数据管理能力成熟度评价模型DCMM与数据资产
识别当前问题与优先级会打开第一轮讨论，掌握关键工具和操作步骤与围绕典型场景完成应用练习负责把练习结果接到后续工作
1天 税务管理
适合对象
总经理，数据管理部门负责人，IT部门负责人等管理⼈员
课程定位与主要问题
财务负责人、经营管理者、业务部门负责人和风控合规人员已有明确任务时，可借这门课把指标拆解、风险信号、资源取舍和行动建议拆成分工和检查点
核心收益
- 管理要求更清楚：目标要求、责任分工和过程反馈，先讲清对象、约束和判断标准
- 围绕识别当前问题与优先级梳理关键判断点，避免停留在概念解释
- 借助掌握关键工具和操作步骤完成一次可复盘的应用演练
- 输出围绕典型场景完成应用练习相关的后续跟进清单，方便课后跟踪
课程背景与交付信息
管理者培养、团队执行和绩效沟通容易停在要求传达上，难点在于把要求拆成可跟进的岗位动作。课堂先拆清识别当前问题与优先级，再把掌握关键工具和操作步骤和围绕典型场景完成应用练习接回日常管理。
课程内容重点
01AI应用场景诊断：识别当前问题与优先级
02AI应用方法拆解：掌握关键工具和操作步骤
03AI应用实战演练：围绕典型场景完成应用练习
04落地复盘：明确团队跟进清单与复盘机制
课程大纲
课程总览
一、数据管理能力成熟度解读（2小时）
- 什么是DCMM
- DCMM评估模型
- DCMM核心能力域
- DCMM能力项
- DCMM核心能力域解读
- 数据战略
- 数据治理
- 数据架构
- 数据应用
- 数据安全
二、数据管理能力成熟度DCMM评估标准与评估流程（1小时）
- DCMM评估标准
- DCMM评估五个等级
- 初始级
- 受管理级
- 稳健级
- 量化管理级
- 优化级
- DCMM评估参与人员与要求
- DCMM评估流程
- 准备阶段
三、数据资产化价值评估与入表实践（3小时）
- 1. 什么是数据资产？
- 2. 数字化转型本质
- 以用户为中心，效率驱动，价值输出
- 3. 数字化转型逻辑
- 数据是要素
- 连接是基础
- 算力是核心
- 算法是灵魂
- 融合是关键
- 4. 数据价值形成
讲师介绍
韩迎娣
数智化转型与AI落地实战专家
韩迎娣，数智化转型与AI落地实战专家，AI人机协同画布模型创始人。曾任乐村淘执行总裁、启迪桑德创新中心负责人，清华北大EMBA特聘AI讲师。专注企业智能化战略规划与AI商业应用，授课超750场，辅导上百家企业实现数字化转型升级
互联网电商环保家居零售服装制造医药电力能源
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课程差异说明
本课程页面围绕《数据管理能力成熟度评价模型DCMM与数据资产》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
适合总经理，数据管理部门负责人，IT部门负责人等管理⼈员等需要系统提升相关能力的人群
学习这门课可以获得什么收益？
DCMM概念、内容、评估模型，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
课程通常安排多长时间？
当前样板提取的课程时间为：1天（6小时/天）。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
