获得 DCMM 认证后，企业还需要做什么
1、持续改进
DCMM 认证不是一次性的工作，而是一个持续改进的过程。企业应定期对数据管理体系进行评估和审查，根据业务发展和市场变化，及时调整和优化数据管理策略和措施，不断提升数据管理能力和水平。
2、保持证书有效性
认证证书通常有一定的有效期，企业需要在有效期内接受认证机构的监督审核，确保数据管理体系持续符合 DCMM 标准要求。如果企业在监督审核中出现严重不符合项，可能会导致证书被暂停或撤销。
3、推广应用
企业应将获得的 DCMM 认证成果在内部进行广泛宣传和推广，提高全体员工对数据管理的重视程度和参与度。同时，积极与同行业企业进行交流和分享，借鉴经验，进一步提升企业的竞争力。
数据分析：CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）
CRISP-DM 模 型， 通 常 将 数 据 挖 掘 的 整 个 过 程 划 分 为 6 个阶段：业务理解（Business Understanding）、 数 据 理 解（Data Understanding）、 数 据 准 备（Data Preparation）、模型搭建（Modeling）、模型评估（Evaluation）和模型部署
业务理解：从业务角度上更好的了解客户的要求和目的，然后将这些业务理解转化为一个明确的数据挖掘问题，制定项目计划并设计初步方案。
数据理解：收集数据是数据理解阶段的头一步，也是整个数据挖掘项目的基础。为了对数据有初步的理解，接下来需要探索数据特征，进行简单的描述统计并核验数据质量。
数据准备：数据准备阶段将对原始数据进行变量选择、数据清洗、数据加工和数据整合以构建数据挖掘数据集。在整个数据挖掘项目过程中，有可能需要多次实施数据准备工作。
模型搭建：对于某类数据挖掘的需求，通常有多种方法和更佳实践可供选择使用。在模型搭建阶段，应根据数据挖掘项目的需求与特点，选择使用多种技术或方式搭建模型。
模型评估：评估备选模型的准确性、稳定性和性能等指标，从备选模型中遴选更佳模型，并回顾模型搭建的各个步骤环节，确保更佳模型与业务目标一致，除此之外还应与客户根据实际业务场景来共同决定如何使用模型的结果。
模型部署：搭建模型并不是数据挖掘的目的，更不是数据挖掘项目的结束标识，模型只是数据挖掘项目的交付物之一。搭建模型的目的在于应用于业务实践，解决业务问题，实现业务目标，这样才能真正实现数据挖掘的商业价值，这些都是在模型部署阶段完成的。
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