数据是企业和组织的重要资产，对于其业务运营、决策制定和创新发展具有重要的支撑作用。然而，随着数据量的不断增加和数据应用的不断扩展，数据管理面临着越来越多的挑战和难题，如数据质量不高、数据安全风险增加、数据治理不规范等。为了解决这些问题，提高数据管理能力和水平，需要一种科学的评估方法和工具。

GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型就是为此而生。该模型是在国内外数据管理实践和经验的基础上，结合数据管理能力成熟度模型（DCAM）和数据治理框架（DGF）的理念和方法，提出的一套适用于中国企业和组织的数据管理能力成熟度评估模型。该模型包括六个维度、二十个领域和一百多个评估项，涵盖了数据治理、数据质量、数据安全等方面的内容。

具体来说，该模型的六个维度分别是：战略与规划、组织与人员、流程与方法、数据治理、数据质量和数据安全。每个维度下面又包括若干个领域，如战略与规划维度下面包括战略规划、数据治理战略、数据安全战略等领域。每个领域下面又包括若干个评估项，如战略规划领域下面包括战略制定、战略实施、战略评估等评估项。

通过使用该模型，企业和组织可以全面了解其数据管理能力的现状和不足，识别出数据管理方面的风险和机会，制定相应的数据管理策略和计划，提高数据管理能力和水平，实现数据价值的最大化。同时，该模型还可以帮助企业和组织与国内外的数据管理标准和最佳实践接轨，提高其在国际市场上的竞争力。

需要注意的是，该模型并不是一种刚性的评估标准，而是一种灵活的评估方法和工具。企业和组织可以根据自身的实际情况和需求，选择适合自己的评估项和评估方法，进行自我评估或请专业机构进行评估。同时，该模型也不是一种一次性的评估，而是一种持续性的评估，企业和组织可以定期进行评估，以跟踪和监控其数据管理能力的变化和提高情况。

总之，GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型是一种科学的评估方法和工具，可以帮助企业和组织全面了解其数据管理能力的现状和不足，制定相应的数据管理策略和计划，提高数据管理能力和水平，实现数据价值的最大化。

相关标准
- GB/T 20984-2007 数据质量
- GB/T 31174-2014 数据安全分类与等级
- GB/T 35273-2017 数据治理框架
- GB/T 35275-2017 数据治理术语
- GB/T 35276-2017 数据治理流程