DCMM 依据 GB/T 36073-2018 将数据管理能力分为 5 个成熟度等级，从低到高依次是初始级（1 级）、受管理级（2 级）、稳健级（3 级）、量化管理级（4 级）、优化级（5 级），核心差异体现在管理范围、流程规范、量化程度与价值体现上，等级越高对组织、制度、技术、人员的要求越严格。以下是各等级核心要求与关键特征的详细说明：

一、初始级（1 级）：无序管理，被动应对

这是数据管理的起步阶段，数据管理以项目级为主，缺乏统一策略与标准，整体处于无序状态。

核心特征：数据管理依赖个人经验，无组织级数据战略与统一流程，数据分散在各业务系统，形成 “数据孤岛”，数据质量无统一管控，安全措施薄弱，多在问题出现后被动处理。

能力域要求：能提供 4 个以上能力域（如数据安全、数据质量等）的基础制度，有基础信息化系统（如 ERP、业务系统）支撑数据存储与处理，无强制数据量和专职人员要求。

基础条件：成立满 6 个月以上，具备独立法人资格，近三年无重大违法违规与不良信用记录。

典型场景：初创小微企业，数据管理仅满足单个项目需求，无专职数据管理人员，数据应用局限于简单报表统计。

二、受管理级（2 级）：项目级管控，初步规范

组织开始意识到数据价值，在项目或部门层面建立基础数据管理流程与规范，指定专人负责，实现初步管控。

核心特征：针对核心业务项目制定数据管理策略，建立基础数据制度（如数据采集、存储规范），明确数据管理角色分工，数据管理流程在项目内可执行，有基础数据质量与安全管控措施，能提供流程执行记录。

能力域要求：覆盖 8 大能力域中的基础模块，建立数据标准、数据质量等基础规范，具备数据仓库等工具，制度落地 6 个月以上并形成闭环执行证据。

基础条件：成立满 1 年，上年度营收≥100 万元，员工≥50 人，结构化数据≥100G，有配套信息化系统与人员社保证明。

典型场景：成长型企业，市场、销售等部门有初步数据管理流程，统一客户数据编码，能通过基础报表辅助业务决策，但跨部门数据协同不足。

三、稳健级（3 级）：组织级标准，流程固化

数据被视为组织重要资产，在组织层面建立标准化数据管理体系，流程固化且跨部门协同有效，数据驱动业务决策的作用显著提升。

核心特征：制定组织级数据战略并与业务战略对齐，建立数据治理委员会等专职组织，形成覆盖 8 大能力域的统一制度与流程，数据标准统一，建立数据资产目录，通过元数据、数据质量工具实现常态化管控，数据应用深入核心业务流程。

能力域要求：数据管理体系覆盖全部 8 大能力域，有明确的数据治理章程、数据分类分级标准、数据生命周期管理流程，具备 2 个以上数据管理工具（如元数据管理平台、数据质量监控系统），运行记录 1 年以上。

基础条件：成立满 3 年，营收≥1000 万元，员工≥100 人，有≥5 人的专职数据团队，结构化数据≥1TB，三级及以上需提供 DCMM 数据管理师等资质证书。

典型场景：中型企业，数据管理纳入组织绩效考核，通过客户画像优化营销、生产数据监控提升效率，在政府项目招投标中具备竞争力。

四、量化管理级（4 级）：量化驱动，精准管控

数据成为核心竞争资源，数据管理全流程可量化、可监控，通过量化指标持续优化管理效率与业务价值。

核心特征：建立数据管理过程的量化指标体系（如数据质量合格率、数据访问效率、数据治理成本收益率等），用数据驱动管理决策，通过数据分析优化数据管理流程，具备成熟数据平台与智能分析工具，实现数据管理成本与效益的精准核算。

能力域要求：每个能力域都有量化评估指标，能通过数据建模预测数据管理风险，数据应用延伸至业务创新（如智能风控、智能生产调度），具备数据资产计量与价值评估机制。

基础条件：成立满 3-4 年，营收≥5000 万元，员工≥1000 人，数据量≥5TB，有完善的数据中台或数据湖，具备数据挖掘、机器学习等技术能力支撑量化分析。

典型场景：大型企业或行业头部企业，通过量化指标优化数据治理流程，降低数据管理成本，利用数据模型提升业务精准度，实现数据驱动的精细化运营。

五、优化级（5 级）：持续优化，生态引领

数据成为组织核心竞争力，数据管理流程能实时优化，形成 “评估 - 改进 - 再评估” 的闭环，且能输出行业最佳实践。

核心特征：数据管理融入组织文化，通过 AI、大数据等技术实现管理流程的自动化与智能化，能预测数据管理风险并提前干预，数据应用催生新型业务模式（如数据交易、数据服务），在行业内分享数据管理最佳实践，推动行业数据管理标准提升。

能力域要求：数据管理能力覆盖全生命周期且持续迭代，具备数据资产入表、数据价值变现的成熟机制，数据安全与合规达到行业领先水平，能通过数据创新创造显著业务价值。

基础条件：无强制财务与人员指标，但需有行业认可的数据驱动创新成果，如数据产品、数据服务案例，具备行业影响力。

典型场景：行业龙头企业或数字化标杆企业，数据管理成为核心竞争力，通过数据资产运营实现价值变现，引领行业数据管理发展方向。

六、各等级关键差异总结

管理范围：1 级（项目级）→2 级（部门级）→3 级（组织级）→4 级（全流程量化）→5 级（生态级引领）。

流程规范：1 级（无统一流程）→2 级（项目内规范）→3 级（组织内标准化）→4 级（量化管控）→5 级（智能优化）。

价值体现：1 级（无明显价值）→2 级（辅助业务执行）→3 级（提升决策效率）→4 级（降本增效）→5 级（驱动创新与生态价值）。

人员与技术：从无专职人员到建立专职团队，从基础系统到智能数据平台，技术工具与人员能力随等级提升逐步强化。

七、等级申报与评估要点

评估需选定工信部认可的第三方机构，按评估准备、正式评估、结果评议与认证、持续改进四阶段推进。

材料需真实可追溯，制度文件有版本记录，执行证据闭环，现场评估需准备系统演示与分层访谈。

证书有效期 3 年，到期需复评，企业应按 “评估 - 改进 - 再评估” 的闭环持续提升数据管理能力。