在數字化轉型加速推進的今天，越來越多的企業意識到：數據不僅是資產，更是驅動決策、優化運營和創新商業模式的關鍵要素。然而，面對海量、多源、異構的數據資源，如何系統性地提升數據管理能力？2025年，《數據管理能力成熟度評估模型》（DCMM）作為國內權威的數據治理標準，正成為眾多組織衡量自身數據管理水平的重要標尺。但真正的問題在于：企業是否理解DCMM執行標準的深層邏輯？又能否將其轉化為可操作的行動路徑？

DCMM并非一套靜態的評分體系，而是一個動態演進的能力框架。它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。每個能力域下設若干過程域，并依據組織在制度建設、流程規范、技術支撐和人員能力四個維度的表現，劃分為初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級五個成熟度等級。值得注意的是，2025年新版DCMM執行標準進一步強化了“業務價值導向”原則，要求企業在評估過程中不僅關注流程合規性，更要驗證數據管理對實際業務指標（如客戶留存率、供應鏈響應速度、產品迭代效率等）的貢獻度。這意味著，單純堆砌文檔或采購工具已無法滿足高成熟度評級的要求。

以某中部地區大型制造企業為例，該企業在2024年啟動DCMM三級（穩健級）認證準備時，初期僅聚焦于建立數據治理委員會和制定數據標準手冊。但在實際執行中發現，生產線上設備采集的實時數據與ERP系統中的工單信息存在嚴重不一致，導致產能分析失真。項目團隊隨即調整策略：首先通過數據血緣分析定位問題源頭，發現是邊緣計算節點的數據清洗規則未統一；隨后在DCMM“數據質量”和“數據架構”能力域指導下，重構了邊緣-中心協同的數據處理管道，并嵌入自動化校驗機制。更重要的是，他們將數據質量KPI與車間績效掛鉤，使一線員工主動參與數據維護。這一轉變不僅幫助其在2025年初順利通過三級評估，更使設備綜合效率（OEE）提升了7.2%。該案例的獨特之處在于，它跳出了“為評而建”的誤區，將DCMM標準內化為解決具體業務痛點的方法論。

要真正發揮DCMM執行標準的價值，企業需把握以下關鍵要點：

• 1. 避免“一刀切”實施：不同行業、規模和發展階段的企業應選擇適配的成熟度目標，例如初創企業可優先夯實數據安全與基礎架構，而非盲目追求五級優化。
• 2. 強化跨部門協同機制：數據管理不是IT部門的專屬職責，業務部門必須深度參與數據標準制定與質量監控，確保數據定義與業務語義一致。
• 3. 注重評估前的差距分析：借助專業第三方或內部診斷工具，精準識別各能力域短板，避免資源浪費在已達標領域。
• 4. 將DCMM與現有管理體系融合：例如與ISO 27001信息安全體系、CMMI軟件開發流程等聯動，減少重復建設，提升整體治理效率。
• 5. 建立持續改進閉環：通過定期復評和內部審計，動態跟蹤能力演進，防止“認證后松懈”現象。
• 6. 關注2025年新增要求：新版標準強調數據資產入表、隱私計算應用及AI模型數據治理，企業需提前布局相關能力建設。
• 7. 重視人員能力培養：設立專職數據管家（Data Steward）角色，并開展分層培訓，確保標準執行有人才保障。
• 8. 以業務價值反哺投入：明確數據管理舉措對營收增長、成本節約或風險控制的具體影響，增強高層支持與資源傾斜。

展望未來，隨著《數據二十條》等政策深化落地，數據要素市場化配置將進入快車道。DCMM執行標準不僅是合規門檻，更是企業構建數據競爭力的戰略支點。那些能夠將標準要求轉化為業務語言、將評估結果轉化為行動清單的組織，將在數據驅動的新一輪競爭中占據先機。因此，與其將DCMM視為一次性的認證任務，不如將其看作一場貫穿企業數字化旅程的持續進化——唯有如此，數據才能真正從“資源”蛻變為“資本”。