2020年广东省实行DCMM试点对企业有哪些好处?

为共同推进《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T36073-2018)贯标评估工作，经与有关地方工业和信息化行业主管部门沟通商议，研究确定北京市、天津市、河北省、山西省、上海市、江苏省、广东省、贵州省、宁波市为数据管理能力成熟度评估首批试点地区。详情请咨询邦企小胡，18824250641
广东在全国首创制造业大数据指数（MBI），率先探索基于大数据对制造业监测预警的新路径。充分利用大数据手段有效突破数据孤岛，汇聚了与制造业密切相关的企业用电、商品进出口、货运、贷款、用地、通信、用工等第三方一手海量数据，确保数据客观、真实；运用机器学习等大数据方法，构建一个有别于传统经济分析框架的指数模型，形成一套具有科学性和时效性的全新制造业发展评价体系；利用红绿灯图等可视化手段初步实现了对制造业宏观、中观、微观的运行监测预警，尤其在精准发现区域、行业、企业异动方面效果明显。
DCMM国家标准结合数据生命周期管理各个阶段的特征，按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大过程域，并对每项能力域进行了二级过程项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标（441项指标）的制定。
数据战略：数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估
数据治理：数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通
数据架构：数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理
数据应用：数据分析、数据开放共享、数据服务
数据安全：数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计
数据质量：数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升
数据标准：业务数据、参考数据和主数据、数据元、指标数据
数据生存周期：数据需求、数据设计和开放、数据运维、数据退役
DCMM评估能够为企业带来以下收益：能够深入了解、发现组织在数据管理能力建设方面的现状以及存在的问题；找到组织本身与所在行业平均水平之间的差距；针对存在的问题，帮助组织总结提炼关键发现，提升组织内部的数据管理意识，为组织未来数据管理能力建设提供理论依据。
数据管理能力培育以解决企事业单位实际业务问题、支撑技术应用为出发点。通过将企事业单位业务、技术应用、数据需求与数据管理过程相结合，实现企事业单位数据管理体系革新、生产模式优化、运行效率提升，加快推动企事业单位向数字化、网络化、智能化转型发展，切实提高企事业单位的数据管理水平和综合竞争力。
该标准的评估对象既可以是数据拥有方，通过一系列的方法、关键指标和问卷来评价某个企事业的数据管理现状，从而帮助其查明问题、找到差距、指出方向，并且提供实施建议，为企业提供与企业发展战略相匹配的数据管理能力体系建设。也可以是数据服务商，通过该标准的落地实施，可以帮助数据解决方案提供方完善自身解决方案的完备度，提升自身咨询、实施的能力。
联系我的时候请说是在搜即讯信息网上看到的，谢谢。