本标准给出了数据管理能力成熟度评估模型以及相应的成熟度等级，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等8个能力域。

本标准适用于组织和机构对数据管理能力成熟度进行评估。

一、DCMM—发展历程

年标准立项

-年标准编制，在金融、能源、互联网、工业等行业试点，年报批

年3月15日发布，10月1日实施

年数据管理能力评估指导委员会成立，在广州、贵阳、南京、杭州、深圳、北京、宁波、石家庄等召开标准宣讲会

年评估正式开展

二、DCMM-成熟度等级

LV1:数据需求的管理主要是在项目级体现，没有统一的管理流程，主要是被动式管理

LV2:组织已意识到数据是资产,根据管理策略的要求制定了管理流程，制定了相关人员进行初步管理

LV3:数据已被当作实现组织绩效目标的重要资产，在组织层面制定了系列的标准化管理流程，促进数据管理的规范化

LV4:数据被认为是获取竞争优势的重要资源，数据管理的效率能量化分析和监控

LV5:数据被认为是组织生存和发展的基础，相关管理流程能实时优化，能在行业内进行最佳实践分享

三、DCMM主要作用

数据管理能力改进提升

帮助和指导企业获得当前数据管理现状，识别与行业最佳实践差距，找准关键问题，提出数据管理改进建议和方向。

展现数据管理能力

以第三方客观评估结果为依据，对外展示企业数据管理能力，满足监管要求，传递信任。

政府重视与补贴

政府会给通过DCMM评估的企业给予一定资金补贴。

试点项目申报机会

认证通过后，可申报工信部大数据产业发展试点示范项目，设立专题支持依据DCMM建立数据管理的企业。

入选优秀案例机会

有机会入选中国电子信息行业联合会DCMM应用优秀案例集，优先参加数字经济大会数据管理相关成果展，参加重要会议案例宣讲。

四、DCMM—主要内容：DCMM标准包括8个能力域、28个能力项

五、DCMM评估过程阶段

全面调研与摸底：组织架构与岗位调研管理制度调研管理过程文档调研数据管理平台与工具调研

材料补充与完善：基于调研结果，收集数据管理领域的材料；基于调研结果，补充相关的数据管理材料；按28个能力项对材料进行归档

现场评估：全面检查材料提供评估报告所需要的材料、文档或系统截图等接受评估访谈，描述工作机制或系统流程等。

专家评审与公示：提交评估报告与评估纪录材料准备答辩PPT现场答辩