1 级 - 初始级

在此阶段，企业的数据管理呈现出无序、自发的状态。从战略规划视角看，企业尚未形成明确的数据战略，缺乏对数据重要性的清晰认知，未将数据视为资产进行管理 。例如，在数据收集方面，各业务部门根据自身临时需求开展数据采集工作，没有统一规划，导致数据格式不统一、重复采集现象频发 。在数据存储上，数据分散在各部门的独立系统中，缺乏统一存储架构，数据难以共享与整合。数据管理流程也未建立，多依赖员工个人经验与习惯处理数据，数据质量难以保障，准确性、完整性较低，对企业决策支持作用微弱 。

2 级 - 受管理级

企业开始意识到数据的价值，在部门层面着手构建初步的数据管理机制 。战略规划上，虽未上升到企业整体战略高度，但部门内部已制定简单的数据管理策略 。如销售部门制定客户数据管理流程，明确客户信息收集、录入规范 。数据治理方面，有专人负责数据管理工作，开始对数据进行分类、整理，建立基本的数据标准，像规范员工工号、客户编码格式等 。数据质量上，设置简单的数据质量检查环节，如对数据进行必填项检查，但缺乏深入的数据质量监控与持续改进机制 。数据安全方面，初步制定数据访问权限规则，限制部分敏感数据访问范围 。然而，各部门数据管理相对独立，缺乏企业级统筹，数据孤岛现象依旧存在 。

3 级 - 稳健级

数据被视为企业实现绩效目标的关键资产，企业在组织层面构建起标准化的数据管理体系 。数据战略制定明确，涵盖数据管理目标、实施路径等，为企业整体数据管理工作指明方向 。数据治理架构完善，设立专门的数据治理团队或岗位，明确各部门数据管理职责，协调数据管理工作 。数据标准实现统一，贯穿企业各业务流程，确保数据一致性 。数据质量方面，建立完整的数据质量监控体系，从数据源头到应用全流程监控，及时发现并解决数据质量问题 。数据架构合理规划，整合企业内分散的数据资源，实现数据高效流通与共享 。数据安全保障体系健全，采用加密、访问控制、备份恢复等多种手段保障数据安全 。此时，数据管理流程规范，能较好地支持企业业务运营与决策 。

4 级 - 量化管理级

企业将数据视为获取竞争优势的核心资源，数据管理达到精细化、量化阶段 。数据战略紧密贴合企业竞争战略，通过数据驱动业务创新与优化 。数据管理流程全面量化，运用关键指标（KPI）精确衡量数据管理各环节效率与效果，如数据准确率、数据更新及时率等，并根据量化结果实时调整优化 。数据质量实现精准控制，通过数据分析预测数据质量问题，提前采取预防措施 。数据应用深度拓展，利用大数据分析、机器学习等技术挖掘数据价值，为企业提供精准营销、风险预测等深度决策支持 。数据安全防护能力进一步提升，具备实时监测、预警与应急响应能力，保障数据安全 。企业各部门基于数据实现高效协同，数据成为推动企业发展的核心动力 。

5 级 - 优化级

数据成为企业生存与发展的根基，数据管理流程持续优化，达到行业领先水平 。数据战略引领企业发展方向，通过不断创新数据应用，为企业创造新的业务增长点 。企业构建起智能化的数据管理体系，利用人工智能、自动化技术实现数据管理流程自动化、智能化运行，大幅提升数据管理效率与质量 。数据质量达到极致，实现全流程实时监控与自动修复，确保数据高质量可用 。数据应用创新能力突出，在行业内率先开展前沿数据应用实践，如基于数据的商业模式创新 。企业积极参与行业数据标准制定，分享数据管理最佳实践经验，成为行业数据管理标杆，推动整个行业数据管理水平提升 。