维度网讯，7月1日，新版《数据管理能力成熟度评估模型》国家标准正式实施。该标准是数据管理领域的重要基础性国家标准，将为企业建立、评价和提升数据管理能力提供统一参考，帮助组织把数据资源转化为可管理、可治理、可应用的生产要素。

新版国家标准的重点，不再只是规范企业如何“管数据”，而是引导企业把数据能力真正接入研发设计、生产制造、经营管理和供应链协同等全业务流程。对于制造、通信、能源、金融等行业来说，数据管理能力已经直接影响产品研发效率、生产排程、质量追溯、设备运维、库存管理、客户服务和经营决策。标准实施后，企业可以围绕数据战略、数据治理、数据架构、数据质量、数据安全、数据应用和生命周期管理等方面开展能力建设，并用成熟度评估识别短板。

这意味着新版国家标准将成为企业数字化建设的重要评估尺子。

与首版相比，新版《数据管理能力成熟度评估模型》更突出数据价值激活。标准引导企业把数据治理嵌入业务现场，而不是停留在制度文件或信息化系统层面。比如在生产制造环节，设备运行数据、工艺参数、质检结果和供应链数据如果不能统一管理，就难以支撑质量分析、异常预警和生产优化;在经营管理环节，销售、财务、库存、采购和客户数据如果口径不一致，也会影响成本核算和经营决策。新版国家标准把这些能力纳入成熟度评估框架，有助于推动企业用数据实现降本增效和提质升级。

新版标准还补充了面向人工智能的新要求。针对大模型训练数据质量管控、多模态数据治理等趋势，标准增加专项能力条款，强化数据全生命周期管理。

这部分内容对“人工智能+”落地尤其关键。大模型训练、企业知识库、智能体系统、工业视觉检测、设备预测性维护和智能客服等应用，都依赖高质量、可追溯、可授权、可复用的数据基础。如果企业数据来源不清、标签不准、权限混乱、质量不可控，AI系统就很难进入生产环境。新版国家标准把AI训练数据质量和多模态数据治理纳入能力建设方向，等于把数据管理标准从传统信息化场景延伸到人工智能应用场景，为企业建设可用、可信、可持续的数据底座提供依据。

中国电子技术标准化研究院副院长范科峰表示，所有指标修改确立都围绕一条主线，即从“规范数据管理”向“激活数据价值”转变，让数据能力真正服务于降本增效、提质升级，服务实体经济高质量发展。

首版《数据管理能力成熟度评估模型》国家标准发布以来，全国已有33个省级行政区的上万家企事业单位依据标准开展能力建设与评估，覆盖制造、通信、能源、金融等20多个重点行业。新版国家标准正式实施后，数据管理能力评估将更贴近企业实际业务流程，也会进一步服务数据要素流通、数字化转型和AI应用落地。