某東部沿海省份的一家大型制造企業在2025年啟動DCMM三級認證準備時，發現其內部數據標準混亂、系統孤島嚴重，即便投入大量資源建設數據平臺，業務部門仍抱怨“數據用不起來”。這一現象并非個例。隨著國家對數據要素市場化配置的推進，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。真正有效的數據管理，必須建立在系統性能力評估與持續改進的基礎之上。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框架，正成為企業衡量自身數據能力的重要標尺。但在實際推進過程中，不同地區、不同評估主體的能力差異顯著，究竟“DCMM哪里做得好”？

評估質量的核心在于對模型理解的深度與落地經驗的積累。DCMM涵蓋數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用等8大能力域，31個過程域，要求評估方不僅熟悉標準條文，更要理解企業業務邏輯與數據流之間的耦合關系。部分地區的評估機構僅停留在文檔審核層面，缺乏對數據實際使用場景的驗證，導致評估結果流于形式。而做得好的區域，如長三角、珠三角的部分城市，已形成由地方政府引導、第三方專業機構支撐、企業深度參與的協同機制。這些地方的評估團隊通常具備多年數據治理項目經驗，能在訪談、系統查驗、數據抽樣等環節中精準識別企業真實能力水平，而非簡單套用打分表。

一個獨特案例來自中部某省會城市的國有能源集團。該企業在2025年首次申請DCMM三級評估時，被一家本地機構快速通過，但后續在參與國家級數據要素試點項目時屢屢受阻，原因在于其數據質量指標無法滿足跨系統對接要求。2026年初，該企業轉而尋求另一家具有跨行業評估經驗的機構重新評估。新團隊通過調取生產調度、客戶計量、財務結算等核心系統的實時數據流，結合業務規則驗證數據一致性，并組織多輪跨部門工作坊厘清數據責任邊界。最終形成的評估報告不僅指出能力短板，還配套提出分階段改進路線圖。這次評估雖未立即獲得更高等級，卻為企業后續數據中臺建設提供了精準導航。這一案例說明，評估的價值不在于“拿證”，而在于能否驅動真實改進。

綜合來看，DCMM評估做得好的地方通常具備以下特征：一是評估團隊擁有復合背景，既懂標準又懂行業；二是評估過程強調證據鏈閉環，拒絕“紙上談兵”；三是能將評估結果轉化為可執行的治理行動；四是地方政府提供政策銜接，如將DCMM等級與數據要素市場準入、專項資金申報掛鉤；五是注重企業數據文化培育，避免評估成為IT部門的“獨角戲”；六是建立評估后跟蹤機制，確保改進行動落地；七是推動評估標準與國際框架（如DAMA-DMBOK）適度融合，提升兼容性；八是公開透明的評估流程與申訴機制，保障企業權益。2026年，隨著數據資產入表、數據交易所擴容等政策深化，DCMM評估將從“可選項”變為“必選項”。那些真正以價值為導向、以能力為本位的評估實踐，才能幫助企業跨越數據治理的形式主義陷阱，邁向數據驅動的高質量發展。