DCMM认证（数据管理能力成熟度评估）的各种优势。
信息技术和经济社会的融合导致了数据的爆炸式增长。数据以其重要价值成为国家基础性战略资源，正日益对全球生产、流通、分配和消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。充分发挥数据价值的前提是管理好数据。然而，数据规模的增加和数据格式的复杂性都给企业数据管理带来了挑战。
2021年是“十四五”的开局之年，也是中国推进数字化发展和数字化要素市场研究的关键一年。国家高度重视大数据产业在经济社会发展中的作用，提出加快培育数字要素市场。2018年，工信部牵头制定并发布了DCMM。旨在帮助企业运用先进的数据管理理念和方法，建立和评估自身的数据管理能力，不断完善数据管理组织、流程和体系，充分发挥数据在推动企业向信息化、数字化、智能化发展中的价值。 下面擎标给大家总结一下相关政策情况以及做DCMM能够给企业带来的优势。
1.产业政策
a.《促进大数据发展行动纲要》（国发［2015］50号）
建立标准规范体系，推进关键共性标准的制定和实施，开展标准验证和应用试点示范，建立标准符合性评估体系，积极参与相关国际标准制定工作。
b.《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管共享的若干意见》（国办发［2015】51号）
建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等；加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准；引导建立企业间信息共享交换的标准规范。
c.工信部《大数据产业发展规划（2016—2020）》
重点任务：推进大数据标准体系建设
d.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》
促进大数据产业健康发展、加快政府数据开放共享
e.《政务信息资源共享管理暂行办法》国发［2016］51号
原则：统一标准、统筹建设
f.党的十九大报告
推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合
2.产业发展
2012年：基础技术基础设施
大数据领域最具影响力的技术和产品主要围绕数据清洗、汇聚、存储、处理等基础技术和基础设施展开
2014年：分析方法与系统
已形成一批针对特定场景的大数据管理和处理解决方案，数据驱动的人工智能取得突破性进展，人们分析数据并萃取信息、知识和智能的热情高涨。数据分析方法、技术和产品与相关企业成为生态系统中最活跃的部分。
2016年行业和领域应用大数据产业实践与实施
虽然大数据技术还远未成熟，但是体系已经渐趋完整，与传统产业、行业的结合也日益紧密，面向行业和领域的大数据应用与相关企业，发展迅猛，成为新的焦点，大数据生态系统也更加成熟
2018年：大数据治理
随着在行业领域应用的深入，数据作为基础性战略资源的地位日益凸显，数据确权、数据质量、数据安全、隐私保护、共享开放等问题日益受到高度关注并引发深度思考。大数据治理的概念受到关注，成为大数据产业生态系统的新热点。
3.国家标准进程
GB／T36073—2018《数据管理能力成熟度评估模型》—我国数据管理领域首个国家标准2018年3月15日正式发布。
●2013年标准立项前的研究、申报标准立项
●2014年国家标准正式立项，启动标准正式研制工作
●2015年编制具体标准内容
●2016年在以下行业做了充分的试验验证：金融（人行、工商、建行、光大、银联）、能源（国网、云南电网、天津电网、浙江电网）、通讯（中移动、电信）
●2017年根据试验验证情况重新修改标准内容，并报批、在上海、北京进行宣贯
●2018年3月发布，2018年10月正式实施
●2019年广东、深圳、四川、新疆、潍坊等地进行了宣贯
除了政策扶持，擎标总结，开展DCMM评估也是企业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，提升数据管理内在动力的战略选择。推动企业数据管理理念和方法创新、提升人员技能、持续提升数据管理能力等多维度作用于企业运营和管理的方方面面，全面释放数据要素价值，培育数据产业生态，促进数字经济健康发展。
1. 推动企业数据管理理念和方法创新
数字经济时代，先进的数据管理理念和方法，是提升企业数据管理能力的基本保障。
DCMM以数据生存周期为基础，以数据战略为指引，以数据治理为支撑，建立数据架构、数据标准、数据应用、数据质量、数据安全的全方位数据管理生态体系，形成8个能力域，并将每个能力域进一步划分为二级能力项（共计28个能力项），并以组织、制度、流程和技术作为8个核心域评价维度。
通过该标准的实施，可以全面地规范、指导组织数据管理相关工作，定义和细化数据管理的领域，促进信息水平的提升。
2. 提升人员技能，建立数据能力提升体系
人才是技术的载体、创新的根本，创新驱动的本质特征决定了人才是企业在数字经济时代创新发展的核心驱动要素。
通过开展DCMM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。
具体来说：一是规范数据管理体系建设。通过DCMM可以帮助企业开展数据管理、应用工作的规划，了解相关工作的内容，指导后续的建设。二是提升从业人员技能。DCMM是数据管理、应用方面的参考模型，可以提升从业人员对数据管理工作的理解和技能，从而改进数据管理情况。三是规范外部厂商的评价。通过对第三方厂商以及员工DCMM资质的检查，可以降低实施的风险，提升项目建设的质量。
