DCMM是中国电子技术标准化研究院（CESI）提出的数据管理能力成熟度模型，它结合了guojibiaozhun和中国企业的实际情况，旨在评估和提升组织的数据管理能力成熟度。DCMM包括数据战略、数据治理、数据质量、数据安全、数据生命周期管理等多个能力域，通过成熟度等级划分（初始级、受管理级、稳健级、量化管理级、优化级），帮助企业诊断现状并指导改进路径。与DAMA相比，DCMM更侧重于实践操作和成熟度评价，更贴近中国本土企业的实际情况。

DCMM（Data Management Capability Maturity Model），即数据管理能力成熟度评估模型，是中国首个数据管理能力评估的国家标准，标准编号为GB/T 36073-2018。DCMM旨在帮助企业评估和提升其数据管理的成熟度，从而更好地支持数字化转型和业务发展。

以下是DCMM数据治理知识体系的详细介绍：

DCMM定义了数据管理的八大核心能力域，分别是：

数据战略：制定和实施与组织战略相匹配的数据管理长期规划。

数据治理：建立数据管理的组织结构、政策、程序和责任体系。

数据架构：设计和实施数据架构，确保数据的一致性和集成性。

数据应用：促进数据在业务流程和决策支持中的有效使用。

数据安全：保护数据免受未授权访问、泄露、篡改和破坏。

数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。

数据标准：建立和维护数据命名、定义、格式和编码的标准。

数据生命周期管理：管理数据从产生到废弃的全过程，包括存储、备份、归档和销毁。

DCMM将数据管理能力成熟度分为五个等级：

初始级（1级）：数据管理活动无序，缺乏规划和系统性。

受管理级（2级）：开始建立基本的数据管理制度和流程。

稳健级（3级）：数据管理过程得到规范，有明确的角色和职责。

量化管理级（4级）：引入量化管理，能够通过指标衡量数据管理效果。

优化级（5级）：数据管理达到持续优化，能够快速适应内外部变化。

DCMM具有以下特点：

全面性：覆盖数据管理的多个维度，形成完整的评估体系。

行业适用性：虽为国家标准，但广泛适用于不同行业，具有较强的通用性和适应性。

标准化与定制化结合：提供标准化框架的同时，鼓励根据企业实际情况进行适当调整。

持续改进导向：通过成熟度评估，帮助企业识别差距，明确改进方向，推动数据管理能力的持续提升。

企业实施DCMM通常包括几个关键步骤：

自我评估：依据DCMM模型对现有数据管理能力进行全面自评。

差距分析：识别与目标成熟度等级之间的差距，确定改进领域。

制定计划：基于差距分析结果，制定详细的改进计划和实施路线图。

执行与优化：执行改进措施，持续监控数据管理成熟度，不断优化数据管理体系。

认证评估：可选择申请第三方机构进行正式评估，获得官方认可的成熟度等级证书。

DCMM作为一套系统的评估模型，不仅帮助企业诊断数据管理现状，也为数据治理提供了明确的改进路径，是推动企业数据管理规范化、高效化的有力工具。