在當前數字化浪潮席卷各行各業的背景下，許多企業雖已意識到數據是核心資產，卻仍面臨“有數據、無治理”“有系統、無協同”的困境。為何投入大量資源建設的數據平臺難以產生預期價值？問題往往不在于技術本身，而在于缺乏系統性的數據管理能力框架。此時，DCMM（Data Management Capability Maturity Model，數據管理能力成熟度模型）作為我國自主制定的國家標準，正逐漸成為企業構建數據治理體系的重要抓手。那么，DCMM究竟如何幫助企業從混沌走向有序？

DCMM模型由國家標準化管理委員會于2018年正式發布，并在后續幾年中不斷被各行業采納和優化。該模型將數據管理能力劃分為八個核心能力域：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。企業可根據自身發展階段，對照模型進行自評或第三方評估，識別短板并制定改進路線圖。值得注意的是，截至2025年，已有超過30個省市將DCMM評估結果納入數字經濟政策支持或項目申報的參考依據，這進一步推動了企業主動開展數據管理能力建設。

以某中部地區大型制造企業為例，該企業在2024年初啟動DCMM三級（穩健級）認證工作。此前，其生產、銷售、供應鏈等系統各自為政，數據口徑不一，導致管理層決策依賴經驗而非數據。在引入DCMM框架后，企業首先梳理了數據戰略目標，明確“以數據驅動精益生產”為核心方向；隨后建立跨部門數據治理委員會，統一主數據標準，并在關鍵業務流程中嵌入數據質量監控機制。經過近一年的實施，不僅實現了物料編碼、客戶信息等核心數據的一致性提升至95%以上，還通過數據應用模塊支撐了智能排產系統的上線，使設備綜合效率（OEE）提升了12%。這一案例表明，DCMM并非紙上談兵，而是能夠與具體業務場景深度融合的實踐工具。

然而，DCMM的落地并非一蹴而就。許多企業在推進過程中常陷入“重評估、輕改進”“重技術、輕組織”的誤區。例如，部分企業僅將DCMM視為獲取政策補貼的門檻，評估結束后便束之高閣；另一些則過度依賴IT部門單打獨斗，忽視業務部門的參與，導致數據標準難以落地。要真正發揮DCMM的價值，需從組織、流程、技術三方面協同發力：一是設立專職數據治理團隊，明確數據Owner機制；二是將數據管理要求嵌入業務流程，如在采購合同審批中強制校驗供應商主數據；三是借助自動化工具提升數據質量監控與元數據管理效率。展望2025年及以后，隨著數據要素市場化配置加速推進，DCMM有望從“合規性工具”升級為“價值創造引擎”，助力企業在數據資產入表、數據產品開發等新賽道中搶占先機。

• DCMM是我國首個數據管理領域的國家標準，提供系統化的能力評估框架。
• 模型包含八大能力域，覆蓋數據全生命周期的關鍵管理環節。
• 成熟度等級分為五級，企業可據此制定階梯式提升路徑。
• 截至2025年，多地政府將DCMM評估結果與產業政策掛鉤，增強企業實施動力。
• 某制造企業通過DCMM三級建設，實現核心數據一致性超95%，支撐智能排產落地。
• 成功實施需打破“IT主導”思維，推動業務與技術深度融合。
• 常見誤區包括重評估輕改進、缺乏持續運營機制等。
• 未來DCMM將與數據資產入表、數據交易等新趨勢深度耦合，釋放更大商業價值。