按照DAMA的理論，數據管理成熟度大致分為以下幾個等級：
1.0級：無能力。企業的數據管理活動和流程處于無組織狀態。
2.1級：初始級。企業使用有限的工具集進行通用的數據管理，只有很少或者根本沒有數據治理活動。
3.2級：可重復級。有一致的工具和角色定義來支持數據管理流程的執行。組織開始對數據質量問題有一定的認識，開始認識到主數據和參考數據的概念。
4.3級：已定義級。引入了數據管理流程并將其制度化，將數據管理視為一種組織促成因素。
5.4級：已管理級。企業開始管理與數據有關的風險，數據管理包括一些績效指標，在數據質量管理方面有顯著性的提高。
6.5級：優化級。企業實現了數據管理流程自動化，數據管理是高度可預測的，企業關注數據管理的持續改進。
第1級初始級，1）在項目范圍內建立數據職能項目和活動的業務案例；2）通過基本的成本——收益的方法對數據管理項目進行投資預算管理。
第2級受管理級，1）在單個部門或數據職能領域內，根據業務需求建立了業務案例和任務評估模型；2）在單個部門或數據職能領域內，建立業務案例的標準決策過程，并明確了利益相關者在其中的職責；3）在單個部門或數據職能領域內，利益相關者參與數據管理和數據應用項目的投資模型；4）在單個部門或數據職能范圍內，根據任務效益評估模型對相關的數據任務進行了評估。
第3級:穩健級，1)在組織范圍內,根據標準工作流程和方法建立數據管理和應用的相關業務案例;2)在組織范圍內制定了數據任務效益評估模型以及相關的管理辦法﹔3)在組織范圍內,業務案例的制定能獲得高層管理者、業務部門的支持和參與;4)在組織范圍內,通過成本收益準則指導數據職能項目的實施優先級安排;5）在組織范圍內,通過任務效益評估模型對數據戰略實施任務進行評估和管理,并納入審計范圍。
第4級:量化管理級，1)構建專門的數據管理和數據應用TCO方法,衡量評估數據管理實施切入點和基礎實施的變化,并調整資金預算;2)使用統計方法或其他量化方法分析數據管理的成本評估標準;3)使用統計方法或其他量化方法分析資金預算滿足組織目標的有效性和準確性。第5級:優化級，1)建立并發布數據管理資金預算藍皮書;2)在業界分享最佳實踐,成為行業標桿。
初始級：數據需求的管理主要是在項目級進行體現，沒有統一的管理流程，主要是被動式的管理。
受管理級：組織已經意識到數據是資產，根據管理策略的要求制定了管理流程，指定了相關人員進行初步的管理。
穩健級：數據已經被當做實現組織績效目標的重要資產，在組織層面制定了系列的標準化管理流程促進數據管理的變化。
量化管理級：數據被認為是獲取競爭優勢的重要資源，數據管理的效率能夠進行量化分析和監控。
優化級：數據被認為是組織生存的基礎，相關管理流程能夠實時優化，能夠在行業內進行最佳實踐的分享。
● 等級一：初始級。組織沒有意識到數據的重要性，數據需求的管理主要是在項目級來體現，沒有統一的數據管理流程，存在大量的數據孤島，經常由于數據的問題導致低下的客戶服務質量、繁重的人工維護工作等。
● 等級二：受管理級。組織已經意識到數據是資產，根據管理策略的要求制定了管理流程，指定了相關人員進行初步的管理，并且識別了與數據管理、應用相關的干系人。
● 等級三：穩健級。數據已經被當作實現組織績效目標的重要資產，在組織層面制定了系列的標準化管理流程以促進數據管理的規范化，數據的管理者可以快速地滿足跨多個業務系統、準確、一致的數據要求，有詳細的數據需求響應處理規范、流程。
● 等級四：量化管理級。數據被認為是獲取競爭優勢的重要資源，組織認識到數據在流程優化、工作效率提升等方面的作用，針對數據管理方面的流程進行全面的優化，針對數據管理的崗位進行關鍵績效指標(key performance indicator，KPI)的考核，規范和加強數據相關的管理工作，并且根據過程的監控和分析對整體的數據管理制度和流程進行優化。
● 等級五：優化級。數據被認為是組織生存的基礎，相關管理流程能夠實時優化，能夠在行業內進行最佳實踐的分享。
