DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）全面解析

一、DCMM核心定义与定位

DCMM全称《数据管理能力成熟度评估模型》（Data Management Capability Maturity Model），对应国家标准GB/T 36073-2018，于2018年3月正式发布，是我国首个且唯一数据管理能力成熟度评估的国家级标准。该标准由国家工信部主导，全国信标委大数据标准工作组研发，整合了国际先进数据管理理论与国内实践经验，为组织数据管理能力的建立、评估与提升提供了科学框架。

作为官方主导的权威标准，DCMM被多次写入国家重要政策文件，包括《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《“十四五”大数据产业发展规划》等，2019年工信部委托中国电子信息行业联合会牵头推进全国DCMM贯标工作，逐步成为国内数据管理领域的核心指导标准。

二、核心框架：八大能力域与五级成熟度

（一）八大能力域

DCMM将数据管理能力拆解为8个有机关联的能力域，覆盖数据全生命周期管理，细分为28个能力项和445项评定指标，形成完整的管理闭环，各能力域层级关系如下：

• 战略层：数据战略，作为顶层设计，明确数据管理的愿景、目标、实施路径及优先级，衔接组织业务战略与数据价值实现。
• 治理层：数据治理，建立组织架构、制度流程与执行机制，明确数据所有人、管理人职责，实现数据管理的规范化管控。
• 架构层：数据架构，定义数据的组织、存储、整合与共享方式，搭建支撑数据管理的技术框架，包括数据模型、元数据管理等。
• 运营层：涵盖数据标准、数据质量、数据安全、数据应用四大能力域，是数据价值落地的核心环节。其中数据标准规范数据定义与格式，数据质量保障数据准确性、完整性，数据安全构建全流程防护体系，数据应用通过分析挖掘实现决策支撑与业务赋能。
• 生命周期层：数据生存周期，贯穿数据从产生、采集、存储、处理、应用到销毁的全流程，实现各环节的规范化管理。

（二）五级成熟度等级

DCMM采用阶梯化成熟度分级，自低向高反映组织数据管理能力的演进规律，各等级核心特征如下：

1. 初始级（1级）：数据管理无统一流程，仅在单个项目中被动响应数据需求，缺乏系统性规划与管控。
2. 受管理级（2级）：已意识到数据资产价值，根据管理策略制定基础流程，实现项目级数据管理的规范化。
3. 稳健级（3级）：将数据视为组织级核心资产，建立标准化管理流程，实现跨部门数据协同与管控。
4. 量化管理级（4级）：以数据为竞争优势，可量化分析数据管理效率与价值，实现精准监控与优化。
5. 优化级（5级）：数据成为组织生存发展的核心基础，管理流程可实时迭代优化，持续驱动业务创新。

三、适用对象与评估流程

（一）适用对象

DCMM适用于各类对数据管理有需求的组织，涵盖两大群体：

• 数据拥有方（甲方）：包括金融保险机构、电商平台、互联网企业、电信运营商、工业企业、政务数据中心、高校等自身拥有大量数据的主体。
• 信息技术服务方（乙方）：包括数据开发运营商、信息系统建设服务商、信息技术服务提供商等，需对外输出数据管理能力与服务的主体。

（二）贯标与评估流程

DCMM评估分为贯标与正式评估两大环节，整体流程如下：

1. 贯标流程

1. 差距分析：启动贯标工作，对照DCMM标准梳理现状，识别自身能力与目标等级的差距。
2. 能力提升：建立数据管理组织，完善制度流程，开展内部运行与自评估，针对性弥补差距。
3. 评估确认：委托第三方评估机构开展评估，获取报告与等级证书。

2. 正式评估流程

1. 材料提交：参评单位向授权评估机构提交申请材料。
2. 评审实施：评估机构开展文件评审与现场评审，出具评估报告及等级推荐意见，报中国电子信息行业联合会备案。
3. 合规审查：联合会组织专家审查评估结果，对通过审查的进行一周公示。
4. 证书颁发：公示无异议后，颁发对应等级的DCMM证书，证书有效期为3年。
5.