日前,中国电子信息行业联合会(简称“CFEII”)公布了2022年第二批获得DCMM数据管理能力成熟度等级证书的单位名单。天翼云获评DCMM 4级认证,标志着其企业数据管理和应用的成熟度达到量化管理级水平。

据悉,DCMM评估模型是我国数据管理领域的首个国家标准,由工业和信息化部组织牵头发布,全称《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准(Data management Capability Maturity Model),旨在帮助企业深入了解其数据管理能力建设现状,并发现问题,为企业未来数据管理能力建设提供理论依据。
DCMM定义了数据战略、数据治理、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等8个核心能力域,细分为28个过程域和445条能力等级标准,将企业数据管理能力成熟度划分为五个等级,自低向高依次为:初始级(1级)、受管理级(2级)、稳健级(3级)、量化管理级(4级)和优化级(5级)。
该评估模型,已成为当前国内最权威的数据管理成熟度认证体系,也是数据管理水平有力的资质证明。截至目前,在全国范围内仅有27家企业通过DCMM 4级评估。
此次天翼云顺利通过DCMM量化管理级认证,不仅使其成功跻身DCMM 4级认证企业之列,还代表企业数据管理能力获得行业权威认可。
随着中国数字经济的快速发展,数据已成为关键生产要素。提高数据管理能力、夯实数据管理基础逐渐成为行业共识。2021年11月,工业和信息化部发布《“十四五”大数据产业发展规划》,规划进一步强调了数据要素价值,提出“要完善数据管理能力评估体系,实施数据安全管理认证制度,推动《数据管理能力成熟度评估模型》、数据安全管理等国家标准贯标工作”。
作为云服务国家队代表,天翼云位列全球运营商云第一、中国公有云用户数第二、政务云公有云第一,不仅是政企客户上云首选,更是千行百业关键业务、应用、数据核心的承载平台。天翼云高度重视数据管理与数据应用工作,不断提升自身数据管理及服务能力。发展至今,天翼云不仅在战略和治理方面发布多项管理文件,进行数据战略规划、制定发展路线图、构建三层数据治理制度体系,还重视数据安全、数据质量和数据分析等各方面工作;并参与《大数据:数据集成工具技术要求与测试方法》、《云服务用户数据保护能力评估方法 第2部分:私有云》和《数据安全治理能力评估方法》等3项行业标准的编制工作。
下一步,天翼云将坚持DCMM标准要求,从数据采集、传送、存储、处理、应用全生命周期持续落地相关制度措施,打通行业壁垒和数据孤岛,建立互利互惠的共享机制,促进数据交易体现数据价值,加快释放数据红利,推动大数据发展和应用,促进中国数字经济高质量发展。
好文章,需要你的鼓励
AI颠覆预计将在2026年持续,推动企业适应不断演进的技术并扩大规模。国际奥委会、Moderna和Sportradar的领导者在纽约路透社峰会上分享了他们的AI策略。讨论焦点包括自建AI与购买第三方资源的选择,AI在内部流程优化和外部产品开发中的应用,以及小型模型在日常应用中的潜力。专家建议,企业应将AI建设融入企业文化,以创新而非成本节约为驱动力。
字节跳动等机构联合发布GAR技术,让AI能同时理解图像的全局和局部信息,实现对多个区域间复杂关系的准确分析。该技术通过RoI对齐特征重放方法,在保持全局视野的同时提取精确细节,在多项测试中表现出色,甚至在某些指标上超越了体积更大的模型,为AI视觉理解能力带来重要突破。
Spotify在新西兰测试推出AI提示播放列表功能,用户可通过文字描述需求让AI根据指令和听歌历史生成个性化播放列表。该功能允许用户设置定期刷新,相当于创建可控制算法的每周发现播放列表。这是Spotify赋予用户更多控制权努力的一部分,此前其AI DJ功能也增加了语音提示选项,反映了各平台让用户更好控制算法推荐的趋势。
Inclusion AI团队推出首个开源万亿参数思维模型Ring-1T,通过IcePop、C3PO++和ASystem三项核心技术突破,解决了超大规模强化学习训练的稳定性和效率难题。该模型在AIME-2025获得93.4分,IMO-2025达到银牌水平,CodeForces获得2088分,展现出卓越的数学推理和编程能力,为AI推理能力发展树立了新的里程碑。