DCMM评估如何驱动企业数据治理实效提升？

在数字化转型加速推进的今天，许多企业虽然积累了海量数据，却依然面临“数据多而无用、系统杂而难管”的困境。为什么投入大量资源建设的数据平台难以支撑业务决策？为什么跨部门数据共享始终难以打通？这些问题的背后，往往反映出企业在数据管理能力建设上的系统性缺失。而DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）作为我国首个自主制定的数据管理国家标准，正逐渐成为衡量和提升企业数据治理水平的重要工具。那么，DCMM究竟如何帮助企业从“有数据”走向“用好数据”？

DCMM模型由国家标准化管理委员会于2018年正式发布，其核心在于将数据管理能力划分为八个关键能力域：数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生命周期。每个能力域又细分为五个成熟度等级（初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级），形成一套可量化、可评估、可改进的体系。在2025年，随着《数据二十条》等政策深入推进，越来越多行业主管部门将DCMM评估结果纳入企业资质评审或项目申报的参考依据。例如，某东部省份在2024年底发布的智能制造专项资金申报指南中明确要求申报单位需达到DCMM三级及以上水平。这使得DCMM不再仅是技术团队的内部工具，而成为影响企业战略资源配置的关键指标。

以某大型制造企业为例，该企业在2023年启动DCMM三级认证准备时，发现其数据质量问题尤为突出：同一客户在不同系统中的名称、地址甚至编码存在多达7种变体，导致供应链协同效率低下。通过DCMM框架梳理，企业首先在“数据标准”和“数据质量”两个能力域投入资源，建立统一主数据管理体系，并嵌入业务流程关键节点进行校验。到2024年中期，客户数据一致性提升至98%，订单交付周期缩短15%。更重要的是，该企业并未止步于认证本身，而是将DCMM评估结果转化为年度数据治理路线图，每年聚焦2-3个薄弱能力域进行迭代优化。这种“评估—改进—再评估”的闭环机制，使其在2025年初顺利通过DCMM四级评审，成为行业内少数达到该级别的企业之一。这一案例表明，DCMM的价值不仅在于认证结果，更在于其提供的结构化改进路径。

然而，在实践中仍有不少企业对DCMM存在误解。有的将其等同于一次性项目验收，忽视持续改进；有的过度追求高等级而脱离业务实际，造成资源浪费；还有的将评估工作完全外包，导致内部团队能力未得到实质提升。要真正发挥DCMM效能，企业需把握以下关键点：第一，高层支持不可或缺，数据战略必须与业务战略对齐；第二，避免“为评而评”，应结合自身发展阶段设定合理目标；第三，注重跨部门协同，数据治理不是IT部门的独角戏；第四，建立长效运营机制，将评估指标融入日常管理；第五，重视人员能力建设，培养既懂业务又懂数据的复合型人才；第六，善用评估结果指导投资优先级，避免盲目投入；第七，关注数据安全与合规要求，尤其在跨境数据流动场景下；第八，定期复盘评估成效，确保改进措施落地见效。唯有如此，DCMM才能从纸面标准转化为驱动企业高质量发展的内生动力。