在當今數據驅動的時代，為何有些企業在推進數字化轉型時步履維艱，而另一些卻能高效利用數據賦能業務？答案往往藏在企業數據管理的底層能力之中。2025年，隨著國家對數據要素價值釋放的高度重視，數據管理成熟度評估（DCMM）正從“可選項”變為“必選項”。越來越多的企業開始意識到，僅靠引入先進工具或搭建數據平臺遠遠不夠，真正決定成敗的是組織整體的數據管理成熟度。

DCMM作為我國首個數據管理領域的國家標準（GB/T 36073-2018），構建了包含8個核心能力域、28個過程域和5級成熟度模型的完整評估體系。這8個能力域分別是：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。每一項都對應企業在實際運營中可能遇到的具體問題。例如，某制造企業在2024年啟動智能工廠項目時，發現其生產系統與供應鏈系統數據口徑不一致，導致預測準確率長期低于60%。通過DCMM初步自評，該企業識別出“數據標準”和“數據質量”兩個維度處于初始級（Level 1），隨即針對性地建立主數據管理體系并制定統一編碼規范，僅用半年時間就將數據一致性提升至92%，為后續AI模型訓練打下堅實基礎。

值得注意的是，DCMM評估并非一次性的認證行為，而是一個持續改進的閉環過程。在2025年的實踐中，我們觀察到兩類典型誤區：一是將評估等同于“拿證書”，忽視后續改進；二是過度追求高成熟度等級，脫離業務實際。真正有效的做法是結合企業所處行業、規模和發展階段，設定合理的階段性目標。例如，一家區域性零售企業初期聚焦“數據應用”與“數據質量”兩個維度，優先打通會員系統與銷售系統的數據鏈路，實現精準營銷；而一家大型能源集團則從“數據治理”和“數據安全”入手，確保在合規前提下推進跨部門數據共享。這種差異化路徑恰恰體現了DCMM“以評促建、以評促改”的核心價值。

展望未來，DCMM的價值將進一步凸顯。隨著《數據二十條》等政策落地，數據資產入表、數據要素市場建設加速推進，企業若缺乏清晰的數據管理能力畫像，將難以參與數據資產化實踐。2025年，已有多個省市將DCMM三級以上作為企業申報數字化專項資金的前提條件。更重要的是，DCMM正在成為企業間數據協作的信任基礎——當兩家機構計劃共建數據空間時，彼此的DCMM等級將成為評估數據可信度與合作可行性的關鍵依據。因此，與其將DCMM視為負擔，不如將其看作一把標尺，幫助企業丈量自身在數據時代的真實位置，并找到通往高質量發展的精準路徑。

• DCMM是我國首個數據管理國家標準，涵蓋8大能力域和5級成熟度模型
• 2025年多地已將DCMM三級以上作為企業申請數字化補貼的硬性門檻
• 某制造企業通過DCMM識別數據標準缺失問題，半年內將系統數據一致性提升至92%
• DCMM強調“以評促建”，評估后需制定針對性改進計劃而非止步于認證
• 不同行業企業應根據業務重點選擇優先提升的能力域，避免盲目追求高等級
• 數據戰略與數據治理是DCMM中最易被忽視但決定全局的基礎能力
• DCMM正逐步成為企業間數據合作與數據資產估值的重要參考依據
• 有效實施DCMM可顯著降低數據孤島、重復建設與合規風險等現實問題