DCMM（Data Management Capability Maturity Model，数据管理能力成熟度模型）是我国数据管理领域首个国家标准（GB/T 36073-2018），核心是用 8 大能力域、5 个成熟度等级及量化指标，帮组织评估与提升数据管理能力，支撑数字化转型。新手入门可从核心概念、框架、等级、评估流程、实施步骤和价值这几个方面逐步掌握。

一、DCMM 核心定义与背景

DCMM 全称为数据管理能力成熟度评估模型，2018 年 3 月 15 日发布、10 月 1 日实施，由全国信标委大数据标准工作组研发，工信部信软司主导，是国内数据管理最佳实践的标准化总结。它的核心定位是把抽象的数据管理转化为可操作、可度量的体系，适配企业、政府、非营利组织等各类需数据治理的实体，既用于诊断数据管理短板、明确改进方向，也能助力数据资产价值释放，同时满足数据安全法、个人信息保护法等监管合规要求。

二、DCMM 核心框架（8 大能力域）

DCMM 包含 8 个核心能力域，细分为 28 个过程域、445 条能力等级标准，全方位覆盖数据管理关键环节。

数据战略：聚焦数据管理的战略规划、组织架构与制度，明确数据在组织中的定位与发展方向，保障数据管理与业务战略对齐。

数据治理：构建数据决策机制、责任体系与沟通协调流程，解决数据管理中的权责划分、冲突处理等问题，推动数据管理常态化。

数据架构：规划数据资产的整体结构，涵盖数据模型、数据分布、集成方案等，为数据的高效流转与共享提供基础架构支撑。

数据标准：制定数据定义、格式、编码等统一规范，消除数据歧义，确保不同系统、部门间数据的一致性与兼容性。

数据质量：建立数据质量评估指标、监控流程与改进机制，提升数据准确性、完整性、时效性等，保障数据可用可信。

数据安全：围绕数据全生命周期设计安全策略，包括访问控制、加密、脱敏、备份恢复等，防范数据泄露、篡改等风险。

数据应用：推动数据在业务决策、产品创新、运营优化等场景的落地，挖掘数据价值，实现数据驱动业务发展。

数据生命周期：覆盖数据从需求、设计、开发、运维到退役的全流程管理，确保数据在每个阶段都得到有效管控。

三、成熟度等级划分（5 个等级）

DCMM 将数据管理能力成熟度自低到高分为 5 个等级，每个等级对应不同的管理特征与能力水平。

初始级（1 级）：数据管理无统一流程，多依赖项目推动，数据孤岛严重，数据质量与安全缺乏管控，组织未充分认识数据价值，决策难获数据支撑。

受管理级（2 级）：意识到数据是资产，制定基础数据管理规范，设立相关岗位，尝试数据集成与重要数据文档化，开始关注数据质量与安全问题，但管理覆盖不全面。

稳健级（3 级）：在组织层面建立标准化数据管理流程，数据标准、架构、质量等体系初步成型，跨部门数据协同机制有效，数据管理可重复、可追溯。

量化管理级（4 级）：能用量化指标监控数据管理过程与效果，通过数据分析优化管理流程，数据管理的效率与质量可精准度量，决策基于量化数据。

优化级（5 级）：形成数据驱动的持续优化机制，能通过智能技术预测数据管理风险、挖掘数据价值，数据管理成为组织核心竞争力，支撑业务创新与快速发展。

四、DCMM 评估流程

评估准备：组织明确评估目标，组建内部评估团队，开展自评，梳理数据管理制度、流程、系统等相关资料，初步诊断成熟度水平，确定评估范围与重点。

正式评估：选择第三方评估机构，提交评估申请；评估机构进行文档审查、人员访谈、系统验证，全面核查数据管理实际情况，出具评估报告并给出等级推荐意见。

结果评议与认证：评估报告报评估工作部备案，经评议通过后，颁发 DCMM 等级证书，证书有效期 3 年，到期需重新评估。

持续改进：以评估结果为依据，制定针对性改进计划，优化数据管理体系，定期开展复评，推动能力持续提升。

五、新手入门实施步骤

知识储备：学习 DCMM 国家标准文本，理解 8 大能力域与 5 个等级的核心要求，可参考官方培训资料、行业案例，建立对数据管理体系的整体认知。

现状摸底：对照 DCMM 框架，梳理组织数据管理现状，包括现有制度、岗位设置、系统建设、数据质量等情况，找出短板与痛点，明确当前所处成熟度等级。

制定计划：结合业务战略，确定目标等级，分阶段制定实施计划，明确每个阶段的任务、责任人、时间节点与资源需求，优先解决核心痛点，如数据标准缺失、数据孤岛等问题。

体系建设：逐步完善数据管理组织，设立数据治理委员会、数据管理员等岗位；制定数据战略、标准、安全等相关制度与流程；搭建数据架构与管理工具平台，支撑数据全生命周期管理。

试点验证：选取核心业务部门或关键业务场景开展试点，落地数据管理措施，验证效果，总结经验后再逐步推广至全组织。

评估优化：试点成熟后，申请第三方评估，根据评估结果调整改进计划，形成 “评估 - 改进 - 再评估” 的闭环，持续提升数据管理能力。

六、DCMM 核心价值

合规适配：契合数据安全、个人信息保护等相关法规要求，降低合规风险。

能力提升：系统性诊断数据管理问题，明确改进路径，提升数据管理的规范化、高效化水平。

价值释放：促进数据资产化管理，推动数据在业务中的深度应用，助力数字化转型，增强组织核心竞争力。

外部认可：获得 DCMM 认证可作为组织数据管理能力的权威证明，提升市场公信力与行业影响力。

七、注意事项

避免急于求成，DCMM 能力提升是长期过程，需结合组织实际逐步推进，优先保障基础能力建设。

注重业务与技术融合，数据管理需贴合业务需求，避免脱离业务的纯技术架构搭建。

强化全员参与，数据管理不仅是技术部门的工作，还需要管理层支持、业务部门配合，形成全员重视数据管理的氛围。