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是由荃国信标委大数据标准工作组(国家工信部信软司主导，多家企业和研究机构共同组成)研发，并于2018年3月15日正式发布，是我国数据管理领域蕞佳实践的总结和提升。DCMM模型是一个整合了标准规范、管理方fa论、评估模型等多方面内容的综合框架，他将组织内部教据能力划分为八个重要组成部分，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。该标准适用于组织在进行数据管理时候的规划，设计和评估，也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检査的依据。

评估DCMM（数据管理能力成熟度模型）的流程可以概括如下：

评估流程前期准备：企业需要明确自身数据管理的基本情况，并制定切合自身实际水平的等级目标。

按照相关流程提报评估申请，并建立相关专项工作组，DCMM数据管理能力评级，开展必要的培训宣贯工作。

制定评估工作方案，明确工作背景、目标思路、职责分工、各阶段工作任务、整体计划及相关保障，为DCMM贯标评估工作提供工作指引。

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