DCMM（Data Management Capability Maturity Model）数据管理能力成熟度评估模型，是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准的英文简称，是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准。该模型旨在为企业、政府机构和其他各类组织提供一个科学、系统化的框架，以评估其数据管理能力的现状，明确提升路径，并通过持续改进推动数据资源的有效利用与价值释放。

一、模型概述

DCMM模型构建于八个核心能力域之上，这些能力域涵盖了数据管理全过程的关键环节，相互关联且互为支撑，共同构成一个完整、立体的数据管理体系。这八个核心能力域包括：

数据战略：组织对数据资源的战略规划、愿景设定以及与业务目标的紧密融合。

数据治理：制定并执行数据相关政策、流程、角色与责任，以实现数据资产的有效管控。

数据架构：设计和维护数据的逻辑与物理结构，包括数据模型、存储、集成与交换机制。

数据应用：开发、部署和维护数据驱动的应用程序和服务，以支持决策、运营和创新。

数据安全：保护数据免受未经授权的访问、泄露、篡改或破坏，确保数据隐私与合规。

数据质量：确保数据的准确、完整、及时、一致和适用，满足业务需求与决策要求。

数据标准：制定并推行数据相关的术语、分类、编码、格式等标准规范，确保数据一致性。

数据生存周期：从数据产生、处理、使用到销毁的全过程管理，确保数据有效存档、更新与退役。

二、成熟度等级

DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，从低到高依次为：

初始级（Level 1）：数据管理处于无序状态，缺乏明确的数据管理战略和流程。

受管理级（Level 2）：数据管理开始受到重视，但尚未形成系统的管理体系。

已定义级（Level 3）：数据管理体系已建立，但尚未全面覆盖所有关键领域。

量化管理级（Level 4）：数据管理能力得到量化评估，持续改进机制初步形成。

优化级（Level 5）：数据管理能力达到行业领先水平，能够持续创新并引领行业发展。

三、评估流程

DCMM评估流程通常包括三个阶段：

评估准备：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。

正式评估：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。

结果评议：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。

四、评估价值

DCMM评估对企业及行业具有多方面的价值：

帮助企业科学掌握数据管理方法：通过评估，企业可以发现问题、找到差距，并给出提高数据管理能力的路径。

提升内部管理：提高数据作为单位核心战略资源的地位，推动企业内部管理的优化。

提高人员技能：推动企业数据管理人才队伍建设，提升员工的数据管理技能。

增强市场竞争力：通过提升数据管理能力，企业可以在市场竞争中获得更多优势，如提高品牌形象、符合监管要求、在招标项目中获得竞争优势等。

五、应用现状

自DCMM评估实施以来，越来越多的企业积极参与并成功通过了不同级别的评估。截至当前，已有数百家企业完成了DCMM贯标评估，包括中国南方电网有限责任公司等知名企业成功获得DCMM5级认证，这标志着国内企业在数据管理方面已达到国际先进水平。同时，各地方政府也相继出台了鼓励政策，全面支持DCMM贯标评估的推广和应用。