概述
DCMM（Data Capability Maturity Model，数据管理能力成熟度评估模型）是我国首个数据管理领域的国家标准，全称为《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073-2018）。该标准由工业和信息化部信软司、国家市场监管总局标准技术管理司指导，全国信标委大数据标准工作组研制，于 2014 年立项，经过近 4 年的标准研制和试验验证，于 2018 年 3 月 15 日正式发布。
DCMM 由梅宏院士担任组长，秘书处设在中国电子技术标准化研究院，是我国数据管理领域最佳实践的总结和提升。该模型将组织的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，涵盖数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据生命周期和数据应用八个核心能力域，旨在帮助组织科学评估数据管理现状，找出差距，持续改进数据管理能力。
益处
- 政策红利与资金支持：通过 DCMM 认证的企业可享受地方政府补贴和政策支持，尤其在制造业等重点行业，认证结果可作为申请高新技术企业等资质的加分项。
- 提升数据管理水平：认证过程帮助企业建立系统化的数据管理体系，明确数据管理流程，解决数据孤岛、数据质量等实际问题，提高数据资产利用效率。
- 增强市场竞争力：DCMM 认证作为数据管理能力的 "金字招牌"，能在招投标中获得优势，向客户和合作伙伴证明企业的数据管理实力。
- 支撑数字化转型：通过认证可推动企业实现从传统管理向数据驱动的转型，使数据成为业务创新和战略决策的重要支撑。
- 合规与风险防控：建立完善的数据安全和治理体系，帮助企业满足《数据安全法》等法律法规要求，降低数据安全风险。
- 量化管理与持续优化：高等级认证要求建立可量化的评估指标体系，使数据管理效率可测量、可优化，形成持续改进的良性循环。
- 人才培养与组织能力提升：认证过程促进企业数据管理团队建设，提升全员数据素养，构建数据驱动的企业文化。
条件
- 具备独立法人资格，能够独立承担民事责任
- 依法合规经营，近三年无重大违法违规记录，未列入严重失信主体名单
- 拥有明确的数据管理战略、团队和实践活动
通用要求
- 至少具有两项数据管理相关工具（如数据治理、数据质量、数据安全等），并提供软件著作权或采购合同
- 申请三级及以上需提供 DCMM 数据管理师证书
- 建立数据管理制度，覆盖多个能力域
流程
DCMM 认证流程分为六个主要阶段，全程需 1-3 个月不等，具体如下：
- 自评估定级（1-2 周）
- 对照 DCMM 模型进行内部评估，明确当前数据管理水平
- 确定合适的申报等级，避免盲目冲刺高等级
- 建议中小型企业从二级（受管理级）起步
- 材料准备（核心难点）
- 整理企业基本信息、数据管理制度、技术架构等文件
- 准备行业特定材料（如制造业需准备生产数据采集规范、IoT 数据治理方案等）
- 突出数据在业务环节的实际应用案例，避免单纯堆砌技术文档
- 提交申报
- 通过中国电子信息行业联合会官网提交申请材料
- 选择相应细分领域（如工业制造）
- 同步向当地经信局申请地方补贴，准备高新技术企业证明等加分材料
- 现场评审
- 专家团队进行现场考察，重点关注数据完整性保障、供应链数据安全、数据分析对业务的优化作用等问题
- 进行文档审查、人员访谈和系统演示
- 整改复审
- 根据专家意见进行针对性整改，重点解决数据生命周期管理不闭环等典型问题
- 提交整改报告，必要时进行二次评审
- 获证后维护
- 每年更新数据治理台账
- 建议与 ISO9001 等体系审核合并进行，降低维护成本
- 持续优化数据管理体系，为升级更高等级做准备
所需材料
申请 DCMM 认证需提交的材料分为基础材料和专项材料两类：
基础材料
- 企业营业执照副本复印件
- 上年度财务审计报告
- 最近 3 个月社保缴纳记录
- 组织架构图及公司规模情况介绍
- 数据量声明及相关证明材料
专项材料
- 数据管理政策及流程文档
- 正式发布的数据管理制度原文，覆盖至少 4 个能力域
- 数据采集、处理、存储、应用等环节的规范流程
- 数据治理组织及岗位职责说明
- 技术架构说明书
- 企业数据平台技术架构图
- 数据库架构及数据管理工具详细介绍
- 数据集成、存储、处理和分析的技术方案
- 人员能力证明
- 数据管理团队架构及人员资质证明
- DCMM 数据管理师证书或其他数据专业相关证书
- 数据管理人员岗位职责说明书
- 数据安全保障材料
- 数据安全防护制度及实施情况
- 网络安全、数据备份与恢复机制
- 敏感数据保护措施及执行记录
- 行业特定材料
- 制造业：生产数据采集规范、设备 IoT 数据治理方案、质量追溯系统数据架构图
- 数据管理工具证明：相关工具的软件著作权证书或产品采购合同
- 加分材料
- 国家大数据系统质量监督检验检测中心测试报告
- 数据领域发明专利证书
- 参与制定的国家、行业标准文件
详细内容
DCMM 认证基于八大能力域和五个成熟度等级构建评估体系，核心内容如下：
八大能力域
- 数据战略：数据管理的愿景、目标与战略规划，与业务战略的对齐机制
- 数据治理：数据组织、职责分工、决策机制和制度流程的建立与执行
- 数据架构：数据模型、数据分布和数据集成的整体设计
- 数据标准：数据定义、格式和使用规范的制定与推广
- 数据质量：数据质量评估、监控、改进的全过程管理
- 数据安全：数据分类分级、访问控制、安全审计等保护措施
- 数据生命周期：数据从产生、存储、应用到销毁的全流程管理
- 数据应用：数据分析、数据挖掘在业务决策中的应用实践
五个成熟度等级
- 初始级（1 级）：数据管理主要在项目级体现，无统一流程，被动式管理；未意识到数据管理的重要性；数据不一致现象普遍
- 受管理级（2 级）：意识到数据是资产，制定部分管理规范；设置相关岗位；进行初步数据集成；对重要数据实施安全管理措施
- 稳健级（3 级）：建立组织级数据管理制度体系；数据管理结合业务战略需求；建立数据治理组织及流程；数据支持日常决策和业务开展
- 量化管理级（4 级）：将数据视为竞争优势资源；建立可量化的评估指标体系；能测量并优化数据管理效率；参与行业标准制定
- 优化级（5 级）：将数据作为核心竞争力；数据管理流程能实时优化；主导行业标准制定；分享最佳实践案例
DCMM 认证不仅是对企业数据管理能力的认可，更是推动企业数据管理水平持续提升的有效工具。通过 "以评促建、以建促用" 的循环，企业可以构建 "战略牵引 - 人才支撑 - 技术赋能 - 安全护航 - 生态共生" 的闭环体系，让数据真正成为驱动业务创新的核心资产。
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