DCMM是针对企业数据管理和应用能力的评估框架，从标准本身讲，任何企业都可以申请。目前主要适用于两类。

数据拥有方

金融与保险机构、互联网企业、电信运营商、工业企业、数据中心所属主体、高校、政务数据中心等

信息技术服务方

数据开发/运营商、信息系统建设和服务提供商、信息技术服务提供商等

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、数据生存周期8个核心能力域，细分为28个过程域和445条能力等级标准。

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

Level 1 初始级

数据需求的管理主要是在项目级进行体现，没有统一的管理、流程，主要是被动式的管理。

Level 2 受管理级

组织已经意识到数据资产，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的管理。

Level 3 稳健级

数据已经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。

Level 4 量化管理级

数据被认为是获取竞争优势的重要资源，数据管理效率能够进行量化分析和监控。

Level 5 优化级

数据被认为是组织生存的基础，相关管理流程能够实时优化,能够在行业内进行最佳实践的分享。

DCMM主要从制度层面、平台工具层面、人员管理层面进行评估。通过数据管理成熟度的评估，真正发现问题、找到差距、提出改进方案和最佳路径，帮助企业自身实现数字化转型。

制度层面：

审查文件和记录：包括公司层面及部门层面的规章、制度、规范和管理规定等，以及公司在管理过程中的过程文档，如会议纪要、会签记录等。

平台工具层面：

观察数据管理过程和活动：重点了解数据管理系统/平台/工具的相关功能和使用记录。

人员管理层面：

人员访谈：对公司的规章制度执行以及数据管理平台使用情况进行核验，确认其实施过程与客观证据是否保持一致。