某大型制造企業在2023年啟動數字化轉型時，發現其多個業務系統間的數據標準不統一、質量參差不齊，導致生產排程與供應鏈協同效率低下。即便投入大量資源建設數據平臺，仍難以形成有效決策支撐。直到引入數據管理能力成熟度模型（DCMM）并開展系統性評估，才真正識別出數據戰略缺失、組織職責模糊等核心瓶頸。這一現象并非個例——隨著數據成為新型生產要素，越來越多組織意識到，僅靠技術堆砌無法解決數據價值釋放的根本問題，而DCMM認證正成為衡量和提升數據管理能力的權威標尺。

DCMM作為我國首個數據管理領域的國家標準（GB/T 36073-2018），將數據管理能力劃分為8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、流程、技術、人員四個維度的實踐水平，劃分五個成熟度等級（初始級、受管理級、穩健級、量化管理級、優化級）。這種結構化框架使企業能夠精準定位自身短板。例如，在數據質量維度，某能源集團通過DCMM評估發現其設備監測數據缺失率高達18%，直接影響預測性維護模型準確率。隨后針對性建立數據錄入校驗規則與異常告警機制，半年內數據可用性提升至95%以上，驗證了DCMM指導實踐的有效性。

實施DCMM認證并非簡單對標打分，而是推動組織數據文化與機制變革的過程。某省級政務云平臺在2024年推進DCMM三級認證時，面臨跨部門數據共享壁壘。評估顯示其“數據治理”能力僅處于二級水平，主因是缺乏跨部門協調機制與權責清單。項目組據此設計“數據管家”制度，明確各業務處室的數據Owner職責，并配套開發元數據自動采集工具，將數據資產目錄更新周期從季度縮短至實時。同時，通過將DCMM要求嵌入年度績效考核，促使數據管理從IT部門專項工作轉變為全員責任。此類實踐表明，DCMM的價值不僅在于認證結果，更在于其驅動組織重構數據管理邏輯的能力。

展望2025年，隨著《“數據要素×”三年行動計劃》深入推進，DCMM認證將從“可選項”變為“必選項”。金融、制造、能源等關鍵行業已出現將DCMM等級納入供應商準入門檻的趨勢。企業若希望充分釋放數據要素價值，需超越技術視角，以DCMM為藍圖構建覆蓋戰略到執行的管理體系。這既需要高層對數據資產化的戰略認同，也依賴基層對標準流程的扎實落地。當數據管理能力真正融入組織基因，企業方能在智能化競爭中構筑可持續優勢。

• DCMM認證基于國家標準GB/T 36073-2018，提供權威的數據管理能力評估框架
• 包含8大能力域：數據戰略、治理、架構、應用、安全、質量、標準及生命周期管理
• 采用五級成熟度模型（初始級至優化級），量化組織數據管理演進水平
• 評估覆蓋制度、流程、技術、人員四維度，避免純技術視角局限
• 某能源集團通過DCMM定位數據質量問題，半年內將設備監測數據可用性提升至95%
• 某政務云平臺借DCMM三級認證契機，建立跨部門“數據管家”制度打破共享壁壘
• DCMM實施需配套組織機制變革，如將數據職責納入績效考核體系
• 2025年數據要素市場化加速，DCMM等級或成行業準入關鍵指標