初始级（1 级）：在这一等级，企业的数据管理处于无序状态。数据管理缺乏规划，没有统一的数据管理流程和标准，数据资产也未被有效识别。数据往往分散在各个业务部门，由不同人员按照各自习惯进行管理，导致数据质量参差不齐，存在大量重复、错误的数据，数据价值难以得到有效挖掘和利用。例如一些小型初创企业，尚未意识到数据管理的重要性，数据随意存储，缺乏基本的数据维护机制。

受管理级（2 级）：企业开始意识到数据管理的重要性，逐步建立起基本的数据管理流程和制度。对数据的收集、存储、使用等环节有了一定规范，数据质量也有所提升。不过，各部门之间的数据管理相对独立，缺乏有效的沟通和协同，数据共享存在一定障碍。像一些发展到一定规模的中型企业，开始对数据进行分类整理，制定了简单的数据使用规则，但跨部门的数据流通仍不够顺畅。

稳健级（3 级）：企业构建了较为完善的数据管理体系，数据管理流程实现了标准化和文档化。各部门之间能够基于统一的数据标准进行协作，数据质量得到有效监控和改进。同时，开始注重数据安全和隐私保护，建立了相应的防护措施。例如一些大型传统企业，通过完善的数据管理制度，实现了数据在企业内部的高效流通和合理使用，保障了数据的安全性和稳定性。

量化管理级（4 级）：企业能够对数据管理过程进行量化分析，利用数据指标来评估数据管理的效果和效率。通过数据分析优化数据管理策略，实现数据驱动的决策。在数据质量方面，不仅能够发现问题，还能通过量化分析找出问题根源并加以解决。例如一些数字化程度较高的互联网企业，依靠大数据分析技术，精准把握数据管理各环节的状况，不断提升数据管理水平。

优化级（5 级）：这是数据管理能力成熟度的最高等级。企业形成了持续优化的数据管理文化，能够根据内外部环境变化，自动调整数据管理策略和流程。数据创新成为企业发展的重要驱动力，数据被广泛应用于业务创新、产品优化等领域，为企业创造巨大价值。像一些行业领军企业，如华为、阿里巴巴等，在数据管理方面不断创新，通过数据挖掘新的业务模式和增长点，引领行业发展。