DCMM评估模型将数据管理能力划分为不同的成熟度级别，自低向高依次为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级，不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。
DCMM评估模型旨在帮助企业了解自身在数据管理方面的现状，并指导其进行有针对性的改进。下面将介绍一份简单的步骤指南，帮助企业进行DCMM自评估。
第一步：确定评估范围
组织需要明确评估的范围，确认此次评估是以数据拥有方还是数据解决方案提供方的身份参加，确定评估的业务部门、数据管理流程、数据系统等内容，保证评估的全面性和针对性。
数据拥有方（甲方）：DCMM评估模型可以评估数据拥有方在数据管理方面存在的问题并给出针对性建议，帮助其提升数据能力水平。
数据解决方案提供方（乙方）：通过DCMM标准的落地实施，可以帮助数据解决方案提供方完善自身解决方案的完备度，提升自身咨询、实施的能力。
第二步：收集相关资料
组织需要收集与数据管理相关的规范文件、流程图、数据管理相关报告（数据质量报告、数据安全审计报告、数据运维报告等）、数据管理组织架构等资料，以便作为评估的依据。
（1）数据管理相关规范文件：包括数据管理相关的政策文件、规程、指南、标准化文件等。这些文件可以展示组织在数据管理方面的规范和要求，从而评估其是否具备制定和执行有效数据管理策略的能力。
（2）数据管理流程图：涉及到数据采集、存储、处理、分析和应用的流程图，以及数据质量管理、数据治理等流程图。通过分析这些流程图，可以了解数据管理过程中的关键环节和流程是否清晰明确，是否存在风险和瓶颈。
（3）数据管理相关报告：涵盖数据质量、数据安全、数据运维等组织数据管理的各个方面，能帮助组织全面了解其数据管理里工作的现状和问题，为未来的改进和优化提供重要的参考依据。
（4）数据管理组织架构：包括数据管理部门的组织架构、人员配置、职责分工等信息。用于评估组织在数据管理方面的组织架构是否合理、人员是否配备到位，以及是否存在交叉职责或职责不清等情况。
第三步：进行能力评估
根据DCMM模型的要求，对组织的数据管理能力进行评估，可以采用问卷调查、专家访谈、文件审查等方式，收集数据并进行分析。也可借助数据管理能力成熟度评估服务平台进行DCMM自评估。
登录网址前需注册企业信息，进入评估页面后选择响应的评估角色（“甲方”或“乙方”）。
接着，认真填写网站上的问卷，如实回答问题，保证信息真实性与准确性。
Zui后，提交调研问卷，下载对应的自评估报告。
第四步：分析评估结果
根据收集到的数据、文件资料以及自评估平台所提供的自评估报告，对组织在数据管理能力各个方面的表现进行分析，找出优势和改进的空间。
在这一步需要识别出组织在数据管理方面的优势和成功实践，包括良好的数据质量控制机制、有效的数据安全保障措施、健全的数据治理结构等，以及这些优势背后的关键因素。找出组织在数据管理方面存在的问题和改进的空间，可能涉及到数据质量不达标的领域、安全漏洞、数据治理缺失、备份恢复能力不足、数据分析能力不足等方面的问题。将组织的数据管理能力与DCMM模型中的各个成熟度级别进行对比评估，以确定组织当前的数据管理成熟度水平，并明确与目标成熟度级别之间的差距。
第五步：制定并实施改进计划
组织可根据评估结果，确定数据管理方面Zui需要改进的领域和具体目标，例如数据质量改进、数据安全加强、数据治理优化、备份恢复能力提升、数据分析能力提高等。针对每个改进目标，制定具体的改进措施和方法，包括技术、流程、组织等方面的改进，确保改进计划有针对性和可操作性。
组织可为每项改进措施设定明确的时间表和里程碑，确保改进计划的实施有序进行，并与业务发展和战略目标相衔接。明确负责推动每项改进措施的责任人和相关团队，建立监督机制，确保改进计划的顺利执行和落实。评估所需的资源投入，包括人力、物力、财力等方面，为改进计划的实施做好充分的准备，并合理安排预算和成本。
Zui后，组织可制定沟通计划，向相关利益相关方传达改进计划和目标，建立有效的沟通渠道，以及制定数据管理相关培训计划，提升员工在数据管理方面的专业能力和意识。建立改进计划的监测和评估机制，确保改进效果的可持续性和可衡量性，及时调整和优化改进计划。
