当一家制造企业在2025年启动数字化转型项目时，发现其多个业务系统间的数据标准不统一、共享机制缺失，导致决策效率低下。在尝试引入外部数据平台后，效果仍不理想。直到该企业通过申请数据管理能力成熟度等级证书（DCMM），才真正建立起系统化的数据治理体系。这一现象并非孤例——越来越多的组织意识到，缺乏规范的数据管理框架，再先进的技术也难以发挥价值。
DCMM作为我国首个数据管理领域的国家标准（GB/T 36073-2018），将企业数据管理能力划分为五个等级：初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。每个等级对应不同的制度建设、流程规范和技术支撑要求。2026年，随着《“数据要素×”三年行动计划》的深入推进，DCMM认证正从“可选项”转变为“必选项”。尤其在金融、能源、制造等数据密集型行业，具备DCMM三级及以上认证已成为参与政府项目或大型企业供应链的准入门槛。某省级政务云平台在招标文件中明确要求投标方需持有DCMM三级证书，此举直接推动区域内数十家企业启动评估流程。
某中部地区大型装备制造集团的实践提供了独特案例。该集团原有ERP、MES、PLM等十余个系统独立运行，主数据重复率高达40%，跨部门协作常因数据口径不一致而延误。2025年初，其信息中心牵头组建DCMM专项工作组，对照标准八大能力域逐项梳理：在数据战略方面，首次将数据资产纳入企业五年规划；在数据治理方面，设立跨部门数据治理委员会；在数据质量方面，建立覆盖全生命周期的质量监控规则。经过11个月整改，该企业于2026年一季度通过DCMM三级评估。评估后一年内，其生产计划准确率提升22%，客户订单交付周期缩短15天，数据服务调用效率提高3倍。更重要的是，该集团借此构建了可复用的数据管理方法论，为后续申报数据资产入表奠定基础。
推进DCMM认证并非一蹴而就，需克服多重现实挑战。部分企业误将认证等同于文档堆砌，忽视流程落地；另一些则因缺乏专职数据治理团队，导致改进措施流于形式。有效的实施路径应包含四个关键环节：一是高层承诺，确保数据战略与业务目标对齐；二是差距分析，借助第三方机构对八大能力域进行精准诊断；三是分阶段改进，优先解决高价值场景中的数据问题；四是持续运营，将DCMM要求嵌入日常IT治理流程。值得注意的是，2026年新版评估指南更强调“数据价值实现”指标，要求企业提供具体业务收益证明，这促使企业从“为认证而认证”转向“为价值而治理”。未来，随着数据资产会计准则的完善，DCMM等级有望成为衡量企业数据资产质量的重要标尺，驱动数据管理从成本中心向价值中心演进。
- DCMM依据国家标准GB/T 36073-2018，划分五个成熟度等级
- 2026年多地政府及大型项目将DCMM三级设为投标硬性条件
- 认证覆盖数据战略、治理、架构、应用、安全、质量、标准、生存周期八大能力域
- 某装备制造集团通过DCMM三级后，订单交付周期缩短15天
- 主数据重复率过高是制造企业常见痛点，DCMM提供系统化解决框架
- 新版评估指南强化“数据价值实现”指标，要求量化业务收益
- 成功实施需高层支持、精准诊断、分阶段改进与持续运营四步闭环
- DCMM等级未来可能关联数据资产入表与估值，影响企业财务表现
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