GB/T 36073-2018 《数据管理能力成熟度评估模型》北京DCMM认证是我国数据管理领域首个国家标准。该标准将组织对象的数据管理划分为八大能力域（数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期），并对每项能力域进行了二级能力项（28个能力项）和成熟度等级的划分（初始级、受管理级、稳健级、量化管理级、优化级）。

数据管理八大能力域

1、数据战略：

     组织开展数据工作的愿景、目的、目标和原则。

2、数据治理：

     对数据进行处置、格式化和规范化的过程。

3、数据架构：

     通过组织级数据模型定义数据需求，指导对数据资产的分布控制和整合，部署数据的共享和应用环境，以及元数据管理的规范。

4、数据标准：

     数据的命名、定义、结构和取值的规则。

5、数据质量：

     在指定条件下使用时，数据的特性满足明确的和隐含的要求的程度。

6、数据安全：

     数据的机密性、完整性和可用性。

7、数据应用：

     组织和机构对数据进行管理和应用的能力。

8、数据生存周期：

     将原始数据转化为可用于行动的知识的一组过程。

1、数据战略：

     数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估。

2、数据治理：

     数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通。

3、数据架构：

     数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理。

4、数据标准：

     业务术语、参考数据和主数据、数据元、指标数据。

5、数据质量：

     数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升。

6、数据安全：

     数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计。

7、数据应用：

     数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理。

8、数据生存周期：

     数据需求、数据设计和开发、数据运维、数据退役。

成熟度等级划分

初始级：

      数据需求的管理主要在项目级进行体现，没有统一的管理流程，主要是被动式地管理。

受管理级：

      组织已经意识到数据资产，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的管理。

稳健级：

      数据已经被实现组织纯净目标的重要资产，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：

      数据被认为是获取竞争优势的重要资源，数据管理效率能够进行量化分析和监控。

优化级：

      数据被认为是组织生存的基础，相关管理流程能够实时优化，能够在行业内进行最佳实践分享。

      DCMM评估能够为企业带来以下收益：能够深入了解、发现组织在数据管理能力建设方面的现状以及存在的问题；找到组织本身与所在行业平均水平之间的差距；针对存在的问题，帮助组织总结提炼关键发现，提升组织内部的数据管理意识，为组织未来数据管理能力建设提供理论依据。