在當前數字經濟加速發展的背景下，越來越多的企業開始意識到：數據不僅是資源，更是核心資產。然而，面對海量、多源、異構的數據，如何系統性地管理、利用并從中提取價值，成為擺在管理者面前的現實難題。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重視程度空前提升，DCMM（Data Management Capability Maturity Model，數據管理能力成熟度評估模型）作為國內權威的數據管理評估標準，正從“可選項”轉變為“必選項”。那么，DCMM究竟如何幫助企業構建可持續的數據治理體系？

DCMM由國家標準化管理委員會發布，將企業數據管理能力劃分為五個等級：初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級。每個等級對應不同的制度建設、流程規范和技術支撐要求。不同于國際上的DAMA-DMBOK或CMMI模型，DCMM更貼合中國企業的組織架構、監管環境和業務實際。例如，在“數據安全”維度上，DCMM明確要求企業建立符合《數據安全法》和《個人信息保護法》的內部管控機制，這在跨國模型中往往被弱化。某中部省份的大型制造企業在2024年啟動DCMM三級評估時發現，其原有數據平臺雖能支撐日常報表，但在跨部門數據共享、主數據一致性及數據質量監控方面存在嚴重短板。通過對照DCMM八大能力域逐項整改，該企業在2025年初順利通過評估，并實現了生產計劃排程效率提升18%、庫存周轉率提高12%的實際成效。

值得注意的是，DCMM并非一次性認證，而是一個持續改進的過程。許多企業在初次評估后誤以為“拿到證書就萬事大吉”，結果在后續運營中因缺乏動態維護機制，導致數據治理效果迅速衰減。真正有效的實踐應將DCMM融入企業年度戰略規劃。以某東部沿海城市的一家國有能源集團為例，其在2023年完成DCMM四級評估后，并未止步于合規達標，而是建立了“評估—改進—再評估”的閉環機制。2025年，該集團基于DCMM框架重構了數據資產目錄，打通了財務、設備、客戶三大核心系統的數據鏈路，并試點引入AI驅動的數據質量自動修復工具。這一系列舉措不僅降低了人工稽核成本約35%，還為碳排放核算、智能調度等新業務場景提供了高質量數據底座。

面向未來，DCMM的價值將進一步凸顯。隨著數據資產入表（《企業數據資源相關會計處理暫行規定》自2024年起施行）成為現實，企業亟需通過標準化評估來厘清自身數據資產的范圍、質量與價值。DCMM恰好提供了這樣一套可量化、可審計、可追溯的能力標尺。對于尚未開展評估的企業而言，不妨從以下八個方面著手準備：

• 明確高層支持，將數據管理納入企業戰略目標，避免“IT部門單打獨斗”；
• 梳理現有數據資產清單，識別關鍵業務系統中的數據孤島與冗余問題；
• 對照DCMM八大能力域（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、數據生命周期）進行差距分析；
• 制定分階段實施路徑，優先解決高風險、高價值領域的數據管理短板；
• 建立跨部門的數據治理組織，如設立首席數據官（CDO）或數據治理委員會；
• 引入自動化工具提升數據質量監控、元數據管理和主數據同步效率；
• 定期開展內部模擬評估，形成持續改進的文化氛圍；
• 結合行業特性定制評估重點，例如金融行業側重數據安全與合規，制造業聚焦數據驅動的生產優化。