DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073-2018）国家标准，是我国shou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。
1. 优化决策与提升效率：通过建立规范的数据管理流程和体系，提高数据质量和准确性，从而增强企业的决策效果和管理效率。
2. 培养数字化人才：有利于帮助企业建立数据管理和应用的zhuan业团队，加强人员的数据资产意识，培养具有数据思维的啭业人才。
3. 提升企业信誉：获得官方认可的DCMM认证可以增加客户对企业数据安全和隐私保护的信任感，进而提升企业形象和市场竞争力。
4. 降低风险与成本：识别和解决数据管理过程中的问题和风险，减少数据泄露、丢失及合规性问题的发生，相应地降低了成本和法律风险。
5. 规范数据管理：有助于理清企业数据管理的长处和不足，确定治理的优先顺序和内容，更有效地管理和使用数据资源。
6. 建立数据体系：帮助企业建立与企业发展战略相匹配的数据管理体系，包含组织体系、制度体系、标准体系以及工具和技术体系等。
7. 投标加分必备：在招标项目中，DCMM认证可作为企业的一个加分项，提高竞标成功率。
8. 获得政府补贴：获得DCMM认证的企业给予蕞高不超过50万元的补助。
9. 提升核心竞争力：促进企业数据管理工作与生产运营各环节的融合，实现数据驱动的科学决策、产品创新和智慧运营，全面提升企业核心竞争力。
10. 实现成本节约：通过整合和共享客户数据资源，有效降低生产和营销成本，实现管理效率与经济效益的双重提升。
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项条款要求。
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。
初始级（1级）：数据需求的管理主要是在项目级体现，没有统一的管理流程，主要是被动式管理。
受管理级（2级）：部门级已意识到数据是资产，根据管理策略的要求制定了管理流程，指定了相关人员进行初步管理。
稳健级（3级）：数据已被当做实现组织绩效目标的重要资产，在组织层面制定了系列的标准化管理流程，促进数据管理的规范化。
量化管理级（4级）：数据被认为是获取竞争优势的重要资源，数据管理的效率能量化分析和监控。
优化级（5级）：数据被认为是组织生存和发展的基础，相关管理流程能实时优化，能在行业内进行蕞佳实践分享。
DCMM贯标评估流程分为评估准备、正式评估和结果评议三个阶段。
在评估准备阶段，参评企业依据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。
在正式评估阶段，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，并报中国电子信息行业联合会备案。
在结果评议阶段，评估机构的评估结果出来后进行合规性审查或专家评议，审查或评议通过后，公示参评企业能力等级，并对公示期无异议的发放能力等级证书。
DCMM贯标评估方法包括审查文件和记录、观察数据管理过程和活动和人员访谈三种。
审查文件和记录的范围包括公司层面及部门层面的规章、制度、规范和管理规定等，以及公司在管理过程中的过程文档，如会议纪要、会签记录等。
观察数据管理过程和活动的目的主要是了解数据管理系统、平台、工具的相关功能和使用记录。
人员访谈是为了对参评企业的规章制度执行以及数据管理平台使用情况进行核验，确认其实施过程与客观证据是否保持一致。
从组织层面看，DCMM贯标评估的对象是整个组织，可以由数据管理归口部门负责牵头，其他部门参与配合。
从人员层面看，数据战略、数据治理需要管理层参与，其余6个能力域需要技术人员投入，通常参评企业匹配的人数为5-10位。