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DCMM全称Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理能力成熟度评估模型。 

信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据爆发式增长。数据蕴含着重要的价值，已成为国家基础性战略资源，正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。数据价值发挥的前提是管理好数据，然而，数据规模的增加、数据格式的复杂化等都给企业数 据管理提出了挑战。

DCMM是我国数据管理领域国家标准，将组织内部数据能力划分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。 

工信部信软司、国家市场监管总局标准技术管理司于2014年成立全国信标委大数据标准工作组，从事国家大数据领域标准化工作。工作组成立当年，DCMM国家标准立项，正式启动研制工作，经过近4年的标准研制、试验验证，2018年3月15日正式发布，是我国数据管理领域实践的总结和提升。 

DCMM等级划分 

等级一：初始级。 组织没有意识到数据的重要性，数据需求的管理主要是在项目级来体现，没有统一的数据管理流程，经常由于数据的问题导致低下的客户服务质量、繁重的人工维护工作等。 

等级二：受管理级。 组织已经意识到数据是资产，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，并且识别了与数据管理、应用相关的干系人。 

等级三：稳健级。 数据已经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以提升数据管理的规范化。 

等级四：量化管理级。 数据被认为是获取竞争优势的重要资源，组织认识到数据在流程优化、工作效率提升等方面的作用，针对数据管理方面的流程进行全面的优化。 

等级五：优化级。 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，能够在行业内进行实践的分享。 

DCMM模型 

DCMM结合数据生命周期管理各个阶段的特征，按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大过程域，并对每项能力域进行了二级过程项（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，可作为进行数据管理规划和设计的指导规则，也可以作为针对数据管理状况进行评估的依据。 

DCMM评估意义 

一是准确把握数据管理现状：通过 DCMM 模型可以对企业数据管理的现状进行全面分析，总结当前数据管理工作的成果和优势，加强高层领导、业务部门对于数据工作的参与，同时也可以准确把握当前存在的问题，为下一步数据管理工作的提升指明方向。 

二是提升企业数据管理人员技能以及意识：通过企业或单位数据能力成熟度的相关培训及评估，可以统一企业或单位相关人员对于数据管理相关概念的认识，可以完善、提升企业或单位数据管理人员对于数据管理的能力，同时提升对于数据资产重要性的认识。 

三是建立数据管理体系：通过企业或单位数据能力成熟度的相关培训及评估，可以帮助企业或单位建立全面的数据管理能力体系，企业或单位内部数据管理相关的组织、制度、流程、标准和规范等内容的建立，为数据价值的全面提升打下基础。 

四是建立演进计划路线图：通过对企业或单位数据管理现状的分析以及和业界实践的对比，可以明确企业或单位数据管理方面存在的差距，并且根据企业或单位数据战略发展的需要，整体制定企业数据管理的发展蓝图以及逐年的演进、建设计划。