数据管理能力成熟度评估的依据是国家标准GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》，该标准借鉴了国际上数据管理理论框架和方法，在综合考虑国内数据管理情况发展的基础上，整合了标准规范、管理方法论、数据管理模型、成熟度分级等多方面内容。
产品介绍
数据是企业的重要资产。数据能够帮助企业了解客户、产品和服务，帮助企业创新，实现战略目标。但是，从数据中挖掘价值并不会凭空产生，需要意图、规划、条件和投入，需要管理和领导能力。数据管理是指通过对计划、政策、程序和实践的开发、执行和监管，在整个生命周期中实现交付、控制、保护和提高数据和信息的价值的目的。
数据管理就如同现金管理一样，管好了能给企业创造价值。数据管理的目标包括：1.理解和支持企业对信息的需求；2.捕获、存储、保护和确保数据资产的完整性；3.确保数据质量；4.确保数据的安全性；5.确保数据高效使用，
《数据管理能力成熟度评估模型》（简称DCMM）是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准。DCMM以解决企事业单位实际业务问题。支撑技术应用为出发点。通过将企事业单位业务，技术应用，数据需求与数据管理过程相结合，实现企事业单位数据管理体系革新、生产模式优化、运行效率提升，加快推动企事业单位向数字化、网络化、智能化转型发展，切实提高企事业单位的数据管理水平和综合竞争力。
评估与概述
适用对象
DCMM是针对企业数据管理和应用能力的评估框架，从标准本身讲，任何企业都可以申请。目前主要适用于两类。
1）数据拥有方：金融与保险机构、互联网企业、电信运营商、工业企业、数据中心所属主体、高校、政务数据中心等；
2）数据解决方案提供方：数据开发/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。
评估依据
数据管理能力成熟度评估的依据是国家标准GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》，该标准借鉴了国际上数据管理论框架和方法，在综合考虑国内数据管理情况发展的基础上，整合了标准规范、管理方法论、数据管理模型、成熟度分级等多方面内容。
评估内容
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八个核心能力域及28个能力项，并以组织、制度、流程和技术作为八个核心域评价维度。
能力等级
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。
如何初步判断评估等级
DCMM评估包含的内容也较多，且向下兼容，所以申请高等级评估同时需要满足低等级的要求。简易评估要点主要包含企业规模、数据管理人员、数据管理制度和数据管理工具与平台等维度：
指标项 | DCMM二级 | DCMM三级 | DCMM四级 | DCMM五级 |
成立时间（年） | ≥1 | ≥2 | ≥3 | ≥5 |
营业收入（万元） | ≥100 | ≥500 | ≥1000 | ≥1000 |
从业人员数量（人） | ≥50 | ≥100 | ≥1000 | ≥5000 |
等级 | 基本要求 |
三级 | 1、组织内部建立了数据管理规章制度； 2、数据战略满足业务战略、经营需求以及外部管理需求； 3、建立了企业级数据治理组织及岗位； 4、建立了数据分析团队，支撑分部门数据分析需求； 5、开展组织级的数据管理培训； 6、开展组织级的数据质量、数据安全管理活动。 |
四级 | 1、组织层面建立了可量化的评估指标体系（标准、质量、安全）； 2、能量化评估数据分析效果，推动组织业务创新，成为组织核心竞争力； 3、参与国家、行业标准制度 |
DCMM评估企业收益
1、帮助企业科学有效地掌握数据管理方法，发现问题、找到差距，给出企业提高数据管理能力的路径。
2、帮助企业提升内部管理，提高数据作为单位核心战略资源的地位。
3、帮助企业提高人员技能，推动企业数据管理人才队伍建设。
4、帮助企业提高市场竞争门槛，促进数据要素价值释放。同时，企业在对外服务、试点项目、数字经济领域等，重要会议、学术交流、承接项目等均可获得更多的机会和优势。
评估流程
准备工作分为三个阶段：
（1）差距分析：对照能力等级标准的相关要求，梳理本企业数据管理的相关制度、执行过程文档、数据管理平台和工具的相关资料，进行差距分析，制定建设提升工作计划。
（2）能力建设：健全数据管理组织，完善数据管理制度体系，优化数据管理平台和工具，开展对标自评估。
（3）量化评估：组建评估队伍，提交正式评估申请，开展第三方评估，获取评估结果和提升整改意见。
证书样本
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