在數字化轉型加速推進的今天，許多企業雖然積累了海量數據，卻依然面臨“數據多而無用、系統雜而難管”的困境。為什么投入大量資源建設的數據平臺難以支撐業務決策？為什么跨部門數據共享始終難以打通？這些問題的背后，往往反映出企業在數據管理能力建設上的系統性缺失。而DCMM（數據管理能力成熟度評估模型）作為我國首個自主制定的數據管理國家標準，正逐漸成為衡量和提升企業數據治理水平的重要工具。那么，DCMM究竟如何幫助企業從“有數據”走向“用好數據”？

DCMM模型由國家標準化管理委員會于2018年正式發布，其核心在于將數據管理能力劃分為八個關鍵能力域：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。每個能力域又細分為五個成熟度等級（初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級），形成一套可量化、可評估、可改進的體系。在2025年，隨著《數據二十條》等政策深入推進，越來越多行業主管部門將DCMM評估結果納入企業資質評審或項目申報的參考依據。例如，某東部省份在2024年底發布的智能制造專項資金申報指南中明確要求申報單位需達到DCMM三級及以上水平。這使得DCMM不再僅是技術團隊的內部工具，而成為影響企業戰略資源配置的關鍵指標。

以某大型制造企業為例，該企業在2023年啟動DCMM三級認證準備時，發現其數據質量問題尤為突出：同一客戶在不同系統中的名稱、地址甚至編碼存在多達7種變體，導致供應鏈協同效率低下。通過DCMM框架梳理，企業首先在“數據標準”和“數據質量”兩個能力域投入資源，建立統一主數據管理體系，并嵌入業務流程關鍵節點進行校驗。到2024年中期，客戶數據一致性提升至98%，訂單交付周期縮短15%。更重要的是，該企業并未止步于認證本身，而是將DCMM評估結果轉化為年度數據治理路線圖，每年聚焦2-3個薄弱能力域進行迭代優化。這種“評估—改進—再評估”的閉環機制，使其在2025年初順利通過DCMM四級評審，成為行業內少數達到該級別的企業之一。這一案例表明，DCMM的價值不僅在于認證結果，更在于其提供的結構化改進路徑。

然而，在實踐中仍有不少企業對DCMM存在誤解。有的將其等同于一次性項目驗收，忽視持續改進；有的過度追求高等級而脫離業務實際，造成資源浪費；還有的將評估工作完全外包，導致內部團隊能力未得到實質提升。要真正發揮DCMM效能，企業需把握以下關鍵點：第一，高層支持不可或缺，數據戰略必須與業務戰略對齊；第二，避免“為評而評”，應結合自身發展階段設定合理目標；第三，注重跨部門協同，數據治理不是IT部門的獨角戲；第四，建立長效運營機制，將評估指標融入日常管理；第五，重視人員能力建設，培養既懂業務又懂數據的復合型人才；第六，善用評估結果指導投資優先級，避免盲目投入；第七，關注數據安全與合規要求，尤其在跨境數據流動場景下；第八，定期復盤評估成效，確保改進措施落地見效。唯有如此，DCMM才能從紙面標準轉化為驅動企業高質量發展的內生動力。