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📰 中信银行科技架构调整 新设立数据管理中心

中信银行在2025年持续推进科技强行战略,聚焦信息化、数据化、智能化三化并进,致力打造领先的数字化银行。年报显示科技投入96.41亿元、专利授权496件、科技人员58,07人,体现“从0到1”底层技术与“从1到100”价值创造并重的发展路径。自2019年提出“以数字化驱动业务转型”后,银行优化了架构,形成“一部三中心”格局,近期又将信息技术管理部升级为金融科技部,原大数据中心并入软件开发中心,新增数据管理中心,以强化数据治理和应用。总行并入财务会计部的数据管理职能也提升数据治理水平。2025年8月获得DCMM最高等级认证,成为行业领先者。通过银河工程等重点项目,银行在对公、零售和金融市场均实现数字化升级:对公数字化平台、智慧网银、AI量化策略等应用显著提升,交易自动化率达83%,月度零售客户覆盖与AUM贡献大幅提升。整体来看,中信银行以科技赋能经营管理转型,力争成为一流科技驱动型银行,推动全链路数据能力建设与数智化应用成果落地。

🏷️ #数字化 #金融科技 #数据治理 #银河工程 #DCMM

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📰 京东获物流行业首个国家数据管理最高认证 - 物流指闻

京东物流近日获得国家数据管理能力成熟度(DCMM)5级认证,成为国内首家获得该项最高等级认证的物流与供应链企业。这一成就标志着物流行业在数据治理方面建立了国家级标杆,体现了国家对企业数据能力的权威认可。国务院的《“十四五”数字经济发展规划》强调了提升数据管理能力的重要性,DCMM认证体系成为国内最权威的数据管理能力评估标准。

在复杂的物流生态中,数据管理能力如同智能物流的中枢系统,直接影响运营的精准度与业务韧性。京东物流通过对多模态、全链路数据的统一建模与实时治理,构建了一个动态演化的“活”数据体系,推动了智能预测、仓储优化、精准配送等核心业务场景的发展。这一能力使得京东物流的单均物流技术成本下降近25%,有效赋能了超过60万一线员工。

此次获得DCMM 5级认证,不仅为京东物流在国内市场的进一步发展提供了支持,也为其拓展海外市场提供了权威背书。随着数据治理能力的提升,京东物流将在全球物流行业中继续发挥重要作用,推动行业的数字化转型与创新发展。

🏷️ #京东物流 #DCMM认证 #数据管理 #智能物流 #数字经济

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📰 数据管理能力跻身全国百强,盈康一生获DCMM四级认证-人民政协网

近日,中国电子信息行业联合会公布最新评估结果,盈康一生成功通过《数据管理能力成熟度评估模型》DCMM-4级(量化管理级)认证。这标志着盈康一生成为全国大健康生态领域首个达到该等级的企业,其数据管理能力已跻身全国企业百强梯队。DCMM是我国首个数据管理领域的国家标准,建立了系统化的能力评估框架,为企业数据战略与数字化转型提供了重要指引。

盈康一生在数据管理领域的卓越实践得到了行业的高度认可,多次参与数据标准的制定,还凭借“数智融合打造医疗服务新生态”的实践荣获多项大奖。本次认证帮助盈康一生建立跨部门的数据协同机制,提升了在健康管理方案定制和用户画像分析等场景中的应用能力,确保了数据质量与安全。

未来,盈康一生将以DCMM四级认证为新起点,深化“数据+健康”融合战略,专注于个性化健康服务引擎的打造,推动医疗科研的创新,并探索安全合规下的可信数据共享机制,助力全民健康,引领行业的智慧化未来。

🏷️ #盈康一生 #数据管理 #DCMM认证 #健康服务 #数字化转型

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📰 海亮股份成功入选2025年浙江省DCMM贯标试点企业

近日,浙江省经济和信息化厅发布了关于2025年浙江省企业数据管理国家标准(DCMM)贯标试点区域的通知,海亮股份成功入选。这一标准旨在帮助企业构建科学、规范的数据管理体系,推动数据资源化和价值化。海亮股份的入选标志着其在数据治理与数字化转型方面的成果获得了权威认可。

海亮股份自2021年与华为合作以来,已实现80多个核心系统全面上云,构建了覆盖13大业务域的企业级数据仓库,日均运行任务超过8000次,数据存储量达到4.05TB,奠定了数据治理与应用的基础。公司还设立了“数字化中心”,构建了三级数据治理组织,制定了一系列数据管理制度。

目前,海亮股份已全面启动DCMM(三级)贯标工作,旨在提升数据管理成熟度,释放数据要素价值。此次入选是海亮股份数字化转型的重要里程碑,未来公司将继续深化数据在运营效率、决策支持等方面的作用,增强核心竞争力,为浙江省数字经济发展贡献力量。

🏷️ #数据管理 #数字化转型 #DCMM #海亮股份 #浙江省

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📰 做好数字金融大文章,推动场外衍生品数据治理高质量发展研究——基于国际三大数据治理体系的对比研究(下)

为推动证券行业高质量发展,文章探讨了国际三大数据治理体系(DAMA、DGI、DCMM)对场外衍生品数据治理的启示。首先,DAMA强调数据治理的核心作用,注重理论框架的全面性,适合构建整体数据治理战略;DGI则侧重实际应用,提供5W1H方法论,帮助企业解决具体治理问题;而DCMM更贴近中国企业实际,强调可操作性和评级机制。

其次,文章指出,完善数据治理规则体系、强化数据治理管控机制、加强数据全生命周期管理和数据安全保护是优化场外衍生品数据治理的关键。通过建立统一的数据治理机制,确保数据的完整性和安全性,可以有效提升数据管理能力,推动行业规范化发展。

最后,数据治理不仅是技术工具的应用,更是重塑金融基础设施的重要战略。未来,场外衍生品数据治理将从被动合规转向主动赋能,为资本市场的高水平开放提供基础设施支撑,实现数实融合的治理愿景。

🏷️ #数据治理 #场外衍生品 #DAMA #DGI #DCMM

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