2013年工信部大数据标准化工作组启动研制符合我国国情的数据管理知识体系。在工信部指导下，信息技术标准化技术委员会在2018年发布了我国首个数据管理领域国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073—2018，简称DCMM）。

DCMM全称Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理能力成熟度评估模型。

是我国首个数据管理领域国家标准，将组织内部数据能力划分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。

数据管理就如同现金管理一样，管理好了能给企业创造价值，数据管理的目标有以下：

1）理解和支持企业对信息的需求；

2）捕获、储存、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》是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准。DCMM以解决企业单位实际业务问题，支撑技术应用为出发点。通过将企业单位业务，技术应用，数据需求与数据管理过程相结合，实现企业单位数据管理体系的革新，生产模式的优化，运行效率的提升，加快推动企业单位向数字化，智能化，网络化转型发展，并提高企业单位的数据管理水平和综合竞争力。

DCMM评估的价值和对象：

DCMM是针对一个企业数据管理和应用能力的评估框架，同时也是一套数据管理理论知识体系，任何企业都可以应用，并做相关的评审申请。从评估流程来说，

可以分为两个方面：

1、评估自身的数据管理和应用能力（数据拥有方）；

2、评估对外提供的产品及服务的数据管理和应用能力（数据解决方案提供方）。

一、范围和主要内容：

该标准把组织内部数据能力划分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。

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候的规划，设计和评估。也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。

二、数据成熟度评级等级

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）、首管理级（2级）、稳建级（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。

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8个能力域、28个能力项、445个指标。

差距分析：

申请条件：

所需材料：

获证样本：

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