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  DCMM(数据管理能力成熟度评估模型)，作为我国自 2018 年起发布并实施的唯一针对企业数据管理能力评估的国家标准(标准号：GB/T 36073-2018)，是企业数据管理领域的核心指导框架。 该标准以 “系统化提升企业数据管理能力” 为核心目标，全面覆盖从数据战略规划、组织建设，到技术落地、流程优化的全生命周期管理环节，为企业提供科学、可落地的评估与改进路径。其核心价值体现在三大维度：一是帮助企业搭建标准化的数据管理制度体系与适配的组织架构，夯实数据管理基础;二是规范数据全流程管理机制，整合适配的技术工具，提升数据管理效率;三是推动数据资产化运营，充分释放数据的价值潜力，最终助力企业实现业务决策的智能化升级，为数字化转型提供核心支撑。

  02 DCMM介绍

  (1)DCMM的定义

  DCMM数据管理能力成熟度评估模型从战略、组织、执行、管控4个层次，围绕制度、架构、流程、技术工具4种要素，对数据管理能力进行量化评价。模型基于8大核心能力域、28个能力项及445条评估标准，覆盖数据全生命周期管理。 数据战略：为组织数据管理与应用指明方向，确立目标、规划实施路径并进行全程管控。 数据治理：搭建组织架构、制定制度并促进沟通，确保数据资产得到有效且可持续的管理。 数据架构：通过定义数据需求、整合控制数据资产，使数据投资契合业务战略，构建整体规范架构。 数据应用：统一管理、加工组织数据，对内支撑业务运营与优化，对外推动数据开放共享与服务。 数据安全：制定并执行策略规程，保障数据和信息资产在使用过程中的认证、授权、访问及审计安全。 数据质量：从使用者角度出发，衡量并提升数据对业务和管理的满足程度，确保数据适用性。 数据标准：作为组织数据的基准，为各信息系统提供规范化、标准化依据，促进数据集成共享。 数据生存周期：对数据从获取、处理到应用、运维直至退役的全过程进行管理，实现数据资产价值。 (2)DCMM的等级划分及资质要求

  等级划分 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。 第1级(初始级)：数据管理依附于单项目需求，被动响应;无统一流程，存在数据孤岛，缺乏跨部门协同机制。 第2级(受管理级)：建立部门级数据规范，识别数据质量与孤岛问题;初步整合业务系统，但解决方案未系统化。 第3级(稳健级)：实现企业级数据标准化，建立组织/制度/流程;主动结合业务战略与监管要求实施数据治理。 第4级(量化管理级)：构建可量化评估体系，数据驱动业务创新;主导行业标准制定，数据成为核心资产竞争力。 第5级(优化级)：数据驱动企业全流程动态优化，支撑战略决策;建立行业最佳实践，形成生态级数据协同网络。 资质要求 DCMM资质要求是评判企业是否可以参与评估的主要依据。具体要求分为两类： 甲方——数据拥有方(评估自身的数据管理和应用能力)：可以评估数据拥有方在数据管理方面存在的问题并给出针对性的建议，帮助其提升数据治理能力水平。 (数据拥有方：金融和保险机构、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)。

  乙方——数据解决方案提供方(评估对外提供的产品及服务的数据管理和应用能力)：通过该标准的实施落地，可以帮助数据解决方案提供方完善自身解决方案的完备度。 (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)。 注:需要提供营业执照，上年度财务审计报告，最近3个月社保缴纳记录，数据量声明等文件。 03 DCMM的核心价值

  DCMM 助力企业实现从业务数据化到数据资源化、资产化，再到服务化的跨越发展，为企业后续的数据治理与数据资产化筑牢根基，有力提升企业自身的数据管理能力。

  甲方

  ① 数据管理能力全景升级 在组织架构上，构建专业数据管理组织，明确职责，促进跨部门协作，打破数据壁垒，提高管理效率。 在管理制度上，建立完善制度体系，涵盖数据战略、治理、安全等规范，保障数据管理规范化、标准化。 在技术工具层面，引入先进工具，如数据质量和安全相关工具，提升数据处理、分析和存储水平，挖掘数据价值。 在管理流程方面，优化从采集到应用的全流程，实现精细化管理，确保数据准确、及时、安全，为企业数字化转型和可持续发展筑牢根基。

  ② DCMM资质赋能 在招投标领域，DCMM 认证已成为重要准入门槛，如政府项目中获证企业可直接加 15% 评分。凭借这一权威资质，企业成功突破金融、能源等行业壁垒，抢占市场先机，赢得更多优质项目资源。

  ③ 生态合作与政策红利 优先参与数据要素流通平台(如郑州数交所)、跨境数据流动试点，获取场景验证红利;同时，获取政策红利，降低成本，加速投资回报。

  乙方

  ① 升级产品与服务 将 DCMM 标准深度嵌入产品设计全流程，优化功能与架构，提升方案竞争力;推出定制化合规咨询服务，满足客户多元需求，有效提高客单价。

  ② 规范认证 依据 DCMM 标准全面梳理内部体系，从技术能力到管理流程进行自查自纠，针对数据治理、安全防护等薄弱环节精准整改。严格按认证流程准备材料，配合审核并及时优化不足，以权威认证资质证明服务专业性，增强客户合作信心。

  ③ 宣传推广 通过官网、社交媒体等渠道展示 DCMM 认证成果，发布专业解读与成功案例;积极参与行业峰会、论坛分享实践经验，强化品牌技术标签。借助认证背书塑造行业标杆形象，扩大市场影响力，吸引更多潜在客户合作。

  04 DCMM的评估流程

  DCMM评估流程大致分为：受理申请(填写申请书)→合同受理(签订合同)→资料收集解读→现场评估→撰写评估报告→DCMM专家委员会审核→公示→颁布证书。 整个流程因为等级申请在时间周期上有所差异，基本上在2-3个月时间，主要依据DCMM专家委员会审核周期来确定。 具体的评估流程如下：

  ① 评估机构提供培训和咨询辅导，贯标单位建立数据管理组织，完善制度，内部运行并开展自评估。

  ② 贯标单位向评估机构提交有效的申请材料。

  ③ 评估机构受理评估申请后，组织实施文件评审和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。

  ④ 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。

  ⑤ 评估工作部对通过审查、复核或评议的，进行为期一周的公示。对公示后无异议的，颁发数据管理能力成熟度评估证书。 05 DCMM评估过程问题解答

  (1)企业需要有哪些人参与评估中

  一般来说，数据战略和治理需要的是管理人员，其余6个能力域需要的是技术人员，从实际评估角度来说，企业匹配人员一般在3-8个，在申请比较低的等级过程中，一个人可以覆盖2~3个能力域。 在 DCMM 评估申请中，企业通常需要以下人员参与评估：

  • 企业负责人 企业高层领导参与数据战略和数据治理相关的评估工作，他们能够从整体战略层面阐述企业的数据管理方向和目标，确保数据管理与企业的整体业务战略相契合。

  • 数据管理负责人 负责统筹企业的数据管理工作，协调各部门之间的数据管理事宜，对企业的数据管理体系有全面的了解，能够向评估团队介绍企业数据管理的整体架构和运行情况。

  • 数据架构师 参与数据架构相关的评估，负责设计和规划企业的数据架构，包括数据模型、数据流程等，能够为评估团队提供关于企业数据架构的专业解释和技术细节。

  • 数据分析师 在数据应用能力域的评估中发挥重要作用，他们通过对数据的分析和挖掘，为企业的决策提供支持，能够向评估团队展示数据在企业业务中的实际应用效果和价值。

  • 数据安全管理负责人 负责数据安全方面的评估工作，确保企业数据的安全性和合规性，能够向评估团队介绍企业的数据安全策略、措施和应急处理机制等。

  • 数据质量工程师 主要参与数据质量能力域的评估，负责制定和执行数据质量标准，监控和改善数据质量，能够向评估团队提供数据质量评估的结果和改进方案。

  • 数据标准工程师 负责数据标准的制定和管理工作，确保企业数据的一致性和规范性，能够向评估团队解释企业的数据标准体系和实施情况。

  • 数据生命周期管理相关人员 参与数据生命周期管理能力域的评估，负责数据的创建、存储、使用、归档和销毁等环节的管理工作，能够向评估团队介绍企业数据生命周期的管理流程和方法。

  (2)如何进行评估准备

  通常DCMM贯标流程主要分为三个阶段：

  Step1 差距分析：贯标启动，进行差距分析。

  Step2 能力建设：建立数据管理组织，完善制度，内部运行并开展自评估。

  Step3 测量评估：组建评估队伍，开展第三方评估，获取评估报告和能力证书。

  (3)企业评估成功后如何管理

  对于通过DCMM评估工作部复核或评议，且公示后无异议的，证书有效期为3年，3年之后企业选择证书续期或者更换证书。

  (4)获得证书后如何查询

  企业可以在数据管理能力成熟度评估公共服务平台(https://www.dcmm-cfeii.com/)上进行查询。

  06 建设成效

  (1)摸清底账

  对企业数据管理现状进行梳理，总结现有能力亮点，发现存在的问题、盲点及人员能力缺陷。

  (2)能力提升

  企业构建数据管理制度体系，提升人员能力，优化平台工具，综合提升整体数据管理能力。

  (3)管理体系建设

  构建"制度规范-流程闭环-评估优化"三位一体管理体系，覆盖数据标准、质量、安全全流程。

  (4)场景化赋能

  打造"数据应用+智能分析"双引擎，沉淀业务模型，形成可复用的场景化解决方案库。

  (5)文化建设

  数据认知筑基、业务联动共创，培养既懂业务又通数据的复合型人才梯队，实现精细化运营。

  (6)标杆案例

  以创新技术/模式驱动企业转型升级，打造行业标杆示范，全产业链协同发展，占据行业发展优势。