5月21日，由CIO时代主办，软信天成协办，新基建创新研究院作为智库支持单位的“汽车行业CXO线上研习社”，以“数据驱动汽车行业‘新四化’为主题”，邀请到了华晨宝马汽车有限公司数字化生产制造总监戚海飞、中信戴卡信息管理部部长段志强、中国电子技术标准化研究院数字经济研究室主任李冰、软信天成咨询总监韩吉昌做客直播间，从技术、业务等多维视角分享了他们数字化转型中的真知灼见，深度解读了行业变革现状，探寻数据驱动汽车行业数字化转型的新路径。

首先，来自华晨宝马汽车有限公司数字化生产制造总监戚海飞为我们带来了题为《数据/AI驱动的供应链和物流》的主题分享。在分享中，他介绍了目前智能制造行业在供应链方面面临的挑战：当前，供应链的脆弱性问题，已经成为了关乎经济和民生发展的全球性问题，汽车行业在各业务领域同样面临提升供应链韧性的挑战。通过数据和AI技术助力供应链和物流的高韧性发展是将技术应用到正确的业务场景。

数据文化，数据人才，数据资产化管理，数据敏捷是启动数据/AI驱动业务的核心。随着数据资产在各业务领域的覆盖，底层数据资产的数量正在扩大，各场景下的应用也在增加，可节省更多的开发时间。在此过程中，我们应以数据资产化的管理作为根基，以数据智能化的应用为目标。在数据资产管理中，进行以下四个方面的管理：

第一，数据资产化的管理，数据资产管理是一个系统化的工作，需要技术、IT、业务等部门共同协调实施；

第二，专业化数据人才的培养，可从外部招聘、从内部培养，并且举办相关活动吸引市场人才；

第三，建立数据文化，从业务部门到IT部门可投入人力资源建立数据先锋团队，进行数据应用、使用分析等自助服务的培训；

第四，实施敏捷的工作方法论，可尝试更多新的算法和模型的应用，挖掘更多的数据价值。
 

展望未来，戚海飞说到：我们以人为本，持续创新，践行数字化转型，通过数据和AI驱动企业供应链及物流的高质量发展，实现更加灵活和强韧性的发展。

本次直播也特邀中信戴卡信息管理部部长段志强，为我们分享了中信戴卡在数字化转型的探索。中信戴卡目前已发展成为全球最大的铝车轮和铝制底盘零部件供应商。在全球协同研发中，已初步搭建了全球化技术研发组织，建立了完整的现代化技术体系。

基于国际ISO标准完善的信息安全体系、核心应用系统方面的国家公安部等级保护测评、德国汽车工业协会提出的TISAX信息安全审核这三个维度，打造以为安全为核心的全球网络，通过构建智能营销、智能研发、智能制造、智能经营、智能决策、智能服务的综合能力体系，打造出了“中信戴卡智能化数字制造体系DMS”。

   在中信戴卡六号线灯塔工厂的建设汇报中段志强表示，世界灯塔工厂代表着全球制造业的最高水平，是中国制造企业努力的方向，中信戴卡在制造研发中也在不断地追求创新。关于未来数字化转型，中信戴卡的规划是让制造变得简单，实现新兴技术与生产制造场景的深度融全，提升智能制造水平，加快实现信息化、数字化、智能化的升级，逐渐形成数字化生态圈。 

来自软信天成咨询总监韩吉昌在分享中，为我们全面深入地分享了数据驱动车企行业高质量发展的实践探索。当前企业在数字化转型过程中面临着众多挑战，特别是在数据治理方面尤为突出。由于企业缺乏体系化的框架，组织架构中没有数据管理职能的角色，在数据管理、数据资产方面的理论知识的不足，管理意识不够，为企业的数据治理带来了诸多难度。

数据治理基于数据资产管理的视角，应当让数据资产看得见、管得住、用得好。因此，企业应明确数据治理目的，并要明确在业务、管理、技术等方面的具体规划，再针对规划给予数据方面的支撑。同时，要建立保障机制，建立数据管理组织，进行数据管理制度、流程的制定，以保障数据管理组织对数据管理能力的服务。

因此，韩吉昌针对汽车企业，给出了以下四方面的实践建议：在数据战略管理方面，可有针对性地进行资产盘点、数据集成共享和数据应用；在研发方面，可进行数据管理组织建设和数据标准管理；在营销方面应建立数据管理组织和数据标准；在数据资产管理方面，可利用数据管理能力成熟度模型，明确企业数据管理侧重点，判断目前数据管理现状，识别数据管理的不足之处，然后搭建符合企业的数据管理框架，再进行具体的工作规划，设定短期、中期、远期目标。

随后，来自中国电子技术标准化研究院数字经济研究室主任李冰，专门针对“数据管理能力成熟度模型(DCMM)”的国家标准进行了介绍，并分享了评估实践。她从数字化革命的发展趋势谈起，从全球范围来看，主要工业大国都将数字技术提升至国家战略高度，旨在抓住新一轮机遇，提升国际竞争力。
 

经济产业发展进程中，数据作为新型生产要求，起到非常关键的作用。利用大数据和人工智能等新型技术手段为基础，为企业提供更加科学、更加客观的数据资产评估；数字化是转型工具，而通过部门间协同达成生产模式变革才是目的。数据资产对于企业的核心价值是非常关键和重要的，是驱动企业数字化转型的核心驱动力。
 

在《“十四五”大数据产业发展规划》中，专门制定了数据治理能力提升行动，希望通过提升企业数据管理的能力来构建行业的数据治理体系之盾。通过数据治理相关的技术理论、工具及标准的研究，来不断培育数据治理咨询和解决方案的能力。
 

DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）是国内首个数据管理领域的国家标准，适用于数据管理能力成熟度的评估模型，DCMM数据管理能力成熟度评估模型可以帮助企业发现存在的问题，指明发展方向；提升人员技能，建立数据能力提升体系；有助于推动企业加快以数据要素为核心驱动的数字化转型。

在谈到数据架构和数据标准的构建，李冰强调到：要严守两条红线，一是数据安全，二是数据质量，这样才能在管理过程中提供高质量变现途径和实现降本增效。随后，她从数字化的营销转型、数据驱动业务精细化运营、数据驱动制造业转型这三个维度分享了DCMM数据管理能力成熟度评估模型在企业中的实践应用。
  
                                                       互动环节
 

依照惯例，在直播的互动问答环节中，软信天成咨询总监韩吉昌，中国电子技术标准化研究院数字经济研究室主任李冰针对企业在数据驱动数字化转型面临的挑战、数据治理的优先级以及汽车行业未来数字化转型方向等问题，给出了自己的建议和观点，现场讨论热烈，分享极具参考价值。

                                                          结语　

至此，本次“汽车行业CXO线上研习社”圆满结束。面对越来越复杂的管理模式和经营模式，数字化已成为汽车产业发展不可或缺的助推器，同样，数字化带来的新机孕育着无限的前景，无论是传统车企还是新兴车企，几乎都站在同一条起跑线上。希望本次“汽车行业CXO线上研习社”的活动，能够赋能汽车行业的数字化转型，助力汽车行业加速发展，实现我们建设汽车强国的宏伟蓝图。

错过直播的小伙伴可以关注CIO时代公众号“CIO时代网”，查看直播回放。我们后续还将推出不同行业的“CXO线上研习社”，欢迎大家持续关注~

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