DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073-2018）国家标准，是我国首个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。

1. 优化决策与提升效率：通过建立规范的数据管理流程和体系，提高数据质量和准确性，从而增强企业的决策效果和管理效率。

2. 培养数字化人才：有利于帮助企业建立数据管理和应用的专业团队，加强人员的数据资产意识，培养具有数据思维的专业人才。

3. 提升企业信誉：获得官方认可的DCMM认证可以增加客户对企业数据安全和隐私保护的信任感，进而提升企业形象和市场竞争力。

4. 降低风险与成本：识别和解决数据管理过程中的问题和风险，减少数据泄露、丢失及合规性问题的发生，相应地降低了成本和法律风险。

5. 规范数据管理：有助于理清企业数据管理的长处和不足，确定治理的优先顺序和内容，更有效地管理和使用数据资源。

6. 建立数据体系：帮助企业建立与企业发展战略相匹配的数据管理体系，包含组织体系、制度体系、标准体系以及工具和技术体系等。

7. 投标加分必备：在招标项目中，DCMM认证可作为企业的一个加分项，提高竞标成功率。

8. 获得政府补贴：获得DCMM认证的企业给予最高不超过50万元的补助。

9. 提升核心竞争力：促进企业数据管理工作与生产运营各环节的融合，实现数据驱动的科学决策、产品创新和智慧运营，全面提升企业核心竞争力。

10. 实现成本节约：通过整合和共享客户数据资源，有效降低生产和营销成本，实现管理效率与经济效益的双重提升。

DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、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，细分为28个过程域和445项条款要求。

DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，自低向高依次为初始级（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），不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。

初始级（1级）：数据需求的管理主要是在项目级体现，没有统一的管理流程，主要是被动式管理。

受管理级（2级）：部门级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。

稳健级（3级）：数据已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。

量化管理级（4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化分析和监控。

优化级（5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，能在行业内进行最佳实践分享。