當某制造企業在2024年嘗試申報國家級智能制造專項時，因缺乏權威的數據管理能力證明而被初審淘汰。這一結果促使管理層重新審視內部數據資產的組織方式，并啟動了DCMM（數據管理能力成熟度）評估準備工作。類似場景在多個行業中頻繁上演——政策支持、項目投標、融資盡調等環節對數據治理能力提出明確要求，DCMM認證正從“可選項”轉變為“必選項”。

DCMM是由中國電子信息行業聯合會牽頭制定的國家標準（GB/T 36073-2018），用于系統評估組織在數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用等八個核心能力域的表現。該模型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。不同于國際上的DAMA或CMMI模型，DCMM更貼合國內政策導向與產業實踐，尤其在政務、金融、能源、制造等領域獲得廣泛認可。2025年，隨著《“數據要素×”三年行動計劃》深入推進，具備DCMM三級及以上認證的企業在參與政府數據開放平臺共建、行業數據空間建設等方面將獲得優先資格。

某大型能源集團在推進數字化轉型過程中發現，其下屬十余家子公司各自建立數據平臺，標準不一、口徑混亂，導致集團層面無法形成統一的碳排放監測與能效分析體系。2024年初，該集團以DCMM三級（穩健級）為目標，開展全集團數據治理體系建設。項目團隊首先梳理了覆蓋生產、調度、營銷等環節的200余項關鍵數據資產，建立統一的數據目錄與質量規則；其次設立跨部門數據治理委員會，明確數據Owner機制；同時引入自動化元數據采集與數據血緣追蹤工具，提升數據溯源能力。經過九個月準備，該集團順利通過第三方評估機構現場審核，成為行業內首批獲得DCMM三級認證的單位。認證后，其數據服務響應效率提升40%，數據問題平均修復周期縮短至2天以內。

企業推進DCMM認證并非簡單應對評審，而是系統性提升數據資產運營能力的過程。實踐中需關注以下關鍵點：

• 明確評估目標與業務驅動：避免為“拿證”而認證，應結合企業戰略（如智能制造、綠色低碳、客戶服務升級）設定具體數據能力建設目標。
• 高層支持與組織保障：數據治理涉及跨部門協作，需由CIO或分管副總牽頭，設立專職數據治理辦公室，確保資源投入與決策效率。
• 能力域均衡發展：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、數據生存周期）相互關聯，不可偏廢。例如，僅有數據標準而無數據質量監控，標準難以落地。
• 文檔與實操并重：評估不僅審查制度文件，更注重實際執行證據。如數據質量問題臺賬、數據標準發布記錄、數據安全審計日志等需真實可查。
• 選擇適配的成熟度等級：多數企業首次評估建議從二級（受管理級）起步，聚焦基礎制度建立；具備一定數據中臺能力的企業可直接沖刺三級。
• 借助專業評估機構輔導：國內具備DCMM評估資質的機構有限，提前溝通評估要點、模擬打分有助于提高一次性通過率。
• 持續改進機制：認證非終點，企業應建立年度自評機制，將DCMM要求嵌入IT項目立項、系統上線等流程節點。
• 關注政策紅利銜接：部分地區對通過DCMM三級以上認證的企業給予資金獎勵或優先推薦參與試點項目，需主動對接地方工信部門。

DCMM認證的價值遠不止于一紙證書。它為企業提供了一套可衡量、可改進的數據管理框架，推動數據從“資源”向“資產”轉化。隨著數據要素市場加速構建，具備高成熟度數據管理能力的組織將在合規性、創新效率與商業價值上占據顯著優勢。未來，DCMM有望與ISO/IEC 38505、DCAM等國際標準進一步融合，形成更具全球視野的數據治理評價體系。對于尚未啟動評估的企業而言，現在正是系統梳理數據現狀、規劃能力躍升路徑的最佳時機。