（1）数据应用是什么？
数据应用是指对组织数据进行统一管理、加工与应用，通过对内支撑业务运营、流程优化、营销推广、风险管理、渠道整合等活动，对外开展数据开放共享、数据服务等举措，提升数据在组织运营管理中的支撑价值，同时实现数据价值的变现。
其核心包含两大方向：
对内：通过数据分析满足业务需求，驱动运营优化；
对外：依托数据开放共享与服务，推动数据流通及价值转化。
需强调的是，数据应用的方向必须与组织战略及业务目标高度一致，确保数据分析逻辑与发展方向的协同性。
（2）数据应用的组成
数据应用的组成共涉及到三个领域，包括数据分析、数据开放共享和数据服务。
（1）内部运营赋能
（2）外部价值变现
（3）战略协同与能力闭环
确保数据应用与组织战略（如绿色转型、数字化转型）一致，如低碳企业布局碳排放数据监测；培养全员数据思维，建立跨部门协同机制，形成 “管理 - 应用 - 优化” 闭环，沉淀模型经验为组织资产。
在企业数据应用实践中，数据分析、数据开放共享与数据服务三大领域构成了价值释放的核心链条。然而，从数据资源到业务价值的转化过程常面临多重阻滞，既有技术层面的实施瓶颈，也有组织管理的深层矛盾。这些问题通常有以下几个方面：
（1）数据分析领域问题
（2）数据开放共享领域挑战
（3）数据服务领域障碍
数据服务设计常与需求错配，企业盲目输出原始数据接口，忽视客户对行业解决方案的需求，致服务调用量不足；技术架构难撑高并发场景，接口响应慢或崩溃影响合作；商业化模式模糊，定价未量化成本与价值，陷入亏损或无人买单困境。
（4）跨领域共性问题
（1）数据分析
1．过程描述
①常规报表分析,按照规定的格式对数据进行统一的组织、加工和展示;
②多维分析,各分类之间的数据度量之间的关系,从而找出同类性质的统计项之间数学上的联系;
③动态预警,基于一定的算法、模型对数据进行实时监测,并根据预设的阀值进行预警;
④趋势预报,根据客观对象已知的信息而对事物在将来的某些特征、发展状况的一种估计、测算活动,运用各种定性和定量的分析理论与方法,对发展趋势进行预判。
2．过程目标
①数据分析能力满足组织的业务运营需求,并适应业务、技术领域的发展变化;
②数据分析促进数据驱动型决策和业务价值实现,数据分析成为组织的核心竞争力。
（2）数据开放共享
1.过程描述
①梳理开放共享数据,组织需要对其开放共享的数据进行全面的梳理,建立清晰的开放共享数据目录;
②制定外部数据资源目录,对组织需要的外部数据进行统一梳理,建立数据目录,方便内部用户的查询和应用;
③建立统一的数据开放共享策略,包括安全、质量等内容;
④数据提供方管理,建立对外数据使用政策、数据提供方服务规范等;
⑤数据开放,组织可通过各种方式对外开放数据,并保证开放数据的质量;
⑥数据获取,按照数据需求进行数据提供方的选择。
2.过程目标
①数据开放共享可满足安全、监管和法律法规的要求;
②数据开放共享可促进内外部数据的互通,促进数据价值的提升。
3.评估要点
（3）数据服务
1．过程描述
①数据服务需求分析,需要有数据分析团队来分析外部的数据需求,并结合外部的需求提出数据服务目标和展现形式,形成数据服务需求分析文档;
②数据服务开发,数据开发团队根据数据服务需求分析对数据进行汇总和加工,形成数据产品;
③数据服务部署,部署数据产品,对外提供服务;
④数据服务监控,能对数据服务有全面的监控和管理,实时分析数据服务的状态、调用情况、安全情况等;
⑤数据服务授权,对数据服务的用户进行授权,并对访问过程进行控制。
2．过程目标
①通过数据服务探索组织对外提供服务或产品的数据应用模式,满足外部用户的需求;
②通过数据服务实现数据资产价值的变现。
3．评估要点
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原文始发于微信公众号（金盾信安）：【DCMM科普】第5期：DCMM数据应用标准解读
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