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汽车行业数字化转型落地方案参考

企业数字化转型 共 1 个回答
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    2022-11-11

    1.步骤一:数字化转型自评估

    对标DAMA(《数据管理知识体系》)和DCMM(《数据管理能力成熟度评估模型》)的框架标准和指南,调研分析车企DAMA或DCMM各能力域的不足及需求,分析原因,提出改进思路。

    可按照DCMM评估模型,从组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结,具体包括组织数据管理的八大过程域,即:数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准、数据生命周期,共包含28个过程项,441项评价指标进行分析和评估。判断企业所处等级,并提出提升目标和改进方案。

    2.步骤二:明确战略,制定数字和业务协同目标

    制定车企数字化转型战略目标,比如为车企构建标准化、流程化、自动化、一体化的数据管理体系,有效确保数据架构合理、条理清晰、过程可控、完善数据来源。

    具体内容可以包括:建立主数据统一管理、数据标准体系,提高数据质量、数据安全,提升数据价值。

    3.步骤三:规划项目,制定合理的实施路径及分期目标

    打造车企集团和事业版块统一的数字化转型及运营体系,建议按”119”整体架构进行方案设计。实现高效积累数据资产,赋能业务应用场景,助力企业构建扎实的数据根基,实现数字化经营。

    第一个“1”指一套体系,包括与车企数字化转型相匹配的战略规划、组织架构、制度规范,具体包括数据战略定位、目标、建设步骤,领导小组、执行小组、组织角色与权责,与数据管理各过程域相匹配的制度规范、业务流程、考核办法等。


    第二个“1”指一个平台,既是数据整合处理平台,对企业内外部数据进行集中采集、存储、计算、加工,构建数据统一模型,保证数据一致性;也是数据治理平台,制定数据标准、追踪数据链路,提升数据质量、保障数据安全,实现数据资产化;也是数据共享服务平台,沉淀共性数据服务能力,规范数据服务标准,支撑数据消费层的各项数据分析、数据共享交换。


    第三个“9”指九项能力,按照数据采、存、管、用四大环节,构建数据采集、主数据、元数据、数据资产、数据标准、数据质量、数据安全、数据服务、数据指标等能力项。

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