随着数字化转型的深入，企业越来越意识到数据价值的释放，需要从组织、系统、标准、工具和技术等维度共同努力，提高数据管理水平，实现数据授权业务。
具有敏捷的交付能力，满足客户的个性化需求。在不同行业，企业数据管理的内部流程存在显著差异。结合业务流程，企业往往需要制造商从功能、操作流程、显示结果等角度定制和优化元数据管理、数据标准管理、数据质量监控等功能模块。因此，制造商应对数据管理过程有深刻的理解和有效的组织运营，能够配合蓝图规划、产品结构和实施，快速响应客户需求，提高客户满意度。
在产品诊断规划阶段，逸迅科技可以帮助客户充分了解自己的数据管理能力，确定能力提升规划方案。益迅科技根据DCMM数据管理成熟度模型，为客户提供全面的标杆诊断，评估企业数据管理能力的成熟度，帮助企业发现数据管理问题和能力的不足。随后，在方案规划中，逸迅科技将围绕数据标准、数据质量和元数据提供组织、系统、流程等系统的设计和实施路径，为企业提供可实施、可衡量的规划方案。
2. 企业数据能力建设理念升级：数据管理功能是数据能力建设的基础，支持数据规划、系统流程、组织建设和技术保障
2018年，在工业和信息化部的领导下，国家信标委员会大数据标准工作组织制定并正式发布了国家数据管理领域第一个国家标准——“数据管理能力成熟度评价模型”（以下简称“DCMM)组织数据管理的8个能力域从组织、系统、流程和技术四个方面定义，包括数据战略、数据处理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期，以及五个开发水平，为衡量和提高甲方企业和制造商的数据管理能力提供参考标准和规范指导。
目前，政府、互联网、金融、能源等行业的数据管理解决方案相对成熟，行业渗透率较高。以金融业为例，在银监会数据治理政策的推动下，银行业普遍进行数据治理，但程度不同。中小型银行机构仍面临数据质量、数据系统等问题，数据管理能力仍需提高。通过组织建设、制度流程等措施，大型银行机构明确实施了数据管理。
除了产品和技术外，企业数据能力建设的新概念还强调数据规划、系统流程和组织建设，对传统数字能力有限的企业要求过高，企业需要数据管理咨询和支持。
