认证概述
认证等级体系
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初始级（1 级）企业数据管理处于无序状态，数据分散在各业务部门，缺乏基本流程和规范，难以实现有效共享和利用。 -
受管理级（2 级）企业开始重视数据管理，初步建立组织架构和流程，但不够完善，缺乏有效监控和改进机制。
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稳健级（3 级）企业数据管理体系初步成型，流程和制度较为健全，能保障数据质量和安全，数据在内部得到一定程度共享和应用。
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量化管理级（4 级）企业运用量化方法管理数据，可对数据质量、价值等进行量化评估，数据能为决策提供有力支持，与业务深度融合。
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优化级（5 级）企业数据管理达到行业领先水平，具备完善体系和持续优化机制，可通过数据创新推动业务创新发展，在市场竞争中占优势。
认证核心价值
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提升管理能力帮助企业掌握数据管理方法，发现问题与差距，构建数据管理体系，提升整体数据管理能力。 -
增强市场竞争力作为企业数智化发展成果标志性认证，可提高企业知名度，展现综合实力，助力企业在市场竞争中脱颖而出。
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助力政策合规帮助企业及时了解政府及行业政策、监管要求，助力入围政府扶持项目，获取政策补贴支持。
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辅助投标工作帮助企业及时了解政府及行业政策、监管要求，助力入围政府扶持项目，获取政策补贴支持。
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促进行业对标通过贯标评估，能帮助企业与行业水平横向对标，找出差距，精准发力补齐短板。
认证要求
数据基础
企业应拥有一定规模和类型的数据，涵盖生产、经营、管理等方面，以便能依据标准对数据管理各环节进行评估。例如制造企业需有生产数据、销售数据等，互联网企业需有用户行为数据等。
相关组织架构
企业需设立数据管理相关部门或岗位，如数据治理委员会、数据管理员等，明确职责分工，以保障数据管理工作有序开展。即使处于初始级，也需有专人或部门负责数据相关事务，随着等级提升，组织架构应更完善。
流程和制度
从受管理级开始，企业要初步建立数据管理流程，如数据采集、存储、使用等流程，以及相关制度，如数据安全制度、数据质量管理制度等，且随着等级提高，流程和制度需不断健全和优化，具备有效性和可操作性。
数据管理
企业需在数据管理技术方面有一定投入，如配备数据存储设备、数据管理软件等。稳健级及以上等级，要求企业能运用先进技术实现数据管理的自动化、智能化，如通过大数据分析技术进行数据挖掘，为决策提供支持。
人员要求
企业应注重培养员工的数据管理意识和技能，可通过培训、引进专业人才等方式，确保员工了解数据管理重要性，掌握相关操作技能，尤其是高级别认证，对企业数据管理人才队伍建设有较高要求。
服务流程
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01需求洞察与合作缔约依托专业团队，触达客户，掌握核心诉求，签订合作契约，构建信任基石。 -
02深度诊断与需求解构聚合行业标准、政策导向与企业特性，搭建全周期定制化服务方案，覆盖认证规划、资源配置、执行路径等核心模块，确保服务的专业性与适配性。
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03风险识别与优势焕新精准识别业务风险并提供规避策略，深度挖掘企业优势，重塑客户典型案例，赋能企业品牌价值。
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04体系化培训与审核护航构建分层分类的资质培训体系，强化理论与实践，提供现场审核答辩指导，高效推进认证审核。
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05专业评估与资质赋权联合机构与专家，多维度评估，规划升级路径，完成资质认证，提升市场竞争力。
成功案例
