一家大型制造企業在推進智能制造升級過程中，發現其多個業務系統間的數據標準不一、質量參差，導致生產調度效率低下、客戶響應延遲。盡管投入大量資源建設數據平臺，卻始終無法實現預期價值。問題根源在于缺乏系統性的數據管理能力框架。這一現象并非個例，而是當前眾多企業在數據資產化進程中普遍面臨的挑戰。DCMM（數據管理能力成熟度評估模型）作為國內權威的數據治理標準，正逐步成為企業提升數據能力的關鍵抓手。

DCMM由八個核心能力域構成，覆蓋數據戰略、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、人員等方面的成熟程度劃分為五個等級：初始級、受管理級、穩健級、量化管理級和優化級。2025年，隨著《“數據要素×”三年行動計劃》深入推進，越來越多行業主管部門將DCMM三級及以上作為項目申報、資質認證的重要門檻。某省工信部門在2024年底明確要求重點產業鏈龍頭企業須在2025年底前完成DCMM三級評估，這直接推動了區域內企業對數據管理體系建設的重視。

某能源集團在2023年啟動DCMM三級評估準備時，初期僅聚焦于文檔補全和流程形式化，結果首次自評得分不足60分。復盤發現，其數據治理委員會雖已成立，但未嵌入業務決策流程；數據標準僅覆蓋主數據，未延伸至設備傳感器、工單記錄等邊緣數據源；數據質量問題常被歸咎于IT部門，業務部門參與度低。針對這些問題，該集團調整策略：首先由CDO牽頭，將數據KPI納入各業務單元績效考核；其次建立跨部門數據管家機制，確保標準制定與業務場景緊密結合；再者引入自動化數據質量監控工具，實現問題實時預警與閉環處理。經過14個月的體系重構與能力建設，2025年初順利通過DCMM三級認證，數據服務響應速度提升40%，報表生成周期縮短60%。

DCMM的真正價值不在于證書本身，而在于推動組織形成持續改進的數據文化。實踐中需警惕“為評而建”的誤區——僅滿足評估條款而忽視業務賦能，往往導致體系與實際脫節。有效的實施路徑應包含四個關鍵動作：一是以業務痛點驅動能力域優先級排序，避免全面鋪開造成資源分散；二是將DCMM要求轉化為可執行的崗位職責與操作規范，而非停留在制度文件層面；三是借助低代碼數據治理平臺降低技術門檻，提升一線人員參與度；四是建立動態評估機制，每季度對照模型檢視進展，及時調整策略。2025年，隨著數據資產入表政策落地，企業對數據價值顯性化的需求愈發迫切，DCMM所構建的系統性能力框架，將成為釋放數據要素潛能不可或缺的基礎設施。

• DCMM包含八大能力域：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
• 成熟度等級劃分為五級：初始級、受管理級、穩健級、量化管理級、優化級
• 2025年多地政策將DCMM三級作為企業數字化項目申報的硬性要求
• 某能源集團通過業務KPI綁定、跨部門數據管家機制實現DCMM三級落地
• 避免“為評而建”，需以業務價值為導向設計實施路徑
• 數據治理需嵌入業務流程，而非僅由IT部門主導
• 自動化工具與低代碼平臺可顯著提升數據管理執行效率
• 動態評估與持續改進是維持DCMM能力長效運行的關鍵