DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级：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）。不同等级代表企业在数据管理和应用方面的成熟度水平不同。例如，初始级主要是项目级的数据需求管理，没有统一的管理流程；而优化级则能够实时优化相关管理流程，进行行业内蕞佳实践分享。

DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）贯标评估是一个系统的过程，旨在帮助企业评估和提高其数据管理能力。以下是进行DCMM贯标评估的一般步骤：

获证与持续优化

获得DCMM证书：在完成改进并通过评估机构的复审后，组织可以获得DCMM证书。

持续优化：数据管理是一个持续的过程，组织应不断优化其数据管理能力。

在整个过程中，dcmm数据管理能力，组织需要关注以下几个方面：

人员能力：确保参与贯标评估的人员具备相应的知识和技能。

资源保障：为贯标评估提供必要的资源，包括时间、资金和技术支持。

沟通协作：促进组织内部各部门之间的沟通与协作。

进行DCMM贯标评估不仅有助于提升组织的数据管理能力，还能促进其数字化转型和智能化升级。

DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073-2018）的简称，由工’信部信软司、国家市场监管总局标准技术管理司于2014年成立全國信标委大数据标准工作组研制，并在2018年正式发布。该标准旨在帮助企业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


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