DCMM 作为中国首个数据管理领域的国家标准，通过结构化、证据导向、**度访谈与文档审查相结合的评估过程，客观衡量组织在数据管理八大核心领域的能力水平。以下从核心框架、评估方法、等级判定等维度，全面解析其认证评估体系。 

DCMM 将数据管理能力拆解为 8 大核心域（含 28 个能力项），覆盖数据管理全生命周期： 

1.数据战略：聚焦数据愿景规划、职能职责划分等顶层设计。 

2.数据治理：涵盖组织架构、制度体系、数据文化建设等治理基础。 

3.数据架构：包括数据模型设计、数据分布规划、集成架构搭建等。 

4.数据应用：涉及数据分析、开放共享、数据服务化等价值落地。 

5.数据安全：包含安全策略制定、数据保护措施、合规管理等风险防控。 

6.数据质量：覆盖质量标准建立、全流程检查、持续提升机制等。 

7.数据标准：规范业务术语、参考数据、主数据等基础定义。 

8.数据生存周期：贯穿数据需求、设计开发、运维归档的全流程管理。 

提示：八大能力域并非孤立存在，而是相互关联的有机整体。例如，数据战略为其他领域提供方向指引，数据安全则贯穿数据全生命周期。 

DCMM 评估拒绝 “纸上谈兵”，通过文档与访谈的交叉验证，确保评估结果真实反映组织实际能力： 

（一）文档证据审查 

1.核心要求：需提供与 28 个能力项相关的制度文件、流程记录、系统截图、培训材料、执行报告等。 

2.关键原则： 

1.证据需体现 **“实际执行痕迹”**（如会议纪要、审批记录、操作日志），而非仅停留在制度层面； 

2.覆盖全流程闭环（如 “数据质量检查” 需同时提供检查标准、检查记录、问题整改单）。 

（二）关键人员访谈 

1.访谈对象：分层级、分角色覆盖（高管、数据管理部门、业务部门、IT 部门等）。 

2.核心验证点： 

一致性：不同部门对同一流程 / 制度的描述是否统一？ 

理解度：相关人员是否清晰自身职责并掌握执行要点？ 

落地性：流程是否真正运行？解决了哪些实际问题？效果如何量化？ 

3.价值：有效避免 “文档与实践脱节”，是评估真实性的核心保障。 

DCMM 定义 5 个成熟度等级，每个等级对应明确的能力特征： 

• 判定原则：采用 “木桶效应”，即整体等级由 28 个能力项中的最低等级决定（如多数项达 3 级，但 1 项为 2 级，则整体为 2 级）。 

DCMM 评估流程严谨规范，全程体现客观性与专业性，从启动到认证通过，需历经多个环节，每个步骤都紧密关联、环环相扣，具体流程如下： 

1.启动与准备

1.企业明确评估范围（全组织 / 特定业务单元 / 系统），组建内部对接团队； 

2.选择经中国电子信息行业联合会授权的评估机构。 

2.差距分析（可选但推荐）

1.评估师开展预评估，识别现状与目标等级的差距； 

2.企业据此制定针对性改进计划并落地。 

3.正式评估申请

1.向评估机构提交申请材料，确认评估范围与时间。 

5.现场评估

1.启动会：明确评估目标、流程及参与人员； 

2.证据审查：核验与 28 个能力项相关的文档、记录等； 

3.深度访谈：多轮、多角色交叉访谈，验证实践落地情况； 

4.现场观察：查看关键流程操作或系统演示； 

5.每日小结：及时沟通发现，澄清疑问。 

5.初步发现与沟通

1.评估师汇总证据与访谈记录，形成初步评分及等级草案； 

2.与企业沟通确认事实，消除信息偏差。 

6.评估报告编制

1.输出详细报告，包含各能力项评分依据、优势与改进建议、初步等级结论。 

7.专家评审会

1.独立专家组（3 人以上）审核报告、证据链及访谈记录； 

2.质询评估师，确保评估过程合规、结果客观； 

3.投票确认最终成熟度等级。 

8.结果发布与认证

1.颁发正式评估报告及等级证书； 

2.结果（脱敏后）录入官方备案平台，具备公信力。 

9.持续改进（后续）

1.企业依据报告中的建议，制定数据管理能力提升计划并实施。 

1.高层支持：高管重视是推动跨部门协作、资源投入的核心保障； 

2.真实透明：提供真实证据，坦诚反馈现状，避免 “形式化应付”； 

3.全员参与：业务、IT、数据团队紧密协作，确保评估覆盖全流程； 

4.充分准备：提前开展内部自评，查漏补缺，夯实实践基础； 

5.价值导向：将数据管理与业务目标绑定，在访谈中体现实际价值。 

1.摸清家底：系统诊断数据管理现状，识别短板与风险； 

2.统一共识：以国家标准为框架，规范组织内部数据管理语言； 

3.明确方向：提供能力提升路线图，指导数据管理体系建设； 

4.驱动价值：促进数据质量提升与业务融合，支撑数据驱动决策； 

5.合规背书：满足监管要求，增强市场信任度与竞争力。 

总结：DCMM 认证评估不仅是 “拿证”，更是一次对组织数据管理能力的深度体检。其核心在于通过 “证据 + 访谈” 的双轨验证，客观衡量数据管理实践的成熟度，最终推动组织实现数据价值的最大化。企业应避免 “应试心态”，以评估为契机，夯实数据管理基础，赋能业务发展。