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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，东西湖dcmm，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，dcmm认证机构，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，dcmm体系认证，催 进组织本身的数据管理体系、应用体系的提升。

数据质量：数据质量是指数据的适用性(fitness for use)，描述数据对业务和管理的满足度。数据质量主要 是指数据的准确性、及时性，完整性，唯①性，致性，有效性等六个方面。数据质量管理是通过对数 据的分析，监控，评估和改进的过程。

数据标准：数据标准是组织数据中的基准数据，为组织各个信息系统中的数据提供规范化、标准化的依据，是 组织数据集成、共亭的基础，是组织数据的重要组成部分。依据数据特性的不同，可以把数据标准具体 划分为四大类:业务术语标准、参考数据和主数据标准、数据项标准、指标数据标准。

DCMM的诞生背景与重要的价值随着数字经济的高速发展，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。然而，dcmm认证，数据规模的增长与数据形态的复杂化，使得企业在数据管理上面临巨大挑战：据研究显示，很多企业因数据管理不善导致的年均损失高达数百万美元。在此背景下，数据管理能力成熟度模型（DCMM）应运而生，作为我国数据管理领域的标准（GB/T 36073-2018），其重要的目标是为企业提供一套科学、系统的数据管理能力评估框架，帮助企业从战略规划到技术落地实现多方位能力跃迁。DCMM的推出标志着中国数据管理从“经验驱动”向“标准驱动”转型。它不仅填补了国内数据管理标准化的空白，更成为企业数字化转型的“能力标尺”与合规实践的“通行证”。例如，某汽车制造企业通过DCMM三级认证后，设备故障预测准确率提升40%，年度停机损失减少500万元。

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