某制造業企業在2024年底啟動數字化轉型項目時，發現內部數據標準混亂、系統間數據無法互通、報表口徑不一致等問題嚴重制約了決策效率。管理層意識到，若不建立統一的數據管理體系，任何技術投入都可能事倍功半。于是，該企業將申請DCMM（數據管理能力成熟度）認證作為突破口，系統梳理數據資產、優化流程機制，并在2025年初完成三級認證。這一過程不僅提升了數據質量，還為后續AI模型訓練和智能排產打下堅實基礎。

DCMM是由中國電子技術標準化研究院牽頭制定的國家標準（GB/T 36073-2018），用于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成熟度水平。不同于ISO或CMMI等國際框架，DCMM更貼合國內政策導向與企業實際運營場景，尤其適用于正在推進“數據要素化”和“新質生產力”建設的各類機構。2025年，隨著《“數據要素×”三年行動計劃》深入推進，越來越多地方政府將DCMM認證納入企業扶持政策清單，具備認證資質的企業在項目申報、招投標中獲得實質性加分。

申請DCMM認證并非簡單填寫表格或提交文檔，而是一次深度的組織能力體檢。某東部省份的城商行在準備過程中發現，其客戶數據分散在十余個業務系統中，缺乏統一主數據管理機制，導致風控模型準確率長期低于行業基準。通過對照DCMM三級要求，該行重構了數據治理委員會職責，建立了覆蓋全生命周期的數據質量監控規則，并引入自動化元數據采集工具。整個過程耗時約6個月，但最終不僅通過認證，還將客戶畫像完整度從68%提升至92%，顯著改善了精準營銷效果。這一案例表明，DCMM的價值不僅在于“拿證”，更在于驅動業務結果的可量化改進。

企業在推進DCMM認證時，需重點關注以下八個方面：

• 明確數據戰略與業務目標的對齊機制，避免“為認證而認證”；
• 建立跨部門的數據治理組織架構，確保權責清晰、執行有力；
• 梳理現有數據資產目錄，識別關鍵數據實體及其分布現狀；
• 制定符合DCMM要求的數據標準體系，包括命名規范、編碼規則、質量指標等；
• 評估現有技術平臺對數據采集、存儲、處理、共享的支持能力；
• 開展全員數據意識培訓，尤其強化業務人員的數據責任認知；
• 選擇具備DCMM評估資質的第三方機構，提前進行差距分析與預審；
• 規劃持續改進機制，將DCMM要求嵌入日常運營而非一次性項目。