在數字化轉型已成共識的2025年，為何仍有大量企業陷入“數據多卻用不好”的困境？這一問題背后，往往指向一個關鍵短板——缺乏系統化的數據管理能力。國家工業和信息化部自2018年發布《數據管理能力成熟度評估模型》（DCMM）以來，截至2025年上半年，全國已有超過3200家企業完成正式評估，其中通過三級及以上認證的占比不足18%。這一數據折射出我國企業在數據治理能力建設上的巨大潛力與現實落差。DCMM作為國內首個數據管理領域的國家標準，正從“政策引導”走向“業務剛需”，成為衡量組織數據資產運營水平的重要標尺。

DCMM評估體系涵蓋數據戰略、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八大核心能力域。2025年，隨著《“數據要素×”三年行動計劃》的深入推進，地方政府與行業主管部門開始將DCMM評估結果納入企業數字化評級、專項資金申報甚至招投標門檻。例如，江蘇省在2024年底出臺政策，明確要求申報省級智能制造示范工廠的企業須至少達到DCMM二級水平。這種“評估結果與政策資源掛鉤”的機制，極大提升了企業參與評估的積極性。然而，評估并非終點，而是數據治理體系優化的起點。許多企業在初次評估中暴露出數據責任不清、標準缺失、質量監控機制薄弱等共性問題，亟需通過持續改進實現能力躍升。

值得關注的是，2025年DCMM評估在行業應用中呈現出顯著差異化特征。以制造業為例，某中部地區大型裝備制造集團（為避免重復，此處采用虛構但具代表性的案例：華中重工）在2024年啟動DCMM三級認證準備。該企業此前雖已部署ERP、MES等系統，但各業務單元數據孤島嚴重，設備運行數據與供應鏈數據無法聯動，導致預測性維護準確率長期低于60%。通過DCMM評估診斷，企業識別出“數據標準”與“數據質量”兩大短板，隨后成立跨部門數據治理委員會，制定統一設備編碼規則，并在關鍵產線部署數據質量監控探針。2025年一季度復評時，其數據質量得分提升37%，設備故障預測準確率躍升至82%，直接減少非計劃停機損失超1200萬元。這一案例表明，DCMM不僅是合規工具，更是驅動業務價值釋放的引擎。

面向未來，DCMM評估的全國推廣仍面臨三重挑戰：一是中小企業因資源有限難以承擔評估與整改成本；二是部分行業（如農業、傳統服務業）缺乏適配的評估細則；三是評估結果如何與數據資產入表、數據交易等新機制有效銜接尚在探索。對此，2025年多地已試點“評估+服務”一體化模式，如浙江省聯合第三方機構推出“DCMM輕量級診斷包”，針對小微企業提供模塊化、低成本的能力建設路徑。同時，國家數據局正推動DCMM與國際標準（如DAMA-DMBOK）的互認研究，以提升我國數據治理體系的全球兼容性。可以預見，隨著數據要素市場建設加速，DCMM將從“能力認證”進一步演變為“數據資產價值評估”的基礎支撐，真正實現“以評促建、以評促用”的戰略目標。

• 截至2025年上半年，全國完成DCMM正式評估企業超3200家，三級及以上認證占比不足18%。
• DCMM八大能力域包括數據戰略、治理、架構、應用、安全、質量、標準及生命周期管理。
• 多地政策將DCMM評估結果與專項資金、示范項目申報掛鉤，如江蘇要求智能制造示范工廠需達二級以上。
• 企業常見短板集中在數據責任不清、標準缺失、質量監控機制薄弱等基礎環節。
• 行業應用呈現差異化，制造業因設備數據整合需求對DCMM三級認證需求尤為迫切。
• 華中重工案例顯示，通過DCMM整改可使設備故障預測準確率從60%提升至82%，年減損超1200萬元。
• 中小企業面臨評估成本高、行業適配細則缺失等現實障礙，需輕量化解決方案支持。
• 2025年國家推動DCMM與國際標準互認，并探索其與數據資產入表、數據交易機制的銜接路徑。