當一家制造企業在2025年嘗試推進數字化轉型時，發現其多個業務系統間的數據無法互通，報表口徑混亂，甚至基礎客戶信息在不同部門呈現不一致狀態。這類問題并非個例，而是暴露了企業在數據管理能力建設上的結構性短板。面對日益增長的數據資產規模與合規要求，僅靠技術工具堆砌已難以奏效，系統性框架成為剛需——數據管理能力成熟度模型（DCMM）正是在此背景下被越來越多組織納入戰略視野。

DCMM由我國相關部門主導制定，旨在提供一套可量化、可操作的數據管理能力評估體系。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。每一等級對應不同的流程規范、組織保障和技術支撐水平。不同于國際上部分偏重技術視角的模型，DCMM更強調“制度+流程+人員+技術”的協同演進，尤其適合本土企業在復雜監管環境與多變業務需求中尋找平衡點。2025年，隨著《數據二十條》等政策深化落地，多地政府已將DCMM三級以上認證作為企業申報數據要素試點或獲取專項資金支持的前提條件，進一步推動了模型的實踐應用。

某中部省份的大型能源集團在2024年底啟動DCMM三級評估準備，其經歷頗具代表性。該集團下屬十余家子公司，歷史系統繁雜，主數據長期分散管理。項目初期，團隊誤以為只需完善元數據工具即可達標，但在首輪自評中發現，其在“數據標準”和“數據安全”兩個能力域得分極低——缺乏統一的數據命名規范，敏感字段未分類分級，權限控制依賴人工審批。隨后，企業成立跨部門數據治理委員會，制定覆蓋全集團的數據字典，并引入自動化稽核機制。經過9個月整改，不僅順利通過DCMM三級認證，還實現了月度經營分析報表生成效率提升40%，數據錯誤率下降65%。這一案例說明，DCMM的價值不在于證書本身，而在于驅動組織建立可持續的數據治理機制。

DCMM模型包含八大核心能力域，每一項都直指企業數據管理的關鍵環節：

• 數據戰略：明確數據作為核心資產的定位，制定與業務目標對齊的中長期規劃，避免“為治理而治理”；
• 數據治理：建立權責清晰的組織架構，包括數據Owner、數據管家等角色，確保決策有依據、執行有抓手；
• 數據架構：設計邏輯統一、物理分布合理的數據模型，支撐業務敏捷響應與系統集成；
• 數據應用：推動數據在分析、智能決策、產品創新中的深度使用，衡量價值轉化效率；
• 數據安全：實施基于風險的數據分類分級保護，滿足《個人信息保護法》《數據安全法》等合規要求；
• 數據質量：定義關鍵數據的質量維度（完整性、一致性、及時性等），建立閉環監控與修復流程；
• 數據標準：制定術語、編碼、接口等統一規范，消除“數據方言”，促進跨系統互操作；
• 數據生命周期：從采集、存儲、使用到銷毀，全鏈條管控數據成本與風險，避免“僵尸數據”堆積。

值得注意的是，DCMM并非一次性項目，而是持續改進的旅程。2025年，部分先行企業已開始探索將DCMM與ISO/IEC 38505、DAMA-DMBOK等國際框架融合，形成更具彈性的混合治理模式。同時，隨著AI大模型在企業內部部署加速，高質量訓練數據的供給能力成為新瓶頸，這也倒逼組織在DCMM框架下強化數據血緣追蹤與版本管理能力。未來，數據管理能力將不再只是IT部門的職責，而是貫穿產品、運營、風控等全價值鏈的核心競爭力。那些真正將DCMM內化為組織基因的企業，方能在數據要素市場化浪潮中占據先機。