为规范国内各行业数据管理和应用工作，提升国内数据管理和应用能力，全国信息技术标准化技术委员于2014年会启动制定的《数据管理能力成熟度评估模型》，已正式发布，并将在今年10月1日起正式实施。

数据管理能力成熟度评估模型（Data management capability maturity assessment model）是国内关于数据管理能力成熟度模型的一项国家标准，由中国电子技术标准化研究院牵头，北京大学、清华大学、光大银行、华为、阿里云等共10家单位组成工作组来研制。

数据管理能力成熟度模型含义

数据管理能力成熟度模型是通过一系列的方法、关键指标和问卷来评价某个对象的数据管理现状，从而帮助其查明问题、找到差距、指出方向，并且提供实施建议。

数据管理能力成熟度模型内容

数据管理能力成熟度模型定义了数据能力成熟度评价的八大能力域：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、数据生命周期管理，如图3所示。这8个能力域又包括28个能力项，

数据管理能力成熟度等级划分

数据管理能力成熟度评价划分为5个等级，包括：初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。在此基础上，确定每个层次的基本特征如下

数据管理能力成熟度模型建设目的

数据管理能力成熟度模型是数据管理和应用的基础，将在行业里起到很大的作用。

(1)准确评价各地大数据发展现状

通过对地方上各单位数据管理、应用情况进行评估，可以掌握各单位大数据管理和应用的现状，发现具备的优势和存在的问题，为更好地利用本地的数据资源和进行针对性的指导提供支持。

(2)培养大数据发展人才

大数据产业的发展是技术驱动式的，对人员的技能和素质有很高的要求，通过DCMM的评估，可以对各地方和单位的数据从业人员进行培训，提升数据管理和应用的技能，进而从整体上促进地方和单位数据行业的整体发展。

(3)规范和指导大数据行业发展

大数据行业是相对较新的行业，理论和知识都处于发展阶段，特别是数据管理和应用的知识体系。通过DCMM的评估，可以规范和指导大数据行业的发展，提升从业人员数据资产意识，提升数据技能，推广和传播数据管理最佳实践，从而促进整体行业的发展。