在數字化轉型浪潮席卷各行各業的今天，數據已成為企業核心資產。然而，許多組織在推進數據治理過程中常陷入“重工具、輕體系”或“有數據、無管理”的困境。2025年，隨著《數據二十條》等政策持續落地，國家對數據要素市場化配置的要求日益明確，越來越多的企事業單位開始關注DCMM（數據管理能力成熟度評估模型）這一國家標準。但一個不容忽視的問題是：為何有些單位投入大量資源卻難以通過DCMM三級以上評估？究其根源，往往在于忽視了評估背后的基礎保障體系建設。

DCMM并非簡單的認證標簽，而是一套系統性、結構化的數據管理能力評價框架。其有效實施依賴于一系列前置條件和支撐要素。這些基礎保障不僅決定了評估能否順利開展，更直接影響數據治理的長期成效。從實踐來看，缺乏堅實基礎的DCMM推進往往流于形式，無法真正賦能業務決策與運營優化。因此，厘清并構建DCMM評估所需的基礎保障，成為當前數據治理工作的首要任務。

以某中部地區大型制造企業為例，該企業在2024年啟動DCMM三級評估準備時，初期僅聚焦于數據平臺建設和指標填報，卻忽略了組織機制與制度流程的同步完善。結果在預評估階段被指出“數據責任主體不清晰”“缺乏常態化數據質量監控機制”等問題，導致整體進度嚴重滯后。隨后，該企業重新調整策略，成立跨部門數據治理委員會，制定《數據資產管理辦法》和《主數據管理規范》，并引入專職數據管家角色，才在2025年初順利完成三級評估。這一案例充分說明，技術工具只是表象，制度與組織才是DCMM落地的“地基”。

綜上所述，DCMM數據管理能力成熟度評估的成功實施，離不開多維度、系統化的基礎保障。這些保障不僅是評估合規性的必要條件，更是企業實現數據價值釋放的長效機制。未來，隨著數據要素市場加速發展，夯實基礎保障將不再是“可選項”，而是“必答題”。各組織應摒棄短期達標思維，轉而構建可持續、可演進的數據治理體系，方能在數字經濟時代行穩致遠。

• 明確的組織架構與職責分工：建立由高層牽頭的數據治理委員會，設立專職或兼職的數據管理崗位（如數據Owner、數據管家），確保數據責任落實到人，避免“人人可用、無人負責”的局面。
• 健全的數據管理制度體系：制定覆蓋數據全生命周期的管理制度，包括數據標準、質量、安全、共享、資產化等核心領域，形成可執行、可檢查、可追責的制度閉環。
• 穩定的數據基礎設施支撐：具備基本的數據存儲、處理與交換能力，如數據倉庫、主數據管理系統或數據服務平臺，確保評估所需的數據可采集、可追溯、可驗證。
• 常態化的數據質量管理機制：建立數據質量檢核規則、問題閉環流程及考核機制，而非僅在評估前臨時清洗數據，確保數據真實反映業務狀態。
• 全員數據素養與意識培育：通過培訓、宣貫和激勵機制，提升業務部門對數據價值的認知，使其從“被動配合”轉向“主動參與”，形成數據驅動文化。
• 適配的評估準備資源投入：在時間、人力和預算上給予充分保障，包括組建專項工作組、聘請外部專家輔導、預留系統改造窗口期等，避免倉促應評。
• 與現有管理體系的有機融合：將DCMM要求嵌入ISO27001、CMMI、ITIL等已有管理體系中，避免“兩張皮”，提升整體治理效率。
• 持續改進的反饋與迭代機制：評估不是終點，而是起點。需建立基于評估結果的改進計劃，并定期復盤優化，推動數據管理能力螺旋式上升。