中国企业的数据治理实践应用-数智化转型网szhzxw.cn

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

数据治理最佳实践

数据工程是一套完整的实现从数据资源到企业价值的系统工程

数据治理的内涵：整体方案架构图

数据引擎封装底层平台能力，无缝支撑数据工程建设

数据工程建设：咨询环节数字化转型网www.szhzxw.cn

以数据语言解构业务，线上化咨询，成果直落平台，所见即可所得

企业数据建设是一项系统工程，需要解析业务现象背后的需求原因，针对性地实现落地，才能帮助企业善用数据资产，充分释放数据价值，进一步为实践提供指导。数据工程建设可分为咨询、落地、应用、管理四大环节，咨询环节是企业进行数据建设闭环管理的第一步，其能力和优势体现在三方面：第一，以“业务数据地图”为抓手，翻译业务需求为数据化语言，为数据建设确立目标与路径；第二，咨询过程与成果线上化，协同用户快速完成需求确认与修正，避免信息偏差；第三，咨询成果无缝衔接至数据平台落地开发，大幅缩短数据建设周期，减少成本投入。整体而言，咨询环节旨在帮助企业摸清数据现状、理顺数据在业务中的流向、找准数据与业务的关系，解决技术与业务脱节和咨询与落地“两张皮”难题，让数据应用少走弯路。数字化转型网www.szhzxw.cn

数据工程建设：落地环节

基于数据工程咨询成果，落地业务数据地图并开发业务指标、主数据模型、风控模型、审计模型，完善数据管理，支撑数据应用

落地环节中，能够实现落地的内容包括数据资产落地、主数据管理与分发、业务指标开发、风控模型开发以及审计模型的开发等。基于咨询阶段 “业务数据地图”的梳理成果，能够快速落地各业务域下的业务数据地图模型，支持企业快速开展数据集成汇聚、数据标准执行、数据质量优化、数据安全管控、数据血缘分析、数据资产管理及服务。基于主数据的调研咨询成果，能够实现主数据快速接入与处理，以及一键同步咨询阶段梳理的主数据模型并建立映射、构建灵活的分发规则以及对主数据的全生命周期管理。基于业务指标咨询成果，形成业务指标地图、梳理定义业务指标属性、构建指标责任矩阵，为指标应用奠定基础。基于审计风控咨询，沉淀审计风控知识，构建审计风控资源，沉淀审计风控模型，形成审计风控知识库，为企业风控审计提供模型及知识基础，赋能审计风控应用。数字化转型网www.szhzxw.cn

数据工程建设：应用环节

聚焦运营状态、过程、风控三大环节可视化，驱动数据决策和业务创新

应用环节的工作聚焦于将数据治理成果应用于实际业务中，推动数据驱动的决策和业务创新，这包括数据资产的管理、数据分析、数据挖掘等。企业需关注数据治理的实际应用效果，确保数据能够为企业带来价值，这主要体现在三个方面：1）数据治理通过直观的可视化手段，将复杂的数据治理过程和成果以图表、仪表板等形式清晰展现，确保数据资产得到有效利用。2）在数据治理的落地过程中，引入低代码开发模式，使得业务开发变得简单快捷。即便没有专业的编程背景，业务人员也能通过简单地配置和操作，实现数据治理的相关功能，降低了技术门槛，提高了工作效率。3）数据治理系统支持自适应式配置，可以根据不同层级用户的需求进行灵活调整，为企业数据驱动的发展提供有力保障。

数据工程建设：管理环节

遵循标准数据管理（DCMM）理念，辅助企业数据组织体系建设、赋能企业核心数据管理能力，并提供便捷化完成DCMM贯标的能力数字化转型网www.szhzxw.cn

DCMM数据管理能力成熟度评估模型，是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，从组织、制度、流程、技术等不同领域提供不同维度的数据整合及管理能力，提供从数据生存周期到数据应用的全过程数据管理。通过开展数据工程咨询与落地，全面覆盖DCMM要求的能力项，包括45项数据管理运营体系（形成数据文化）建设+105项技术平台落地需求，实现从数据战略、数据标准、数据架构、数据质量、数据治理、数据应用、数据全生命周期、数据安全等层面的数据管理。同时，为保障企业数据体系的顺利运营，通过数据工程，提供材料、架构体系的支持，实现持续的数据运营工作，确保数据工程能够有效落地。

数据工程2.0

从“业务流”到“价值流”，镜像企业运营价值链路，担当企业经营触角

数据工程1.0核心围绕企业全业务域梳理业务数据流，形成业务数据地图，帮助企业诊断业务运营健康状况，识别并分析各运营过程的进度或堵点等。数据工程2.0从企业战略出发，以“创造价值”为内核，进一步拉通业务运营与财务数据，形成业务决策与财务核算融合的企业“运营孪生体”，前置化感知企业经营行为对财务报表的影响结果，在企业战略运营、全面预算、成本管控、现金流调度、司库管理等方面，赋能企业通过最佳资源与资金配置，引导并实现价值增值与流动，发挥业财大数据价值。

数据工程的价值

助力企业构建战略→业务→财务→战略的闭环高韧性发展能力数字化转型网www.szhzxw.cn

数据工程的价值在于提供一整套包含数据治理、数据落地、场景构建、管理运维的完整数据建设与应用体系，改变了以往大量采购各类数据治理工具，最后却难以落地的现状。以业务流程为指引，通过全流程在线的数据构建能力，打造企业高可用的数据底座，以此促进数据流与财务流、订单流的融合，从而实现对战略规划与解码、业务执行、业绩对标等重要场景的数据驱动，最终完成对企业运营模式的数字化改造，提升企业对多变环境的感知能力，实现数据驱动的可持续发展。

制造业行业痛点及数据治理效果

践行业务驱动数据治理理念，线上化构建业务数据地图，通过数据治理打造企业数据资产基座，实现企业状态、过程、风控可视化管理数字化转型网www.szhzxw.cn

数字化转型已成为制造业提升竞争力、实现高质量发展的关键途径。但制造业业务系统MES、ERP、PLM、OA等存在数据孤岛、数据标准不统一、数据质量差等问题，影响制造业全流程协作效率和决策及时性、准确性与科学性，也不同程度的影响着企业战略运营执行，无法满足企业抵御内外部风险的能力要求，最终阻碍企业数字化转型进程。因此，制造业亟需通过业务驱动数据治理，形成企业不同业务域的数据资产，以此为基础孵化各数字化数据应用场景，实现辅助企业经营管理、加强战略执行、提升风险监管的目标。

制造业数据治理典型解决方案

以业务驱动数据治理为理念，基于业务数据地图，围绕企业核心业务域展开数据治理，构建制造业数字应用场景，支持企业经营管理与风险控制数字化转型网www.szhzxw.cn

制造业企业的数字系统建设水平相对较高，具备ERP、MES、PLM、OA等运营管理系统管理系统，但这些系统彼此孤立，系统间数据标准不一致、数据质量不高、资产建设薄弱且数据共享能力不足。制造业的数据治理核心是“业务驱动”这一理念，围绕这一理念展开数据治理这一工作，从线上化咨询到落地、到场景化应用以及项目建设前期、中期、后期的运营管理进行阶段性建设。通过对企业经营管理、战略运营、绩效管理、审计风控等场景化建设，从不同维度加强企业经营管理的辅助决策、过程分析、风险管控，加速制造业数字化转型。

工程设计行业痛点及数据治理效果

以项目全生命周期管理为切入点，用数据助力“大象跳舞”

当前，工程设计行业信息化工作仍然存在不足。企业信息系统的信息孤岛普遍存在，工程勘察设计、施工和运维的数据还不能高效共享。设计行业重点关注合同与项目的全生命周期管理，亟需打破传统信息孤岛，基于统一的数据资产进行项目全生命周期的科学决策。住建部印发的“十四五”工程勘察设计行业的发展规划中指出，行业应当侧重管理运营的数字化举措，优化完善现行管理流程与业务系统。在总体数字化战略基础上，小步快跑的敏捷模式能够让工业设计企业跟上市场、业务与技术的变化，少走弯路，并提升数字化举措的投入回报，让传统的工程设计行业这头大象“翩翩起舞”。

工程设计行业数据治理典型解决方案

构建全面的数据治理体系赋能工程企业，提高管控水平数字化转型网www.szhzxw.cn

在工程设计类企业中搭建数据治理体系，帮助其串联内部多系统数据以及外部招投标实时数据，完成主数据治理以及各主题域的指标体系建设。具体可结合数据工程体系分析，着眼于咨询、应用、管理三方面：1）咨询：定义数据的模型结构和编码规则，为用户明确主数据（如客户、产品、供应商等九大类）的管理和维护流程，建立高效的数据集成和分发机制；2）应用：为企业经营者提供统一的数据视图，支持对企业全域数据直观认知，并提供系统性、智能化决策；3）管理：帮助用户构建日常数据运维的标准化流程，确保数据的持续稳定运行，并为数据管理提供制度保障。

创投行业痛点及数据治理效果

立足数据视角驱动全局数字化转型构建创投业务全生命周期运营管理与数据洞察体系

中国投资市场历经三十载耕耘，已成长为全球瞩目的繁荣市场，同时也意味着优胜劣汰加速、竞争更激烈，对投资机构运营能力要求更高。创投机构需要从投、管、退等各个业务环节对投资项目进行管控，管控周期长；且投资项目多，决策材料多，决策者无法在会前快速掌握项目情况来辅助决策，难以全盘掌握基金使用情况以及项目信息，基金健康分析难度大；同时基金多、人员多、项目多、项目区域分布广等因素，使得创投机构难以分析投资人员的分布情况、项目投入是否合理等，无法对人力资源合理分配与调度；因此企业需要通过数据融合与治理，围绕项目、基金、人员、财务等核心业务流程，建立投资业务全生命周期的数据洞察分析体系，助力创投机构提高投资专业力。

创投行业数据治理典型解决方案数字化转型网www.szhzxw.cn

构建多模块事实洞察与线索分析，帮助企业以数据驱动业务优化

创投行业数据治理为企业用户提供了一个全面的解决方案，它首先支持离线数据的采集，并将这些数据与企业的ERP系统进行深度整合和治理。通过这种整合，企业能够构建包括线索、项目、基金在内的多个业务模块的事实洞察和详细线索分析，从而获得更全面、更深入的业务认识。其所构建的数据仓库在这个过程中发挥着至关重要的作用，它能够通过关联回溯机制，有效解决ERP系统中可能存在的数据不一致、数据缺失或数据勾稽关系核查困难等问题。这使得输出的各项指标具有高度的一致性和准确性，为企业提供了以数据驱动业务优化的坚实基础。