业提供技术装备，70%以上的需求来自基础设施建设和其他行业新上或更新改造设备投资的特点，要加快推进重大项目和工程建设，扩大有效投资

整个流程因为等级申请在时间周期上有所差异，基本上在1~2个月时间，主要依据DCMM专家委员会审核周期来确定。

具体评估流程图如下：

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在评估过程中，企业主要有哪些人参与？方案指出：要统筹做好扩投资、促消费、稳出口，提升有效需求，做稳做强机械行业稳增长牵引力。针对机械行业是为其他行业提供技术装备，70%以上的需求来自基础设施建设和其他行业新上或更新改造设备投资的特点，要加快推进重大项目和工程建设，扩大有效投资

从企业评估过程中来看，一般来说，数据战略和治理需要的是管理人员，其余6个能力域需要的是技术人员，从实际评估角度来说，企业匹配人员一般在3-8个，在申请比较低的等级过程中，一个人可以覆盖2~3个能力域。

能力域	参与人员
数据战略	组织负责人、数据管理负责人、数据管理执行官等
数据治理	数据管理负责人、数据管理执行官等
数据架构	数据架构师、数据仓库架构师、数据模型管理员等
数据应用	应用架构师、BI架构师、报表开发人员等
数据标准	数据管理专员、数据提供者、数据分析师等
数据安全	数据安全管理员、IT审计师等
数据质量	数据质量分析师等
数据生存周期	技术工程师、应用架构师等