DMMfDCM数据管理成熟度模型评估工具对比一、数据管理成熟度的国内外模型（一）数据管理成熟度模型产生背景在大数据时代，数据如同石油一样成为广泛意义上的战略资产。数据管理工作逐渐进入更多数据研究者、涉及数据管理的企业及机构，甚至国家层面的高度重视。数据管理急需治理体系、架构、质量与安全、应用等方面的指引，并根据这些方面呈现的特征划分阶段。任何一种事物，都可以从发展历程，根据确定的原则，划分出历史阶段，以便进行研究、对比、预测。举例来说，一种事物，可以全周期地划分为萌芽、初创、发展、成熟、衰退共5个一级阶段；也可以择其要，划分为产生、发展、成熟共3个一级阶段。这些逻辑意义上的阶段划分，在每类具体工作中，命名千差万别。并且还可以将一级阶段划分为多个二级阶段。其具体划分情况均以便于开展所在组织内的工作为原则。数据管理也不例外，在其蓬勃发展的过程中，开展阶段划分工作是非常必要的，具有重要的意义。（二）数据管理成熟度国内外研究模型根据公开资料显示，国外多个企业或机构根据其管理经验及时发布了数据管理能力成熟度评价标准，具体如下图所示：GartnerQCMMi
