DCMM 贯标认证依据《GB/T36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》，将企业的数据管理能力成熟度精准划分为五个清晰且具有递进关系的等级，从低至高依次为初始级（1 级）、受管理级（2 级）、稳健级（3 级）、量化管理级（4 级）和优化级（5 级）。不同等级宛如企业数据管理征程上的层层台阶，鲜明地代表着企业在数据管理和应用层面所处的成熟度水平差异 。

初始级（1 级）：数据管理的萌芽期

在初始级阶段，企业的数据需求管理通常局限于单个项目范畴。此时，企业尚未构建起统一、规范的数据管理流程，犹如一盘散沙，缺乏整体规划与协调。数据管理工作往往呈现出被动响应状态，更多是为满足当下项目的紧急需求而开展，缺乏前瞻性与主动性。例如，某小型创业公司在开展一项新产品市场调研项目时，临时安排员工收集相关数据，但对于数据的收集标准、存储方式等均未进行统一规划，不同员工收集的数据格式、质量参差不齐，项目结束后，这些数据也因缺乏整理和维护，难以在后续工作中再次利用，如同一次性消耗品，无法沉淀为企业的长期数据资产 。

受管理级（2 级）：数据管理意识觉醒

当企业跃升至受管理级，已然清晰地意识到数据作为一种宝贵资产的重要性。基于此，企业开始制定初步的数据管理流程，并指定专门人员负责数据管理工作。尽管这些流程尚显稚嫩，管理工作也处于基础阶段，但这无疑是企业在数据管理道路上迈出的关键一步。以某中型制造企业为例，该企业设立了数据专员岗位，负责收集、整理各部门的生产数据，并制定了简单的数据录入规范和存储规则，确保数据的基本准确性和一致性。然而，此时的数据管理流程仅在部门内部或部分业务环节中实施，尚未在企业整体层面形成有机联动的体系，犹如星星之火，尚未形成燎原之势 。

稳健级（3 级）：数据管理规范化成型

进入稳健级，数据在企业内部的地位得到进一步提升，被视为实现组织绩效目标的重要资产。在这一阶段，企业在组织层面精心制定了一系列标准化的数据管理流程，涵盖数据的采集、存储、处理、分析和应用等全生命周期。通过这些标准化流程的推行，企业的数据管理工作逐步走向规范化、制度化轨道。比如，某大型零售企业构建了完善的数据治理体系，从源头把控数据质量，对供应商数据、销售数据、客户数据等进行统一标准的采集和整合，并建立数据质量管理小组，定期对数据进行审核和优化，确保数据能够为企业的营销策略制定、库存管理等业务活动提供可靠支撑，数据管理成为企业稳健运营的坚实保障 。

量化管理级（4 级）：数据驱动决策的深化

在量化管理级，数据被企业视作获取竞争优势的核心资源。此时，企业不仅能够实现数据管理流程的规范化，更重要的是，能够运用先进的技术手段和科学的管理方法，对数据管理的效率进行量化分析和实时监控。通过构建数据指标体系，企业可以精准衡量数据管理各环节的绩效，如数据采集的及时性、数据处理的准确率、数据分析的有效性等，并根据量化结果及时调整数据管理策略和资源配置。以一家金融科技企业为例，该企业利用大数据分析平台，对客户的交易数据、信用数据等进行深度挖掘和分析，建立风险评估模型，并通过量化指标实时监测模型的准确性和稳定性，根据监测结果动态优化模型参数，为企业的信贷决策提供了高度精准的数据支持，极大提升了企业在金融市场中的竞争力 。

优化级（5 级）：数据管理的卓越引领

优化级是 DCMM 贯标认证的最高等级，代表着企业的数据管理能力达到了行业顶尖水平。在这一阶段，数据已成为企业生存和发展的根基，企业的数据管理流程具备高度的灵活性和实时优化能力。企业能够敏锐捕捉市场动态、行业趋势以及内部业务需求的变化，迅速对数据管理策略和流程进行调整和优化。同时，企业还积极在行业内分享最佳实践经验，成为行业数据管理的标杆和引领者。像南方电网公司、中国太保等行业巨头，通过持续投入和创新，在数据战略规划、数据治理架构、数据安全防护等方面形成了一套成熟且高效的体系，不仅为自身的业务创新和发展提供了强大动力，还为整个行业的数据管理发展提供了宝贵借鉴，推动行业整体数据管理水平的提升 。

企业在 DCMM 贯标认证的道路上不断攀登，每一个等级的提升都意味着数据管理能力的进阶与飞跃，为企业在数字经济时代释放数据价值、实现可持续发展奠定坚实基础 。