企业实施 DCMM 的价值提升数据管理能力帮助企业系统性地优化数据治理体系，打破数据孤岛，实现数据的效率流通和共享，提高数据管理的整体水平。支撑数字化转型通过数据驱动业务创新，如在营销、智能风险控制等领域，利用数据挖掘和分析技术，为企业创造更多的商业价值，推动企业数字化转型进程。政策与资金支持多地（如北京、上海、深圳等）为鼓励企业提升数据管理能力，对通过 DCMM 认证的企业提供补贴，补贴金额可达 100 万元，这为企业实施 DCMM 认证提供了有力的政策和资金支持。增强行业竞争力DCMM 认证已成为企业在招标、合作中的重要资质背书，能够向合作伙伴和客户展示企业在数据管理方面的能力和规范化水平，增强企业在行业中的竞争力。


各行业都面临数字化转型的需求，对DCMM的评估需求也越发强烈。

DCMM《数据管理能力成熟度评估模型》是我国数据管理领域标准。

该标准定义了数据管理能力的八个能力域，描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准，又细分为28个能力项，每个能力项都划分为5个等级，共计441项指标，汇成组织数据管理能力的5个总体等级。

CMM主要适用对象该标准适用于信息系统的建设单位，dcmm认证机构，应用单位等进行数据管理时候的规划，设计和评估，也可以作为针对信息系统建设状况的指导、监督和检查的依据。

1） 数据拥有方：金融和保险机构、互联网企业、电信运营商、工业企业、数据中心所属主体、高校等；

2） 数据解决方案提供方：数据开发/运营商、信息系统建设和服务提供商、信息技术服务提供商等。

数据分析：CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）

CRISP-DM 模 型， 通 常 将 数 据 挖 掘 的 整 个 过 程 划 分 为 6 个阶段：业务理解（Business Understanding）、 数 据 理 解（Data Understanding）、 数 据 准 备（Data Preparation）、模型搭建（Modeling）、模型评估（Evaluation）和模型部署

业务理解：从业务角度上更好的了解客户的要求和目的，然后将这些业务理解转化为一个明确的数据挖掘问题，制定项目计划并设计初步方案。

数据理解：收集数据是数据理解阶段的头一步，dcmm认证，也是整个数据挖掘项目的基础。为了对数据有初步的理解，接下来需要探索数据特征，进行简单的描述统计并核验数据质量。

数据准备：数据准备阶段将对原始数据进行变量选择、数据清洗、数据加工和数据整合以构建数据挖掘数据集。在整个数据挖掘项目过程中，有可能需要多次实施数据准备工作。

模型搭建：对于某类数据挖掘的需求，通常有多种方法和更佳实践可供选择使用。在模型搭建阶段，应根据数据挖掘项目的需求与特点，选择使用多种技术或方式搭建模型。

模型评估：评估备选模型的准确性、稳定性和性能等指标，从备选模型中遴选更佳模型，并回顾模型搭建的各个步骤环节，确保更佳模型与业务目标一致，黄陂dcmm，除此之外还应与客户根据实际业务场景来共同决定如何使用模型的结果。

模型部署：搭建模型并不是数据挖掘的目的，更不是数据挖掘项目的结束标识，模型只是数据挖掘项目的交付物之一。搭建模型的目的在于应用于业务实践，解决业务问题，实现业务目标，这样才能真正实现数据挖掘的商业价值，这些都是在模型部署阶段完成的。

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