联系我们 业务专题 | 2022年汽车行业数据治理成熟度报告（简报）
当前，数据作为国家基础性、战略性生产要素之一，数据资产是否有效沉淀，数据要素价值如何高效释放，已经成为国家、行业、企业重点关注的问题之一。受中央汽车企业数字化转型协同创新平台委托，中汽数据依托《数据管理能力成熟度评估模型》（简称DCMM）国家标准，对汽车行业内十余家典型企业进行调研，指导企业开展数据管理能力成熟度自评估工作，并形成了《2022年汽车行业数据治理成熟度报告》，以下为报告简报。 自国家将大数据首次写入政府工作报告以来，数据相关政策逐渐深化。2022年12月，中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中提出压实企业数据治理责任，坚持“宽进严管”原则，在数据采集汇聚、加工处理、流通交易、共享利用等各环节，推动企业承担相应责任。2023年初，《数字中国建设整体布局规划》出台，提出到2025年，实现数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加快提升，数据治理体系更加完善，数据要素价值有效释放，数字经济发展质量效益大幅增强。随着国家数据局的组建，数据基础制度、数据资源整合共享和开发利用等顶层设计将与产业发展齐头并进，加速驶入快车道。 汽车行业是国民经济的支柱产业之一，具有巨大的产业关联带动效应，面对业务链条复杂，产业布局分散等特点，车企在数据治理过程中面临业务数据分散建设、数据资源多头管理、数据全生命周期不完整等多重挑战，只有构建完善的数据治理体系，系统性提升数据资源管理及应用能力，才能最大程度释放数据要素价值，改进决策、缩减成本、降低风险，增强数字化时代的核心竞争力。 DCMM国家标准是国内第一个数据管理能力成熟度评价模型，用来指导和规范企业的数据管理行为，促进大数据+行业的整体发展。基于DCMM国家标准，结合业务与技术部门数据管控现状，汽车企业在数据治理各个领域开展自评估工作，评估结果展示了车企数据管理能力成熟度情况，为汽车行业数据治理工作提供参考。 数据管理能力成熟度评估主要从数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准、数据生存周期8个能力域展开，下设28个能力项，具体如下：
评估模型以最高5分、最低0分为标准进行评估。成熟度等级分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级、优化级共五级，优化级为最高等级。
本次评估对象包括大型国有汽车集团、合资车企、新势力车企等，覆盖十余家传统和新能源汽车企业。根据评估统计数据，汽车行业数据管理能力整体表现良好，平均基线为2.82分，达到稳健级（三级）。其中，受管理级（二级）、稳健级（三级）分布较均衡，占比分别达到26.67%和53.33%，占被调研车企的八成左右。达到量化管理级（四级）的车企较少，占比6.67%。暂未有车企达到优化级（五级）水平。 据中国电子信息行业联合会数据显示，2022年制造业成熟度平均基线为1.7分，汽车行业成熟度已超制造业平均水平，但同时，通信、电力、银行三个行业成熟度平均基线分别为3.48分、3.2分、3.15分，处于国内数据管理先进水平，相较而言汽车行业数据管理能力仍有较大提升空间。 从能力域角度具体来看： （1）在数据治理、数据架构方面均有突出表现，平均水平已达到量化管理级（四级）。各车企重视数据管理工作，成立数据管理部门或指定专人管理数据，强化数据架构建设工作，加强汽车数据集成与共享能力，不断完善数据治理体系。 （2）在数据战略、数据标准、数据质量、数据生存周期管理方面，平均水平达到稳健级（三级）。各车企制定符合汽车行业实际的数据战略规划及内部数据标准规范，提升数据质量，基本实现了汽车生产、销售、服务等环节中关键数据从采集到应用的全生命周期管理。 （3）在数据应用、数据安全相关内容上，平均水平虽达到稳健级（三级）水平，但整体能力相对比较薄弱。各车企缺少相应的管理手段和工具，下一步可结合汽车行业数据现状，瞄准汽车数据应用方向，提升汽车数据资源共享利用效率，健全数据安全监测预警和应急处置工作体系，增强数据安全保障能力。
总体而言，车企对数据管理的认识和重视程度逐步加强，各车企在数据治理工作开展的广度和深度上各有不同，但都紧跟国家政策趋势，把数据治理工作看作一项重要的长线任务，持续提升数据管理水平。汽车行业可对标通信、电力、银行等数据管理先进行业，并基于行业自身特性，完善数据治理管理机制、提高数据应用能力、加强数据安全建设、增强数据活力，将数据作为企业的核心要素，加快实现业务数据化、数据资产化。
结语 2023年，中汽数据将进一步深化汽车行业数据治理工作，围绕行业数据共性问题、痛点需求和场景化应用，提供“政策解读+咨询服务+技术平台+业务应用”的体系化综合服务，以数据赋能企业发展为目标，以数据治理为核心，推动建设“数据融合、能力协同、合作共赢”的汽车产业数字化生态。
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