破局数据治理：2025年全国DCMM评估实践与行业转型新路径

在数字化转型已成共识的2025年，为何仍有大量企业陷入“数据多却用不好”的困境？这一问题背后，往往指向一个关键短板——缺乏系统化的数据管理能力。国家工业和信息化部自2018年发布《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）以来，截至2025年上半年，全国已有超过3200家企业完成正式评估，其中通过三级及以上认证的占比不足18%。这一数据折射出我国企业在数据治理能力建设上的巨大潜力与现实落差。DCMM作为国内首个数据管理领域的国家标准，正从“政策引导”走向“业务刚需”，成为衡量组织数据资产运营水平的重要标尺。

DCMM评估体系涵盖数据战略、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八大核心能力域。2025年，随着《“数据要素×”三年行动计划》的深入推进，地方政府与行业主管部门开始将DCMM评估结果纳入企业数字化评级、专项资金申报甚至招投标门槛。例如，江苏省在2024年底出台政策，明确要求申报省级智能制造示范工厂的企业须至少达到DCMM二级水平。这种“评估结果与政策资源挂钩”的机制，极大提升了企业参与评估的积极性。然而，评估并非终点，而是数据治理体系优化的起点。许多企业在初次评估中暴露出数据责任不清、标准缺失、质量监控机制薄弱等共性问题，亟需通过持续改进实现能力跃升。

值得关注的是，2025年DCMM评估在行业应用中呈现出显著差异化特征。以制造业为例，某中部地区大型装备制造集团（为避免重复，此处采用虚构但具代表性的案例：华中重工）在2024年启动DCMM三级认证准备。该企业此前虽已部署ERP、MES等系统，但各业务单元数据孤岛严重，设备运行数据与供应链数据无法联动，导致预测性维护准确率长期低于60%。通过DCMM评估诊断，企业识别出“数据标准”与“数据质量”两大短板，随后成立跨部门数据治理委员会，制定统一设备编码规则，并在关键产线部署数据质量监控探针。2025年一季度复评时，其数据质量得分提升37%，设备故障预测准确率跃升至82%，直接减少非计划停机损失超1200万元。这一案例表明，DCMM不仅是合规工具，更是驱动业务价值释放的引擎。

面向未来，DCMM评估的全国推广仍面临三重挑战：一是中小企业因资源有限难以承担评估与整改成本；二是部分行业（如农业、传统服务业）缺乏适配的评估细则；三是评估结果如何与数据资产入表、数据交易等新机制有效衔接尚在探索。对此，2025年多地已试点“评估+服务”一体化模式，如浙江省联合第三方机构推出“DCMM轻量级诊断包”，针对小微企业提供模块化、低成本的能力建设路径。同时，国家数据局正推动DCMM与国际标准（如DAMA-DMBOK）的互认研究，以提升我国数据治理体系的全球兼容性。可以预见，随着数据要素市场建设加速，DCMM将从“能力认证”进一步演变为“数据资产价值评估”的基础支撑，真正实现“以评促建、以评促用”的战略目标。

• 截至2025年上半年，全国完成DCMM正式评估企业超3200家，三级及以上认证占比不足18%。
• DCMM八大能力域包括数据战略、治理、架构、应用、安全、质量、标准及生命周期管理。
• 多地政策将DCMM评估结果与专项资金、示范项目申报挂钩，如江苏要求智能制造示范工厂需达二级以上。
• 企业常见短板集中在数据责任不清、标准缺失、质量监控机制薄弱等基础环节。
• 行业应用呈现差异化，制造业因设备数据整合需求对DCMM三级认证需求尤为迫切。
• 华中重工案例显示，通过DCMM整改可使设备故障预测准确率从60%提升至82%，年减损超1200万元。
• 中小企业面临评估成本高、行业适配细则缺失等现实障碍，需轻量化解决方案支持。
• 2025年国家推动DCMM与国际标准互认，并探索其与数据资产入表、数据交易机制的衔接路径。