任何一個項目或者變革過程，必須可評價，才能實現可管理、可優化。對于數字化轉型也一樣，需要一套科學的方法來對數字化轉型的成熟度水平進行可靠的衡量。

這個科學的衡量方法，具體表現一般為一個涵蓋多維度、多等級的能力評價模型。

當前，國內外有很多系統性的數字化成熟度評價模型，包括通用性的企業評價模型和針對某一特定類型企業或特定行業企業的評價模型。

對于前者，代表性的模型有：CMM(能力成熟度模型)、CMMI(能力成熟度模型集成)、DMM(數據管理成熟度模型)、DCMM(數據管理能力成熟度模型)等。

對于后者，代表性的模型有：IDC&思科的中小企業全數字化成熟度模型、華為的開放數字化成熟度模型、工商銀行的商業銀行數字化轉型能力框架及成熟度評價方法、德勤的零售企業數字化成熟度模型，以及工信部的制造業中小企業數字化水平評測指標等。

下面主要對通用性的企業成熟度評價模型介紹：

1. CMM

CMM全稱是Capability Maturity Model，有時也表示為SW-CMM，其本質上是一種用于評價軟件承包能力并幫助其改善軟件質量的方法。

CMM是由美國卡內基梅隆大學軟件工程研究所1987年開發成功的，雖然稱之為是能力成熟度模型，但它的聚焦于對軟件企業的成熟度進行評價。

CMM目的是幫助軟件企業對軟件工程過程進行有效的管理和改進，使其更加有效地開發出高質量的軟件產品。

CMM定義了五個不同的成熟度等級，分別是初始級、可重復級、已定義級、管理級，和優化級。具體內涵分別如下：

初始級(Initial)：企業的軟件項目處于無序狀態，項目進行過程中常放棄當初的計劃;

管理活動沒有章法，缺乏健全的管理制度;

開發項目成效不穩定，項目成功主要依靠項目負責人個人的經驗和能力，對項目負責人的依賴性過強。

可管理級(Repeatable)：

管理實現了制度化，建立了基本的管理制度和規程，管理工作有章可循;

初步實現了標準化，開發工作可以比較好地按標準實施;

項目的變更得以依法進行，項目具備基線化特征，版本穩定且可跟蹤;

新項目的計劃和管理基于過去的實踐經驗，具有重復以前成功項目的環境和條件。

已定義級(Defined)：企業在軟件系統開發過程中，包括技術工作和管理工作，均已實現了標準化和文檔化，建立了完善的培訓制度和專家評審制度;

全部技術活動和管理活動均可控制，對項目進行中的過程、崗位和職責均有共同的理解。

量化管理級(Managed)：企業對產品和過程已建立了定量的質量目標，其中，開發活動中的生產效率和生產質量是可度量的;

企業建立了過程數據庫，實現了對項目產品和過程的控制，可預測過程和產品質量趨勢，并實現及時糾正。

優化級(Optimizing)：企業可集中精力改進過程，在項目中采用新技術、新方法;

企業擁有防止出現缺陷、識別薄弱環節以及加以改進的手段，可取得和過程有效性相關的關鍵統計數據，并可根據數據分析不斷總結得出最佳實踐方法。

2. CMMI

在CMM的基礎之上，又不斷升級出了最新版本的評價模型，即CMMI(Capability Maturity Model Integration)，能力成熟度模型集成。

CMMI有效地將各種能力成熟度模型在同一架構中進行了統一集成，是一個融合多個學科專業的企業能力管理工具，用以解決除軟件開發以外的軟件系統工程和軟件采購工作中的迫切需求。

在CMMI中，一共定義了5個級別，即：執行級、管理級、明確級、量化級、優化級，其中高成熟度等級表示企業有比較強的軟件綜合開發能力。

3. CMMI-DMM

DMM(Data Management Maturity)，企業數據管理成熟度模型，是由CMMI協會于2014年發布的，它可以用來評估和提升組織的數據管理水平。

DMM可以幫助企業有效地跨越IT與業務之間的鴻溝，采用科學的實踐框架，指導企業遵循標準化的升級路徑，不斷優化對數據資源的各方面管理活動。

DMM模型沿用了軟件能力成熟度集成模型(CMMI)的一些基本原則、結構和證明方法，定義了企業數據管理工作中一系列的關鍵概念和產業經驗共識。

在一些場合中，DMM也被表述為CMMI-DMM。

對于正在開展數字化轉型工作的企業來說，DMM是非常“稱職”、可靠的成熟度管理工具。

企業可以結合自身的組織架構、業務特征、利益相關者情況，從DMM中衍生出符合自身發展需求的數字化成熟度模型。

已執行級(Performed)：數據作為項目實施的需求進行管理;

可管理級(Managed)：企業意識到數據作為企業關鍵資產的重要性，局部實現了常態化管理;

可定義級(Defined)：數據在組織中被視為關鍵生產要素;

可度量級(Measured)：數據被視為競爭優勢的來源分析;

優化管理級(Optimized)：在一個充滿活力和競爭的市場中，數據被視為生存的關鍵，持續提升和優化。

4. DCMM

面向數字化轉型和數據管理的迫切需求，國內也有類似于CMMI-DMM的具有影響力的通用成熟度評估模型，即DCMM，Data management Capability Maturity Model，數據管理能力成熟度評估模型。

DCMM由全國信息技術標準化委員會牽頭編制，并于2018年3月15日發布。

該模型參考了DAMA(國際數據管理協會)發布的DMBOK相關內容，形成了我國在數據管理領域的首個國家標準(GB/T36073-2018)。

與CMMI-DMM類似，DCMM模型將組織的數據能力成熟度氛圍五個重要等級，包括初始級、受管理級、穩健級、量化管理級，以及優化級。

與DMM相比，DCMM更符合中國數字化轉型的具體產業發展特色，對金融、政府、零售、工業等不同領域的數字化建設與實施場景均具有成熟的管理方法支撐。

DCMM將組織的數據管理劃分為八大能力域，包括數據戰略、數據治理、數據架構、數據標準、數據質量、數據安全、數據應用、數據生存周期，共涵蓋28個過程項、441項評價指標。

和DMM相比，DCMM所定義的內容維度詳細全面，在表述方面更加接近國內企業管理的實踐用語。同時，DCMM的定位層級更高，屬于國家級標準。

在DCMM中，強調數據戰略和數據標準，數據戰略是組織數據管理的最高總則，為組織的數據管理提供方向指引。

數據標準則是數據管理實踐的執行規范，為組織的數據管理提供具體的操作指導。

除此以外，DCMM還突出強調了數據安全和數據應用兩大方面內容。