一、企业基础状况

成立时间要求：企业需成立不少于 1 年，这是对企业运营沉淀的基本考量。以新成立的创业公司为例，其运营初期业务模式尚不稳定，数据体系也未成熟，难以满足 DCMM 二级认证对数据管理实践时长与稳定性的要求。而成立 1 年及以上的企业，通常已积累了一定相对稳定的业务流程与数据资源，为开展规范化数据管理提供了基础支撑 。

营业收入标准：上年度营业收入需达到 100 万元及以上。这一标准反映出企业需具备一定经营规模与经济实力，进而有能力投入相应的人力、物力、财力资源，用于数据管理体系的建设与持续优化，保障数据管理工作的稳步推进。一些小型初创企业，即便数据管理意识较强，但因营收微薄，无力购置专业数据管理软件、组建专业团队，也就不符合该项标准 。

从业人员数量规定：企业从业人员不少于 50 人。一定规模的人员配置有利于构建相对完善的数据管理组织架构，从业务部门的数据采集、整理，到数据管理部门的数据深度分析与应用，各环节均可落实到人，全方位保障数据管理工作在企业内部的顺利开展。倘若企业人员过少，易出现一人多岗、职责不清的状况，不利于数据管理流程的顺畅运作 。

二、数据管理能力

结构化数据总量指标：企业自身业务交易产生的结构化数据总量要达到 100G 及以上。企业需提供详细的信息系统清单，明确说明各信息系统主要的数据范围以及存储量，以此作为证明材料。该要求确保企业拥有足够规模的数据资产，值得投入精力进行规范化管理，同时也为数据管理体系的搭建与实践提供了物质基础。像电商企业，其交易订单、用户信息、商品详情等数据经长期积累，可轻松达到百 GB 级甚至更高，符合结构化数据量标准；而一些业务单一、运营时间短的企业，数据量可能远低于此，难以满足要求 。

专职数据管理人员配备：企业应配备 2 名及以上专职数据管理人员，并提供正式发布的岗位说明书以及人员资质证明。这些专业人员承担着企业数据管理的日常运作工作，如数据的收集、整理、存储、分析等，有力保障了数据管理工作的专业性与持续性。在小型企业中，若缺乏专职数据管理人员，数据管理工作往往由其他岗位人员兼任，由于精力分散、专业知识不足，极易导致数据管理效果不佳，不符合 DCMM 二级标准 。

数据管理能力域制度建设：企业需在数据治理、数据质量、数据安全、数据标准、数据架构、数据生存周期、数据应用这 7 个能力域中，具备任意 4 个能力域的管理制度，并提供正式发布的制度文件作为证明。例如，企业建立数据质量管理制度，明确数据准确性、完整性、一致性等质量要求，以及数据质量问题的监测、评估与改进流程；或者制定数据安全管理制度，涵盖数据访问权限控制、数据加密策略、数据备份与恢复机制等内容，借助完善的制度体系，规范数据管理流程 。

数据管理工具应用：企业需具备数据治理、数据质量、数据安全、数据标准、数据架构、数据生存周期等方面的管理工具两项，可通过提供产品采购合同或者软件著作权作为证明。例如，企业采购专业的数据质量管理工具，对数据进行清洗、校验，提升数据质量；或引入数据集成工具，实现不同业务系统间数据的高效整合，借助工具提升数据管理效率与质量 。

三、评估报告规范

报告完整性与模板符合性：评估报告必须完整，严格遵循整体模板要求。报告内容应全面涵盖企业数据管理能力的各个方面，从基础条件到数据管理能力展现，再到改进方向分析等，确保评估信息无遗漏，报告格式规范统一 。

报告篇幅要求：报告页数通常不少于 50 页，需详细阐述企业数据管理实践细节，包括各项制度内容、工具应用效果、人员职责履行情况、数据管理成果展示等，以此充分论证企业数据管理能力达到 DCMM 二级水平 。

四、通用评审补充要点

能力域权重设置：企业可自主选择五个能力域作为重点域，其他三个域作为辅助能力域。重点能力域的权重为 0.158 ，辅助能力域权重为 0.07。企业需依据自身业务特点与数据管理战略，合理确定重点与辅助能力域，确保资源集中投入关键环节，同时兼顾整体数据管理体系建设 。

数据专业证书（非强制但加分）：企业可提供 DCMM 数据管理师证书或其他国家承认的数据专业相关证书。申请 DCMM 二级及以下认证的单位虽无强制证书要求，但拥有相关证书可在评审中适当加分，体现企业数据管理团队专业素养的提升 。

数据管理制度原文提供：企业需提供正式发布的数据管理制度原文，制度应覆盖数据管理多个关键环节，如数据采集、存储、使用、共享等，确保数据管理工作有章可循，制度具备可操作性与权威性 。