人工智能的应用得到企业界的广泛支持，势头很猛。 人工智能真正发挥作用，依赖于高质量数据集。

       当前企业普遍存在数据孤岛、标准不统一、数据质量低下、权责模糊、数据合规风险高、数据资产无法复用等痛点，大量业务数据沉淀在各业务系统中难以转化经营价值。解决方法基本维持在重工具、轻体系、重建设、轻运营的碎片化治理模式。

       如何帮助企业把散落在各业务系统、各部门、各环节的数据"管起来、用起来"，从"数据孤岛、口径不一、质量堪忧"的状态，治理成"可信、可用、可溯、安全"的数据资产体系，支撑企业对人工智能的应用？

       曼顿咨询开展的数据治理咨询服务，以《数据管理能力成熟度评估模型》国家标准为指导，围绕数据战略规划、组织建设、制度流程、技术支撑四大核心维度，打造覆盖全域、全生命周期的数据综合治理解决方案。

       咨询过程面向企业所有已上线业务系统，为开展全面的数据架构梳理、数据资产盘点与数据入湖、数据标准建设、数据模型设计、数据质量安全等工作提供流程设计咨询与技术实施指导，构建统一、规范、高效敏捷的数据资产管理体系，实现数据资产的全生命周期线上化管理运营，对数据资产的可见、可管、可用、可共享能力进行全面增强，提升数据资产管理工作效率。

曼顿全域数据治理咨询服务，涵盖"评—规—建—管—用"五个阶段，九项核心工作：

1） 现状诊断与成熟度评估：进场第一步不是画图，而是"把脉"：

      这一步的输出是《数据治理现状评估报告》和《治理路线图》，相当于给企业数据体系做一次全身体检。

2） 治理体系架构规划

3） 数据架构与标准规范设计：这是治理的"施工图"：

4）主数据管理（MDM）

核心主数据实体（物料、客户、供应商、设备、机构、人员等）

5） 数据质量管理（DQM）

6） 元数据与数据血缘管理

      在军工审价、质量归零场景下，数据血缘是"救命级"能力——一旦出了问题，能秒级追溯到源头。

7） 数据安全与隐私治理：军工场景下这一块权重极高：

8） 数据生命周期管理

9） 数据服务平台与运营机制

曼顿咨询的服务优势与价值：

1. 国标 DCMM 原生体系支撑

     全套服务严格遵循 DCMM 数据管理能力成熟度国家标准，方案可直接支撑企业 DCMM 贯标、分级评估、资质申报、行业监管检查。

2. 全域五域一体化架构落地能力

     自研数据治理五域架构（价值域、管控域、治理域、过程域、技术域），覆盖战略、组织、标准、质量、安全、资产全模块，方案完整无短板。

3. 业务 + 技术双视角落地，拒绝纸上方案

      不局限纯技术设计，深度结合企业业务流程，所有标准、治理规则、管控流程均可直接落地业务场景，快速产生数据应用价值。

4. 模块化轻量化按需交付

     支持成熟度诊断、顶层规划、主数据治理、数据合规、DCMM 贯标等单点模块服务，也可提供全流程总包治理，适配大中小各类企业预算与建设阶段。

5. 全周期陪伴式赋能

     不止交付文档方案，提供现场落地辅导、内部人员培训、长效运营陪跑，帮助企业自建数据治理团队与运营能力，避免项目交付后治理断层。