DCMM，全称为数据管理能力成熟度模型（Data Management Capability Maturity Model），是我国在数据管理领域正式发布的首个国家标准。该标准已于2018年发布执行，标准号为GB/T 36073-2018。DCMM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，促进数据交易，体现数据价值，释放数据红利。

二、适用对象

1、数据资源丰富的企业：如大型国企、民营企业、跨国公司等，通过认证可以有效管理和利用海量数据，提高数据资产的价值。

2、数据驱动的企业：如互联网、金融、电信、智能制造等行业发展迅速，对数据管理的要求越来越高，DCMM认证有助于企业提升数据管理能力和水平。

3、需要优化数据管理流程的企业：对于数据管理混乱、效率低下的企业，DCMM认证可以提供一套科学、规范的数据管理方法，帮助企业提升数据管理效率。

4、寻求提升企业竞争力的企业：DCMM认证有助于企业提高数据管理成熟度，从而更好地利用数据驱动业务决策，提升企业整体竞争力。

5、符合国家政策和地方政府鼓励的企业：随着大数据战略的推进，各级政府对数据管理的支持和鼓励政策不断出台，进行DCMM认证有利于企业享受政策红利。

三、包含内容

DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8个核心能力域，具体细分为28个过程域。

四、等级划分

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、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。

五、评估流程

评估机构根据企业实际情况，引导确定DCMM评估等级目标。通过评估申请、评估准备、正式评估、结果评议等阶段，提升数据管理水平，达到评估要求。具体流程如下：

1、评估准备阶段：被评估方参照DCMM标准建立、健全数据管理体系，内部运行开展自评估，也可以通过贯标咨询机构协助对标，并向第三方评估机构提交有效的申请材料。

2、正式评估阶段：评估机构受理评估申请后，组织现场评审并出具评估报告，给予评估等级的推荐意见，并报评估工作部备案。

3、结果评议阶段：评估工作部对评估机构报送的评估结果进行合规性审查，对于合规性审查中发现存在较大问题的评估结果有权驳回。对于评估机构推荐的优化级、量化管理级和优化级的评估结论，评估工作部需组织专家对评估结果进行评议。

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