DCMM是国家标准《GB/T36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》（Data management Capability Maturity Model）的英文简称，DCMM标准分析提炼出了组织数据管理的八大能力域，并对每项能力域进行了二级能力项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标（441项指标）的制定。该标准适用于所有类型的组织，特别是拥有较多数据的组织以及旨在初期规范数据管理的组织，可作为数据管理的指导规则，也可作为数据管理状况的评估依据。

办理周期:6-8个月

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个核心能力域(具体细分为28个过程域，445条标准进行评估）。

数据战略：数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估；
数据治理：数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通；
数据架构：数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理；
数据应用：数据分析、数据开放共享、数据服务；
数据安全：数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计；
数据质量：数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升；
数据标准：业务数据、参考数据和主数据、数据元、指标数据；
数据生存周期：数据需求、数据设计和开放、数据运维、数据退役；

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。

一级：初始级数据需求的管理主要是在项目级进行体现,没有统一的管理流程，主要是被动式的管理。

二级：受管理级组织已经意识到教据是资产，根据管理策略的要求制定了管理流程,指定了相关人员进行初步的管理。

三级：稳健级数据被当做实现组织绩效目标的重要资产,在组织库面制定了系列的标准化管理流程促进数据管理的规范化。

四级：量化管理级教据被认为是获取竞争优势的重要资源,数据管埋的效率能够进行量化分析和监控。

五级：优化管理级数据被认为是组织生存的基础,相关管理流程能够实时优化，能够在行业内进行最佳实践的分享。

数据拥有方（甲方)评估审核要点

数据解决方案提供方(乙方)评估审核要点

获得政府补贴

对通过DCMM认证评估的企业，国家给予不同地区相应的资金奖励。

提升数据服务能力

对数据服务提供商的案例评估，团队评估，客观证明组织提供数据服务的专业能力。

投标加分必备

更多招标项目要求需要具有DCMM数据管理能力成熟度证书。

培养数据管理人才

完善组织管理，提升队伍能力，提高个人的专业技能。