用途：该技能基于 DDC 方法论（第 1.1 章）分析建筑组织中的数据演进模式，评估其数字化成熟度，从纸质工作流到完全数据驱动的运营。参考书目为《建筑行业数据使用的演进》。
主要能力：定义 6 个成熟度等级（LEVEL_0_PAPER 纸质、LEVEL_1_BASIC 基础数字、LEVEL_2_STRUCTURED 结构化数据、LEVEL_3_INTEGRATED 集成系统、LEVEL_4_AUTOMATED 自动化与分析、LEVEL_5_PREDICTIVE 预测与自主）。覆盖 8 类建筑数据：设计、成本、进度、质量、安全、采购、文档、沟通。通过 DataEvolutionAnalyzer 类执行评估，输出 MaturityAssessment，包含总体等级、各分类得分、数据流评估、优势、劣势、建议与分阶段路线图。
使用方式：从 dataclasses、enum、typing、datetime、json 导入后，实例化 DataEvolutionAnalyzer，调用 assess_organization(organization_name, survey_responses, system_inventory, process_documentation=None)。内部会分析数据流、计算分类得分、按权重汇总为总体得分并映射到成熟度等级，再识别差距、生成建议与路线图。
适用场景：建筑企业的数字化成熟度评估、数据战略制定、系统集成与自动化现状诊断。
限制：资料未提供安装命令、依赖版本、收费与平台信息；评估依赖 survey_responses 与 system_inventory 等输入数据，缺失时结果可能不准确；代码中部分方法（如 compare_assessments）未完整展示。