DCMM认证评估官方详解
发布时间：2025-05-26 点击：1
DCMM是什么？
DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准，英文简称：(Data management Capability Maturity Model)。是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。
DCMM包括哪些内容？
DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8个核心能力域，细分为28个过程域和445条能力等级标准。
DCMM评估分为哪几个等级？
DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，自低向高依次为初始级(1级)、受管理级(2级)、稳健级(3级)、量化管理级(4级)和优化级(5级)，不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。
DCMM适合哪些评估对象？
DCMM是针对企业数据管理和应用能力的评估框架，从标准本身讲，任何企业都可以申请。目前主要适用于两类。
一是数据拥有方，如：银行、能源、通信等大数据拥有和使用的企业;
二是信息技术服务方，如数据管理中台技术提供商、数据管理技术解决方案提供商。
DCMM贯标企业整体现状？
根据中国电子信息行业联合会网站公布，累计到上年底贯标已覆盖电力、通信、金融、政务、IT、工业制造等数百家企业。其中：5级2家，4级占比10%、3级40%、2级及以下企业占比最多，超50%。
近期，各地方政府还相继出台了鼓励政策，全面支持DCMM贯标评估。
DCMM认证是谁发起的？
数据管理能力成熟度模型(简称DCMM)是国家质量监督检验检疫总局、国家标准化管理委员会发布的我国首个数据管理领域国家标准。在工业和信息化部信息化和软件服务业司的指导下，由中国电子技术标准化研究院(简称“电子标准院”)于全国范围内开展评估业务。DCMM评估能够发现企业数据管理过程中存在的问题，并且结合其他企业的最佳实践经验，给出针对性的建议。
DCMM评估分为哪几个等级？
DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，从低至高依次为初始级(1级)、受管理级(2级)、稳健级(3级)、量化管理级(4级)和优化级(5级)，不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。
DCMM的价值
1、准确评估各地大数据发展现状。
2、通过对地方、行业各单位组织数据管理、应用情况的评估，可以掌握地方、行业单位组织数据管理和应用的现状，发现具备的优势和存在的问题，为如何更好利用本地、行业的数据资源和进行针对性的指导提供支持。
数据管理能力培育以解决企事业单位实际业务问题、支撑技术应用为出发点。通过将企事业单位业务、技术应用、数据需求与数据管理过程相结合，实现企事业单位数据管理体系革新、生产模式优化、运行效率提升，加快推动企事业单位向数字化、网络化、智能化转型发展，切实提高企事业单位的数据管理水平和综合竞争力。
该标准的评估对象既可以是数据拥有方，通过一系列的方法、关键指标和问卷来评价某个企事业的数据管理现状，从而帮助其查明问题、找到差距、指出方向，并且提供实施建议，为企业提供与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系建设。也可以是数据服务商，通过该标准的落地实施，可以帮助数据解决方案提供方完善自身解决方案的完备度，提升自身咨询、实施的能力。
3、开展DCMM评估之后，可以免费享受一年的DCMM会员服务，从行业专家、最佳实践，行业研讨会、行业报告等多个层面开展相关服务，持续推动行业和公司数据能力水平的提升。
DCMM评估流程大致分为：受理申请(填写申请书)→合同受理(签订合同)→资料收集解读→现场评估→撰写评估报告→DCMM专家委员会审核→公示→颁布证书。
整个流程因为等级申请在时间周期上有所差异，基本上在1~2个月时间，主要依据DCMM专家委员会审核周期来确定。
具体评估流程如下：
(1)提供培训和咨询辅导，建立数据管理组织，完善制度，内部运行并开展自评估;
(2)向外部评估机构提交有效的申请材料。
(3)评估机构受理评估申请后，组织实施文件评审和现场评审并出具评估报告，给予评估等级的推荐意见，并报评估工作部备案。
(4)评估工作部对评估机构报送的评估结果进行合规性审查。对于合规性审查中发现存在较大问题的评估结果有权驳回。对于评估机构推荐的量化管理级和优化级评估结论，评估工作部需组织专家对评估结果进行评议。
(5)评估工作部对通过审查、复核或评议的，进行为期一周的公示。对公示后无异议的，由评估机构颁发数据管理能力成熟度评估证书。
DCMM数据管理能力成熟度可以准确评估各地大数据发展现状。通过对地方、行业各单位组织数据管理、应用情况的评估，可以掌握地方、行业单位组织数据管理和应用的现状，发现具备的优势和存在的问题，为如何更好利用本地、行业的数据资源和进行针对性的指导提供支持。
DCMM数据管理能力成熟度数据管理能力培育以解决企事业单位实际业务问题、支撑技术应用为出发点。通过将企事业单位业务、技术应用、数据需求与数据管理过程相结合，实现企事业单位数据管理体系革新、生产模式优化、运行效率提升，加快推动企事业单位向数字化、网络化、智能化转型发展，切实提高企事业单位的数据管理水平和综合竞争力。
DCMM数据管理能力成熟度标准的评估对象既可以是数据拥有方，通过一系列的方法、关键指标和问卷来评价某个企事业的数据管理现状，从而帮助其查明问题、找到差距、指出方向，并且提供实施建议，为企业提供与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系建设。也可以是数据服务商，通过该标准的落地实施，可以帮助数据解决方案提供方完善自身解决方案的完备度，提升自身咨询、实施的能力。
《数据管理能力成熟度评估模型》(简称DCMM)是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值，在提升我国数据管理方面的国际话语权、完善国家数据管理体系、规范各方数据活动、推动数据管理实践等方面有重要作用。
(1)数据拥有方：金融与保险机构、互联网企业、电信运营商、工业企业、数据中心所属主体、高校、政务数据中心等;
(2)数据解决方案提供方：数据开发/运营商、信息系统建设和服务提供商、信息技术服务提供商等。
1. 评估依据
数据管理能力成熟度评估的依据是国家标准GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》及相关法律法规要求，按照规定的程序，对企业的数据管理能力进行评估的活动。
2. 评估内容
DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8个核心能力域，具体细分为28个过程域。
(1)数据架构：数据模型、数据分布、数据集成与 共享、元数据管理
(2)数据应用：数据分析、数据开放共享、数据服务
(3)数据安全：数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计
(4)数据质量：数据质量续期、数据质量检测、数据质量分析、数据质量提升
(5)数据标准：业务属于、参考数据和主数据、数据元、指标数据
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DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准，英文简称：(Data management Capability Maturity Model)。是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。
DCMM包括哪些内容？
DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8个核心能力域，细分为28个过程域和445条能力等级标准。
DCMM评估分为哪几个等级？
DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，自低向高依次为初始级(1级)、受管理级(2级)、稳健级(3级)、量化管理级(4级)和优化级(5级)，不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。
DCMM适合哪些评估对象？
DCMM是针对企业数据管理和应用能力的评估框架，从标准本身讲，任何企业都可以申请。目前主要适用于两类。
一是数据拥有方，如：银行、能源、通信等大数据拥有和使用的企业;
二是信息技术服务方，如数据管理中台技术提供商、数据管理技术解决方案提供商。
DCMM贯标企业整体现状？
根据中国电子信息行业联合会网站公布，累计到上年底贯标已覆盖电力、通信、金融、政务、IT、工业制造等数百家企业。其中：5级2家，4级占比10%、3级40%、2级及以下企业占比最多，超50%。
近期，各地方政府还相继出台了鼓励政策，全面支持DCMM贯标评估。
DCMM认证是谁发起的？
数据管理能力成熟度模型(简称DCMM)是国家质量监督检验检疫总局、国家标准化管理委员会发布的我国首个数据管理领域国家标准。在工业和信息化部信息化和软件服务业司的指导下，由中国电子技术标准化研究院(简称“电子标准院”)于全国范围内开展评估业务。DCMM评估能够发现企业数据管理过程中存在的问题，并且结合其他企业的最佳实践经验，给出针对性的建议。
DCMM评估分为哪几个等级？
DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，从低至高依次为初始级(1级)、受管理级(2级)、稳健级(3级)、量化管理级(4级)和优化级(5级)，不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。
DCMM的价值
1、准确评估各地大数据发展现状。
2、通过对地方、行业各单位组织数据管理、应用情况的评估，可以掌握地方、行业单位组织数据管理和应用的现状，发现具备的优势和存在的问题，为如何更好利用本地、行业的数据资源和进行针对性的指导提供支持。
数据管理能力培育以解决企事业单位实际业务问题、支撑技术应用为出发点。通过将企事业单位业务、技术应用、数据需求与数据管理过程相结合，实现企事业单位数据管理体系革新、生产模式优化、运行效率提升，加快推动企事业单位向数字化、网络化、智能化转型发展，切实提高企事业单位的数据管理水平和综合竞争力。
该标准的评估对象既可以是数据拥有方，通过一系列的方法、关键指标和问卷来评价某个企事业的数据管理现状，从而帮助其查明问题、找到差距、指出方向，并且提供实施建议，为企业提供与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系建设。也可以是数据服务商，通过该标准的落地实施，可以帮助数据解决方案提供方完善自身解决方案的完备度，提升自身咨询、实施的能力。
3、开展DCMM评估之后，可以免费享受一年的DCMM会员服务，从行业专家、最佳实践，行业研讨会、行业报告等多个层面开展相关服务，持续推动行业和公司数据能力水平的提升。
DCMM评估流程大致分为：受理申请(填写申请书)→合同受理(签订合同)→资料收集解读→现场评估→撰写评估报告→DCMM专家委员会审核→公示→颁布证书。
整个流程因为等级申请在时间周期上有所差异，基本上在1~2个月时间，主要依据DCMM专家委员会审核周期来确定。
具体评估流程如下：
(1)提供培训和咨询辅导，建立数据管理组织，完善制度，内部运行并开展自评估;
(2)向外部评估机构提交有效的申请材料。
(3)评估机构受理评估申请后，组织实施文件评审和现场评审并出具评估报告，给予评估等级的推荐意见，并报评估工作部备案。
(4)评估工作部对评估机构报送的评估结果进行合规性审查。对于合规性审查中发现存在较大问题的评估结果有权驳回。对于评估机构推荐的量化管理级和优化级评估结论，评估工作部需组织专家对评估结果进行评议。
(5)评估工作部对通过审查、复核或评议的，进行为期一周的公示。对公示后无异议的，由评估机构颁发数据管理能力成熟度评估证书。
DCMM数据管理能力成熟度可以准确评估各地大数据发展现状。通过对地方、行业各单位组织数据管理、应用情况的评估，可以掌握地方、行业单位组织数据管理和应用的现状，发现具备的优势和存在的问题，为如何更好利用本地、行业的数据资源和进行针对性的指导提供支持。
DCMM数据管理能力成熟度数据管理能力培育以解决企事业单位实际业务问题、支撑技术应用为出发点。通过将企事业单位业务、技术应用、数据需求与数据管理过程相结合，实现企事业单位数据管理体系革新、生产模式优化、运行效率提升，加快推动企事业单位向数字化、网络化、智能化转型发展，切实提高企事业单位的数据管理水平和综合竞争力。
DCMM数据管理能力成熟度标准的评估对象既可以是数据拥有方，通过一系列的方法、关键指标和问卷来评价某个企事业的数据管理现状，从而帮助其查明问题、找到差距、指出方向，并且提供实施建议，为企业提供与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系建设。也可以是数据服务商，通过该标准的落地实施，可以帮助数据解决方案提供方完善自身解决方案的完备度，提升自身咨询、实施的能力。
《数据管理能力成熟度评估模型》(简称DCMM)是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值，在提升我国数据管理方面的国际话语权、完善国家数据管理体系、规范各方数据活动、推动数据管理实践等方面有重要作用。
(1)数据拥有方：金融与保险机构、互联网企业、电信运营商、工业企业、数据中心所属主体、高校、政务数据中心等;
(2)数据解决方案提供方：数据开发/运营商、信息系统建设和服务提供商、信息技术服务提供商等。
1. 评估依据
数据管理能力成熟度评估的依据是国家标准GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》及相关法律法规要求，按照规定的程序，对企业的数据管理能力进行评估的活动。
2. 评估内容
DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8个核心能力域，具体细分为28个过程域。
(1)数据架构：数据模型、数据分布、数据集成与 共享、元数据管理
(2)数据应用：数据分析、数据开放共享、数据服务
(3)数据安全：数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计
(4)数据质量：数据质量续期、数据质量检测、数据质量分析、数据质量提升
(5)数据标准：业务属于、参考数据和主数据、数据元、指标数据
什么是ISO37301标准,ISO37301标准对企业的具体要求
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