在數字化轉型加速推進的今天，數據已成為企業核心資產。然而，許多企業在數據采集、存儲、分析和應用過程中仍面臨標準缺失、流程混亂、責任不清等問題。面對這一現實困境，如何系統性地評估并提升自身的數據管理能力？2025年，隨著國家對數據要素市場化配置的進一步推動，越來越多企業開始關注并申請數據管理能力成熟度模型（DCMM）認證。這不僅是合規要求，更是構建可持續數據競爭力的戰略選擇。

DCMM是由我國主導制定的數據管理國家標準（GB/T 36073-2018），其核心在于通過八個關鍵能力域——數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量、數據標準和數據生命周期——對企業數據管理能力進行分級評估。該模型將成熟度劃分為五個等級：初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級。不同于國際上的DAMA-DMBOK等框架，DCMM更強調本土化實踐，尤其契合中國企業在政策環境、組織結構和業務模式下的實際需求。例如，某中部地區制造業企業在2024年啟動DCMM三級認證準備時，發現其生產數據雖已實現自動化采集，但缺乏統一的數據標準和跨部門共享機制，導致設備故障預測模型準確率長期低于行業平均水平。通過對照DCMM框架梳理數據資產目錄、明確數據Owner職責，并建立數據質量監控閉環，該企業在2025年初成功通過三級認證，同時將預測性維護效率提升了37%。

值得注意的是，DCMM認證并非一紙證書，而是一個持續改進的過程。企業在實施過程中常遇到三大挑戰：一是高層支持不足，數據治理被視為IT部門事務；二是歷史系統孤島嚴重，主數據不一致問題突出；三是缺乏專業人才，難以將模型要求轉化為具體行動。對此，建議企業采取“以評促建”策略：首先開展自評估，識別短板；其次結合業務優先級制定分階段提升計劃；最后通過制度建設與技術工具雙輪驅動固化成果。例如，某大型能源集團在推進DCMM四級認證時，并未盲目追求高分，而是聚焦“數據質量”與“數據安全”兩個薄弱環節，引入自動化稽核工具，并將數據質量指標納入績效考核體系，最終不僅順利通過認證，還顯著降低了因數據錯誤導致的運營風險。這種務實路徑值得借鑒。

展望未來，隨著《數據二十條》等政策深化落地，DCMM認證的價值將進一步凸顯。它不僅是企業參與政府項目投標、獲取專項資金支持的重要資質，更是構建可信數據生態的基礎。2025年，預計將有更多行業主管部門將DCMM等級作為準入門檻，尤其是在金融、醫療、交通等數據密集型領域。因此，企業應摒棄“為認證而認證”的短期思維，真正將DCMM作為提升數據資產運營效率的路線圖。唯有如此，才能在數據要素時代贏得先機。

• DCMM認證基于國家標準GB/T 36073-2018，覆蓋八大核心能力域
• 成熟度等級分為五級，從初始級到優化級，體現能力遞進
• 認證過程強調“以評促建”，推動企業系統性改進數據管理體系
• 某制造業企業通過DCMM三級認證，設備預測維護效率提升37%
• 常見實施障礙包括高層重視不足、系統孤島和專業人才短缺
• 建議采用分階段策略，優先解決業務痛點而非追求高評級
• DCMM正成為政府項目準入和專項資金申請的重要參考依據
• 2025年數據要素政策深化，DCMM認證價值將持續釋放