汽车行业数字化转型落地方案参考

口头爱人

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。