资料管理能力成熟度模型(DCMM)

资料管理能力成熟度模型(Data Management Capability Maturity Model, DCMM)

建设资料驱动(Data Driven)的"数据中台"是众多企业的战略技术趋势。
客观地度量自己的金融科技生态(Fintech Eco-system)以及能力成熟度，才能确保企业的发展方向是否正确。
资料仓储集中管理并整合来自於大量来源的大量资料，是建立资料生态系的第一步，而同时具备资料和资料的分析能力，才能从资料中提炼出有价值的讯息。

1. 资料流程自动化
   资料流程自动化指的是从资料产生到使用，中间不须人工参与，全部通过系统集成(System Integration)。
   外部资料和业务人工维护资料有时是业务流程中的重要部分，却很难被自动化撷取和处理，而资料缺失会导致资料分析的准确性。

   • 资料流程自动化：
     • 制定统一规范的格式
     • 持续进行业务流程的讯息化升级和改造
       消除人工资料，并确保资料经过系统的校验和规范化处理
     • 成立资料治理单位
       从管理层建立"资料资产"意识，有计划地规范和治理企业的资料生态

2. 报表与资料可视化
   包含生产、供应链、销售、市场、财务等不同的业务，以每日(Daily)为时间颗粒度，透过报表工具向业务和管理人员提供表格或图形化报表。

   • 资料仓储的瓶颈：
     • 缺乏水平伸缩(Scaling)能力
       无法应对资料爆炸式增长
     • 只能处理关系型资料
       无法处理由各种新业务形态产生的非结构型资料
     • 只能进行批处理
       缺乏实时资料处理能力

3. 业务融合
   在资料分析结果的支持之下，所做出的判断和决策是一种被动的方式，没有充分的发挥出资料蕴含的潜能。
   从传统的"资料仓储"、"资料湖泊(Data Lake)"到"数据中台"的概念，主要还是以大数作为技术核心。

   • 资料驱动型企业在具备了大数据处理能力之後，借助 AI 和机器学习而实现的一种更加智能的企业资讯化水平：
     • 资料分析的结果直接反馈回业务系统
     • 多种维度资料融合，可以更加准确地描述资料背後的"事实"
     • 实时的资料处理能力，让业务用户实时掌握资料
   • 案例分析：
     • 会员评比：
       CRM系统中的会员评比是一个逻辑复杂的大量计算，会员的每一笔交易行为都会触发计算，实现用户积分的实时计算和更新。
       流式计算(Stream Computing)实时处理用户交易和行为资料，并更新用户评比，藉助大数据的计算能力来实现业务上的资料处理需求。
     • 用户画像系统：
       基於用户的基本资料，消费记录等多种资料进行资料建模之後，利用演算法生成的一套标签系统，刻画了用户的特徵和属性。
       用户画像在CRM、精准营销和以用户为中心的产品与服务创新上起着重要作用，功能和定位是业务导向系统。

4. 洞察与预测
   洞察与预测是资料金字塔最顶端的价值输出。
   运用AI和深度学习算法对资料进行深度地洞察，揭示传统分析方法无法发现的资料特徵，并基於现有资料对未来趋势进行预测。

   • 案例分析：
     • 智能客服系统：
       可以针对用户提出的问题进行语义识别，然後根据提出的问题在知识图谱中进行搜索，寻找匹配的答案或决策。

决策支持与业务创新

最重要的还是建立业务与技术团队之间的协作关系，"用数据说话"，才能产出商业价值。
业务人员需要学习通过资料分析业务现状以作出决策。
技术人员需要学习业务流程并不断资料平台技术能力。