DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model）即数据管理能力成熟度评估模型，是我国首个数据管理领域的国家标准（GB/T 36073-2018）cstc.org.cn。以下是其详细介绍：

一、制定背景与目的：

由全国信标委大数据标准工作组研发，国家工信部信软司主导，多家企业和研究机构共同组成。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。

二、评估模型内容：

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、数据标准和数据生命周期八个核心能力域，及 28 个能力项、445 条标准进行评估。

三、能力成熟度等级：

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。

四、评估对象与适用范围：

评估对象既可以是数据拥有方，帮助其查明问题、找到差距、指出方向，建设与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系；也可以是数据服务商，帮助其完善自身解决方案，提升咨询、实施能力。该标准适用于信息系统的建设单位、应用单位等进行数据管理时的规划、设计和评估，也可作为信息系统建设状况指导、监督和检查的依据。

五、评估流程与方法：

贯标评估流程包括评估准备、正式评估和结果评议三个阶段。评估准备阶段包括建立数据管理体系、自评估和申请，正式评估阶段包括现场评审和报告生成，结果评议阶段包括合规性审查和能力等级证书颁发。评估方法包括审查文件和记录、观察数据管理过程和活动、人员访谈。

六、评估的意义和作用：

通过 DCMM 评估，企业可以明确数据管理现状，提升数据管理能力，增强市场竞争力，满足政策要求。同时，DCMM 贯标评估工作在提升我国数据管理方面的国际话语权、完善国家数据管理体系、规范各方数据活动、推动数据管理实践等方面也有重要作用。

以上内容可能会随着时间及相关部门新规新标准而发生变化，因此以上内容仅供参考，

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