由于大数据是相对较新的行业，现阶段大数据相关理论的发展相对滞后，特别是数据治理相关的理论。目前国内各家单位更多是采用国际咨询公司的理论框架或者国际数据管理协会的数据管理知识体系作为引导，但是这些理论基本没有考虑国内数据行业发展的现状和特性，且普及程度也有待提高，导致目前国内很多公司在数据管理方面的意识薄弱，管理方式各异，发展相对落后。在这个背景下，由中国电子技术标准化研究院牵头制定了大数据重点标准《数据管理能力成熟度评估模型》（DataManagement Capability Maturity Assessment Model,DCMM）,本标准在对国内外相关理论、实践进行充分研究的的基础上，结合国内数据行业的特征和发展需要，制定了国内个数据能力成熟度评价模型，用来指导和规范国内各家单位的数据管理行为，促进国内大数据行业的整体发展。
DCMM模型对组织的数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大能力域（数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期），并对每项能力进行了二级能力项（28个能力项）和发展等级的划分（5 个等级）以及相关功能介绍和评定指标（445项指标）的制定。描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。适用于信息系统的建设单位，应用单位等进行数据管理时候的规划，设计和评估。也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。
人工智能AI、数字化转型等为公司带来了期望值的改变：服务更好、交付更快、成本更低。企业和机构必须转型才能跟上趋势，站稳脚跟，而这一切都需要通过数据来实现。不管是数据仓库和商业智能、数据集成与互动操作性、数据建模与设计、数据质量、元数据等，数据管理专家认证都囊括其中，更甚至，数据管理专家认证还能帮忙解决企业数据零散、主数据混乱、数据采集阶段污染情况严重、数据收集模式落后等问题。