工信部门提出，深入推进DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）国家标准的贯标工作，建立健全数据治理体系，着力提升企业数据管理能力，强化数据要素市场化配置保障。
数据管理能力成熟度(DCMM)评估：是依据国家标准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，是我国首个数据管理领域的国家标准，可以有效帮助企业掌握数据管理方法，提升内部管理效率，增强数据核心战略地位，推动数据管理人才队伍建设。【2025年112月发布新规GB/T 36073-2025，将于2026年7月开始正式实施（具体情况可见链接划重点！GB/T 36073-2025 新增数据资产域，企业数据变现的合规指南来了）。】
数字化转型：是以数字技术（云计算、AI、IoT等）为工具，重构业务模式、组织流程和客户体验，实现从“信息化”到“数字化”再到“数智化”的跃迁。其目标是通过数据流动与算法优化，提升业务敏捷性、创新能力和资源利用效率。
1. 诊断数据管理短板：通过量化评估（如稳健级、量化管理级等5个等级），帮助企业识别数据孤岛、主数据不规范、数据质量低等痛点。
2. 指导数据资产化：DCMM强调数据全生命周期管理，推动企业从“数据堆积”向“数据资产运营”转型。
3. 支撑战略决策：DCMM要求数据战略与企业总体战略对齐。
1.技术融合需求：数字化转型依赖物联网、AI等技术，但数据质量差会直接导致算法失效。DCMM通过数据质量管控（如准确性、及时性指标），为技术落地提供可靠数据基础。
2.组织变革需求：数字化转型需打破部门壁垒，而DCMM要求建立跨部门数据治理组织（如数据委员会），明确数据所有权、使用权，推动业务与IT融合。
3.安全合规需求：数字化转型中数据泄露风险激增，DCMM的数据安全能力域覆盖加密、访问控制等要求，帮助企业满足《数据安全法》等法规。
维度 | 数字化转型痛点 | DCMM解决方案 |
战略层面 | 缺乏数据战略，转型方向模糊 | 明确数据愿景，将数据纳入企业资产，确保转型有据可依。 |
治理层面 | 数据标准不一，质量参差不齐 | 建立组织、制度、流程，确保数据可信、可用，为业务创新提供高质量燃料。 |
应用层面 | 数据与业务脱节，价值难释放 | 强调数据服务化，将数据能力封装成API或产品，直接赋能营销、生产、风控等业务场景。 |
发现企业数据管理能力建设过程中存在的问题，找到企业本身与行业平均水平之间的差距，指出企业未来数据管理能力建设方向，为其提供与业务发展深度融合的数据管理能力体系建设方案。
2. 提升人员技能，协助企业搭建数据能力提升体系。
通过DCMM的评估和培训，可以加强企业内部技术人员、业务人员以及管理人员的数据资产意识，提升相关从业者的技能，理清数据管理、应用建设的思路和框架，规范和指导相关工作的开展
3. 持续提升企业数据能力。为企业提供增值服务。
包括:数据管理领域相关资料、案例查询以及参与数据管理相关的学术会议，从多个层面开展帮助企业持续获得数据管理能力建设方面的智力支持。
4. 享受政府政策红利。
完成DCMM评估认证的企业可享受20-50万不等的补贴款，例如2026年广州完成DCMM 3级的企业可“免申即享”补贴款20万元。（广州补贴情况可见链接DCMM补贴兑现啦！广州市工业和信息化局关于领取2026年数据管理能力成熟度评估专题“免申即享”奖励资金的通知）
（二）评估对象一是数据拥有方，如：银行、能源、通信等大数据拥有和使用的企业；
二是信息技术服务方，如：数据提供商、数据管理技术解决方案提供商。根据中国电子信息行业联合会网站公布，累计贯标已覆盖电力、通信、金融、政务、IT、工业制造等上百行业的数千家企业。
（三）DCMM评估等级二级（受管理级）：组织已意识到数据是资产，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管理。
三级（稳健级）：数据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。
四级（量化管理级）：数据被认为是获取竞争优势的重要资源，数据管理的效率能量分析和监控。
五级（优化级）：数据被认为是组织生存和发展的基础，相关管理流程能实时优化，能在行业内进行zuijia实践分享。
（1）评估准备阶段被评估方参照DCMM标准建立、健全数据管理体系，内部运行开展自评估，也可以通过贯标咨询机构协助对标，并向第三方评估机构提交有效的申请材料。
（2）正式评估阶段评估机构受理评估申请后，组织现场评审并出具评估报告，给予评估等级的推荐意见，并报评估工作部备案。
（3）结果评议阶段评估工作部对评估机构报送的评估结果进行合规性审查，对于合规性审查中发现存在较大问题的评估结果有权驳回。对于评估机构推荐的优化级、量化管理级和优化级的评估结论，评估工作部需组织专家对评估结果进行评议。
（五）DCMM的评估条件1.通用条件
1) 注册与经营要求
企业需在中国境内依法注册，具有独立法人资格（若为分公司等非法人主体，需提供上级单位授权），且注册时间满1年，正常经营，无严重失信或违法记录。
2) 数据活动基础
企业需有明确的业务数据活动，如数据收集、存储、分析等，非“空壳公司”。
3) 数据管理组织基础
已建立初步的数据管理组织，至少能满足1级（初始级）的基础要求，如有专人负责数据管理、有基础的数据管理制度或流程。
2.数据拥有方（甲方）等级条件：
等级 | 成立时间 | 营业收入(万元/年) | 从业人员(人) | 结构化数据量 | 其他要求 |
1级 (初始级) | ≥1年 | ≥100 | ≥30 | ≥80GB | 无特殊要求 |
2级 (受管理级) | ≥1年 | ≥100 | ≥50 | ≥100GB | 具有专职数据管理人员≥2人，至少4个能力域(除数据战略)有管理办法，拥有至少2项数据管理工具(软著或采购合同) |
3级 (稳健级) | ≥3年 | ≥1000 | ≥100 | ≥1TB | 建立组织级数据管理规章制度，数据战略与业务战略匹配，开展组织级数据质量、安全活动 |
4级 (量化管理级) | ≥4年 | ≥5000 | ≥1000 | ≥5TB | 建立可量化的评估指标体系，参与国家/行业标准制定 |
5级 (优化级) | ≥5年 | ≥10000 | ≥5000 | ≥10TB | 数据管理流程实时优化，成为行业biaogan，主导标准制定 |
3.信息技术服务方（乙方）等级条件
等级 | 成立时间 | 营业收入 (万元/年) | 从业人员（人） | 其他要求 |
1级 (初始级) | ≥1年 | ≥300 | ≥20 | 无特殊要求 |
2级 (受管理级) | ≥1年 | ≥500 | ≥50 | 具有专职数据管理人员≥2人，拥有至少2项数据管理工具 |
3级 (稳健级) | ≥2年 | ≥1000 | ≥100 | 提供为甲方建立数据管理规章制度、数据质量、安全等服务的合同及交付物 |
4级 (量化管理级) | ≥3年 | ≥5000 | ≥1000 | 获得DCMM三级及以上认证的客户数≥1个，提供合同及客户证书 |
5级 (优化级) | ≥5年 | ≥10000 | ≥5000 | 获得DCMM四级及以上认证的客户数≥1个，提供合同及客户证书 |
1)非独立法人(如分公司)贯标需获得具有独立法人资格的上级单位授权。
2)申请单位需写明数据总量以及每个系统的数据量，并提供相关证明材料。
3)申请单位专职从事数据管理人员的人数不少于2人并提供本单位正式发布的岗位说明书或DCMM数据管理师证书。
4)申请单位需提供正式发布的数据管理制度原文，覆盖除数据战略域外其他7个能力域中的4个域。
5)申请单位至少具有数据治理、数据质量、数据安全:数据标准、数据应用、数据架构、数据生存周期等方面的两项管理工具，并提供工具的软件著作权证书或产品采购合同作为证明材料。
2.信息技术服务方（乙方）：
1)非独立法人(如分公司)贯标需获得具有独立法人资格的上级单位授权。
2)申请单位可以选择五个能力域作为重点域，其他三个域作为辅助能力域。重点域的权重为0.158，辅助域权重为0.07。
3)申请单位为客户提供产品等技术服务时，合同应以申请单位对外提供的数据治理服务项目为主(该项目应以通过产品、技术、设计、咨询等综合服务帮助客户解决数据管理实际问题，提升数据管理水平为主)。
4)申请单位专职从事数据管理人员的人数不少于2人并提供本单位正式发布的岗位说明书或DCMM数据管理师证书。
5)重点能力域的证明材料以申请单位提供的项目资料(该项目需提供合同证明)为主，辅助能力域的证明材料可以选择用项目资料或者申请单位自身数据管理资料做支撑。
6)申请单位参与的大数据相关的团体标准、行业标准:国家标准、获得的软件著作权、专利以及guojiaji实验室出具的检测报告等可以作为证明材料。
7)申请单位至少具有数据治理、数据质量、数据安全、数据标准、数据应用、数据架构、数据生存周期等方面的两项管理工具，并提供工具的软件著作权证书或产品采购合同作为证明材料。
8)申请单位为委托运营管理方时，需要提供上级或者甲方单位授权(红头文件)，运营管理方所提供的证明材料可以是甲方单位的数据管理资料。
2.业务驱动：DCMM的实施必须与业务场景结合，例如通过数据应用提升客户体验、优化供应链效率。
3.持续迭代：数字化转型是长期过程，DCMM的成熟度模型（从初始级到优化级）为企业提供了阶梯式成长的路径。
DCMM是驱动数字化转型的关键转换器。为企业从“业务数据化”迈向“数据业务化”提供了可量化、可执行的实现路径。企业若想实现真正的数字化转型，不能只停留在技术工具的堆砌上，必须通过DCMM这样的标准体系，夯实数据基础，让数据真正成为驱动业务增长的核心引擎。
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