“数据管理能力成熟度评估模型”的英文全称是Data Management Capability Maturity Model，简称DCMM。这是我国首个在数据管理领域正式颁布的国家标准，旨在引导企业采用先进的数据管理理念和方式，构建和评估自身的数据管理能力，从而不断优化数据管理组织、流程和制度，最大化数据在推动企业信息化、数字化、智能化转型中的潜在价值。

      DCMM的评估依据源自《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准。

（一）DCMM评估对象

DCMM，作为企业数据管理和应用能力的评估框架，涵盖了从标准本身到企业发展的多个方面。其评估对象广泛，不仅适用于银行、能源、通信等行业的大数据拥有和使用企业，还包括信息技术服务方，如数据管理中台技术提供商和数据管理技术解决方案提供商。

（二）DCMM评估指标

在DCMM的评估体系中，我们设定了多项指标，旨在全面、客观地反映企业数据管理和应用的实际情况。这些指标不仅关注企业的基础数据管理能力，还包括数据应用、数据安全与合规等多个方面。通过这些指标的评估，企业可以更清晰地了解自身在数据管理和应用方面的优势与不足，从而制定出更为有效的发展策略。

     DCMM评估实施流程涵盖了三个核心环节：评估准备、正式评估，以及结果评议。在评估准备阶段，被评估方需依据DCMM标准，构建和完善数据管理体系，进行内部自评估，并可借助贯标咨询机构进行对标工作，随后向第三方评估机构递交详尽的申请材料。正式评估阶段，评估机构将受理申请，组织现场评审并出具评估报告，为被评估方提供等级推荐意见，并报评估工作部备案。最终，在结果评议阶段，评估工作部将对评估机构提交的结果进行合规性审查，确保评估的公正性和准确性。

此外，DCMM评估实施还包括一系列准备工作。首先，进行差距分析，即对照能力等级标准，梳理企业数据管理制度、执行过程文档以及数据管理平台和工具的资料，找出差距并制定提升计划。其次，加强能力建设，包括完善数据管理组织、优化数据管理制度体系、提升数据管理平台和工具的效能，并开展自评估。最后，进行量化评估，组建专业团队，提交正式评估申请，接受第三方评估，获取评估结果和改进意见。

DCMM模型将组织的数据能力成熟度划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级共5个发展等级，帮助组织进行数据管理能力成熟度的评价。