DCMM标准分析提炼出了组织数据管理的八大能力域，并对每项能力域进行了二级能力项（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，可作为数据管理的指导规则，也可作为数据管理状况的评估依据
服务介绍
工业和信息化部《大数据产业发展十四五规划》多次提到“数据管理”和“数据管理能力”，进入数字化经济时代，数据已成为产业发展的生产要素，企业的数据管理能力成为企业竞争的核心能力之一。
《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。
适用对象：
（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。
服务内容：
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
3. 能力等级
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、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。
4. 评估流程
DCMM评估流程分为评估准备、正式评估和结果评议三个阶段。
（1）评估准备阶段：被评估方参照DCMM标准建立、健全数据管理体系，内部运行开展自评估，也可以通过贯标咨询机构协助对标，并向第三方评估机构提交有效的申请材料。
（2）正式评估阶段：评估机构受理评估申请后，组织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。
（3）结果评议阶段：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优化级、量化管理级和优化级的评估结论，评估工作部需组织专家对评估结果进行评议。
5. 评估交付物
（1）评估结果：全面展示企业数据管理各能力项成熟度评估等级，给出数据管理能力成熟度等级推荐建议。
（2）评估报告：分析梳理企业数据管理现状，识别数据管理问题及改进项。
（3）评估证书：颁发企业数据管理能力成熟度评估证书。
6. 企业评估收益
（1）帮助企业科学有效的掌握数据管理方法，发现问题、找到差距，给出企业提高数据管理能力的路径。
（2）帮助企业提升内部管理，提高数据作为单位核心战略资源的地位。
（3）帮助企业提高人员技能，推动企业数据管理人才队伍建设。
帮助企业提高市场竞争门槛，促进数据要素价值释放。同时，贯标企业在对外服务、试点项目、数字经济领域等，重要会议、学术交流、承接项目等均可获得更多的机会和优势。
