DCMM数据管理能力成熟度评估模型，Data Management Capability Maturity Assessment Model，简称DCMM。DCMM是我国在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。
DCMM评估的依据是国家标准GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》，该标准借鉴了国际上数据管理理论框架和方法，在综合考虑国内数据管理情况发展的基础上，整合了标准规范、管理方法论、数据管理模型、成熟度分级等多方面内容。 DCMM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个核心能力域和28个能力项。 DCMM共分为5个级别，自低向高分别是： DCMM1级，初始级。数据需求的管理主要是在项目级进行体现，没有统一的管理流程，主要是被动式的管理。 DCMM2级，受管理级。组织已经意识到数据是资产，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的管理。 DCMM3级，稳健级。数据已经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。 DCMM4级，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。 DCMM5级，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的分享。 DCMM适用对象主要分为两大类。 数据拥有方：金融与保险机构、电商平台企业、互联网企业、电信运营商、制造业、数据中心所属主体、高校、政务数据中心等。 数据解决方案提供方：数据开发/运营商、信息系统建设和服务提供商、信息技术服务提供商等。 1.帮助企业获取当前数据资产管理现状，通过对现状的总结和提炼，发现存在的问题并识别与行业最佳实践差距，给出针对性的建议和方向。 2.开展数据管理从业人员培训，提升企业相关人员技能，提高企业数据管理能力。 3.有机会参与数据管理优秀案例遴选以及成果展示系列活动，扩大行业知名度。 4.有机会参与内部研讨会，与各企业交流数据管理能力提升经验，分析存在的共性问题以及发展趋势，准确把握行业发展方向。 5.以第三方客观评估结果为依据，对外展示企业数据管理能力，满足监管要求，传递信任。