DCMM的适用场景与行业实践

DCMM适用于所有依赖数据驱动的组织，尤其以下领域成效显著：

重点行业应用金融业：满足银保监会《银行业金融机构数据治理指引》要求，某保险公司通过四级认证后，理赔数据自动化核验比例达90%，欺诈案件减少60%。制造业：某汽车厂商构建工业互联网数据中台，实现生产数据与MES系统实时交互，设备故障预测响应时间缩短至5分钟。政务领域：某市大数据局通过三级认证后，政务数据共享接口从50个增至200个，dcmm数据管理能力成熟，市民办事材料精简70%。
企业规模适配中小企业：通过二级认证快速构建基础能力，如某零售连锁企业统一会员标签体系，活动ROI提升25%。大型集团：某能源集团整合15家子公司数据，建立跨业务线的数据治理架构，决策效率提升50%。




量化管理级：数据被认为是获取竞争优势的重要资源组织认识到数据在的流程优化，工作效率提升等方面的作用，针对数据管理方面的流程进行荃面的优化，针对数据管理的岗位进行KPI的考核，规范和加强数据 相关的管理工作，并且应用相关的业务进行对KPI考虑的工作工作进行支撑，具体的标志如下:a)管理者已经认识到数据是组织的战略资产，已经了解数据在流程优化，绩效提升等方面的作用，在制定组织业务战略的时候可以获得相关数据的支持;b)在组织层面建立了可量化的评价指标体系，可以准确测量数据管理流程的效率，并且可以及时进行流程优化;c)在数据管理、应用的过程中充分借鉴了行业蕞佳实践，国傢标准、行业标准等外部资源，催 进组织本身的数据管理体系、应用体系的提升。



过程描述：数据职能框架过程域主要包括以下活动:a) 数据职能框架建立维护。数据库相关的系统建设通常配套数据职能框架，包括存储、归档等内 容。伴随组织数据体系建设，数据职能框架及对应的活动会逐步拓展覆盖范围和影响力。 b)数据职能框架运营实施。数据管理专职人员或相关团队行使管理职责，运营或实施数据管理的 各项功能。 c)数据职能框架一致性确认。数据职能框架的各项功能需要在组织全体干系人之间达成一致，同时要求承接数据战略的要求。



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