DCMM是《數據管理能力成熟度評估模型》GB/T 36073-2018國家標準，英文簡稱：（Data management Capability Maturity Model）。是我國首個數據管理領域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，充分發揮數據在促進企業向信息化、數字化、智能化發展方面的價值。

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8個核心能力域，細分為28個過程域和445條能力等級標準。

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（1級）、受管理級（2級）、穩健級（3級）、量化管理級（4級）和優化級（5級），不同等級代表企業數據管理和應用的成熟度水平不同。

DCMM是針對企業數據管理和應用能力的評估框架，從標準本身講，任何企業都可以申請。目前主要適用于兩類。

一是數據擁有方，如銀行、能源、通信等大數據擁有和使用的企業；

二是信息技術服務方，如數據管理中臺技術提供商、數據管理技術解決方案提供商。

DCMM評估流程分為評估準備、正式評估和結果評議三個階段。

（1）評估準備階段：被評估方參照DCMM標準建立、健全數據管理體系，內部運行開展自評估，也可以通過貫標咨詢機構協助對標，并向第三方評估機構提交有效的申請材料。

（2）正式評估階段：評估機構受理評估申請后，組織現場評審并出具評估報告，給予評估等級的推薦意見，并報評估工作部備案。

（3）結果評議階段：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。對于評估機構推薦的優化級、量化管理級和優化級的評估結論，評估工作部需組織專家對評估結果進行評議。

（1）制度層面。審查文件和記錄：包括公司層面及部門層面的規章、制度、規范和管理規定等，以及公司在管理過程中的過程文檔，如會議紀要、會簽記錄等。

（2）平臺工具層面。觀察數據管理過程和活動：重點了解數據管理系統/平臺/工具的相關功能和使用記錄。

（3）人員管理層面。人員訪談：對公司的規章制度執行以及數據管理平臺使用情況進行核驗，確認其實施過程與客觀證據是否保持一致。

一般來說，數據戰略和治理需要的是管理人員，其余6個能力域需要的是技術人員，從實際評估角度來說，企業匹配人員一般在3-8個，在申請較低等級的過程中，一個人可以覆蓋2-3個能力域。

準備工作分為三個階段：

（1）差距分析：對照能力等級標準的相關要求，梳理本企業數據管理的相關制度、執行過程文檔、數據管理平臺和工具的相關資料，進行差距分析，制定建設提升工作計劃。

（2）能力建設：健全數據管理組織，完善數據管理制度體系，優化數據管理平臺和工具，開展對標自評估。

（3）量化評估：組建評估隊伍，提交正式評估申請，開展第三方評估，獲取評估結果和提升整改意見。

DCMM評估包含的內容也較多，且向下兼容，所以申請高等級評估同時需要滿足低等級的要求。簡易評估要點主要包含企業規模、數據管理人員、數據管理制度和數據管理工具與平臺等維度：

一是幫助企業科學有效的掌握數據管理方法，發現問題、找到差距，給出企業提高數據管理能力的路徑。

二是幫助企業提升內部管理，提高數據作為單位核心戰略資源的地位。

三是幫助企業提高人員技能，推動企業數據管理人才隊伍建設。

四是幫助企業提高市場競爭門檻，促進數據要素價值釋放。同時，貫標企業在對外服務、試點項目、數字經濟領域等，重要會議、學術交流、承接項目等均可獲得更多的機會和優勢。

一是DCMM評估是大數據主管部門履行行業管理職能的重要抓手，通過DCMM貫標向行業宣傳推廣國家大數據發展的戰略部署、先進理念和典型經驗，有利于深入了解行業發展需求，培育經濟發展新動能。

二是通過DCMM的評估可以對各地方和單位的數據管理人員進行培訓，提升管理人員、IT人員、業務人員數據管理的認識與技能，為地方大數據產業發展提供人才儲備。

三是夯實數字基建基礎、推動數據應用和產業發展，維護國家網絡安全和數據主權，是促進我國數字經濟高質量發展的重要舉措。