DCMM是我国数据管理领域的首个国家标准，它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）。这种等级划分不仅为企业提供了一个清晰的评估框架，还明确了不同阶段的数据管理特征和发展方向。您是否正计划申请DCMM（数据管理能力成熟度）认证，却对从何入手感到迷茫？不少企业误以为认证只是简单提交材料，结果在评估阶段屡屡碰壁，浪费宝贵时间与资源。成功通关DCMM的关键，在于充分且精准的前期准备。
1、核心准备
深度自检，摸清家底：这不是简单填写表格！需系统梳理企业当前数据管理各域（如数据战略、数据治理、数据应用等）的实际流程、制度、工具及执行效果。诚实识别短板，是制定提升计划的前提。
明确目标，精准定级：结合业务发展需求（如提升效率、满足合规、驱动创新），清晰设定本次认证期望达到的成熟度等级（2级至5级），目标不明易导致资源错配或评估结果不达预期。
组建核心，赋予权责：成立由高层、IT与业务骨干共同参与的专项工作组。明确牵头部门（常为信息中心/数据管理部门）并确保其获得充分授权，保障工作推动力。
战略对齐，规划先行：将DCMM提升目标融入企业整体战略，制定详细的实施路线图（涵盖差距分析、改进项、时间节点、资源投入），避免认证与业务“两张皮”。
2、关键筹备
材料体系化：依据选定等级的评估要求，全面收集、整理、编撰证明文件。包括但不限于：数据管理制度文档、流程规范、操作手册、培训记录、平台工具截图、应用成效报告（需体现量化价值）等，确保材料真实、完整、可追溯。
标准吃透：组织核心团队深入学习《GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》及官方解读文件，精准理解每个能力域、子域、条款的内涵与评估要点，避免因理解偏差导致失分。
模拟演练：条件允许下，可进行内部模拟评估访谈，让相关岗位人员熟悉评估流程与问答方式，检验材料准备充分性，提前发现并弥补沟通短板。
资源保障：确保项目所需的时间、预算、人力投入到位，高层持续关注与支持至关重要。
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⚠️警惕常见疏漏
重技术轻管理：只关注数据平台建设，忽视制度、流程、组织职责等管理要素的匹配与完善。
材料零散堆砌：文件缺乏系统性，未能清晰映射到评估模型的具体条款要求。
忽视业务价值呈现：未能有效收集和展示数据管理工作对业务效率提升、风险控制、决策支持或收入增长的实际贡献证据。
评估标准理解偏差：对条款要求解读不准确，导致准备方向错误或材料不对口。
DCMM对于企业的价值
1、有利于帮助企业更熟练地管理数据资产，增强数据管理和应用能力，提供一致的和可比较的基准来衡量一段时间内的进展。
2、有利于帮助企业明确数据管理能力的优劣势，帮助企业确定治理的优先顺序、范围和内容，更有效地管理和使用数据。
3、有利于帮助企业建立与其发展战略相匹配的数据管理能力体系，包括组织体系、制度体系、标准体系、工具和技术体系等。
4、有利于帮助企业建设数据管理和应用团队，培养数字化人才，促进数据思维和数据意识的建立。