【大厂案例】飞利浦数据治理实践-企业数字化转型的数据治理概述

企业数字化转型的数据治理概述Classified字化生产模式：以数据为处理对象,

以ICT平,

以软件为载体，以服务为目的的生产过程平台2加工平台1初始数据智能终端数据分析2获取数据

1

收入

3

需求筛选平台3应用提供机会4开发部署服务5服务T

:

Information

and

CommunicationTechnologies信4会变服务、息与通讯科技数字化逐步成在今天生产已遍商业商业循环：台为生产工具机会、机模式为普数据变服务变收入数据处理接触客户数ClassifiedIC6,Classified人工智能销售预测模型的建立数据要准确考量数据特性预测目标计算业务资源需求模型的评估和调优；交叉验证、超参数调整Classified人工智能销售预测模型的建立1

.传统时间序列分析－纪要历史数据来预测未来趋势自回归(AR)、移动平均(MA)、自回归移动平均(ARMA)季节性自回归移动平2均.线性回归决策树、随机森林（处理非线性关系）3

.深度学习模型循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）4.混合模型机器学习模型Classified“Digital

BusinessStrategyDigitalBusinessOptimizationDigital

BusinessTransformationI

Pro

Exismprovedductivityand

ting

RevenuBetter

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R

ProductandevenueServicesNew

Business

Models:4型的核心转型”业务优化”数字化转业务：“和Gartnere为图Classified数据分析1.提出问题2.理解数据5.数据可视化•选择全

集中集或子•

E-R•

将数据转换成•

哪

•些分析指

到什么结标果••数据类型

数据内容••据处理据进行操图

直或表，以更

观的方式展•

需要哪些数据•数据属性••数据类数据排序型转换作•

描述数据库类现和呈现数据•异常值处理•

组织数据

•

对数列名重命名

缺失数3.数据清洗4.构建模型•

描述数据什么要分型和属性数据量得析••ClassifiedER

方图是一种

法，用来表描述现实世界的概念关系图）（实体示实体，属性和联系-R图模型的E格：由行和列组成。表格以结构化方式展示大量信息。图和堆积

织数据并条形图：

比较组件这些图形

的大小。分成多个部分来表示一个整体的不同部分。一种简单的方法来形图利用

同的变量线条展示这些变化，而面积图用线段将数据点连接起来，然后将变量堆叠起来，并用颜色区分。表示使终端用户容易识别给定数据集内的异常值。。点图：这

泡图混淆些视觉表

气泡图示对于揭

用于通过示两个变量

轴

y轴的关系十

和气泡大分有用，通常用于回

个变量归数据分析。但是,有时可能会与,、。。。。不直隔），表示小来呈现三热

这些行为数据树形图：以形状（通常是矩形）展示层级树面积大小比气

x的地点，甚至是网页。,用于比较变量视化据可数量的变化。示通过绘制制数据分布它们提供了列数据点，积图：这来展示一形图和面个或多个是地图上方图：该一段时间属于特定适合根据有助于按形图非常位置呈现条形图绘较类别比位置可能些视觉显一组嵌套范围的数间没有间图形显示图形使用内的一系（条形之组线数这种视据数量数据图：饼表例线觉散ClassifiedClassifiedClassified什么是数据治理数据治理是一项战略计划，用于优化企业处理数据的方式。它旨在对数据资产进行规划、监控、执行、管理；币化业务数据的政策和程序，、并有目的良好

创造的数据治

数据价值理不仅旨

的新方法在保护。数据，而且旨在寻找为企业保护、管理和货性的实践活动；和改进公司用于定集、存储义、收组织Classified什么是数据治理战略规划组织和角色理念植入政策和标准项目和服务技术和支持成本和资源全管的数据治理体系•

关键数据资产有清晰的业务管理责任

•当面临争议时，有裁决机构和升级处理机制;•

IT建设•作业有稳定人员有规的原则和范的流程和指导治理过

保障01010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010101010111110101010101010101010101010101010101010101据采集数据管理数据处理数据应用组织制度标准梳理地策略全流程监管的流程监数据治理体系程所需的人才、组有充足的织、预算依据Classified落数0000•Classified数据治理体系Classified数据治理的核心工作,正确有效地管理。在企业保障企程中数据得到据建资产业的设进的数Classified什么是数据管控数据治理和数据管控缺一不可，治理在数据

过程治理针对

;的是存量到治、建立规范的数据管控针对的增量数据，是个有章可循，行不逾矩的约束。数据管控专注在纵向管控深度，上层定标准，基层去执行数据

，是个由乱前、管控在后。为什么要做数据治理状根因

有垃圾

关键数数据

政策不

管理力清晰

数据不同步

体系和规模庞大,梳理困难

数据无法追溯

培训不到位

数据异

业务和常

主人翁

标准化意识不够缺失

前端数据和后端数据不一致财务口径度缺失不一致据缺失症Classified为什么要做数据治理•提升数据质量保证数据质量•为共享

和决策数据建

流程立清晰的决策规则保证数据的可用性•提升数•提供解决数据问题的机制保证数据安全•促进IT和非IT人促进部

和相互门和业

依赖•为共享数据建立共同责任制员共同参与决策据资产的价值务单元之间的协作Classified•为什么要做数据治理•问题长期积累•业务部门主导•能容忍•••企业数据管理部门主导•IT在管理和做补救重要但不紧急IT部门主导采取的模前可能的情况：可能式当ClassifiedClassified数据质量维度•完备性：是否存在所有必要的数据•有效性：数据指与定义的“值域一致”••:一致性：数据正

确保数据值在数据集内的程度

和数据集之间表达•完整性：即连贯

一致性性，包括与完备性、准确性、•及时性：数据产生到可用的时间延迟程度•唯一性：数据集内的任何实体不会重复出现相关的想法的相符程度确表示准确性实体真实数据治理的内容架构管理数据开发操作管理安全管理主数据管内容管理元数据管质量管理理管理理数据模型数据分析获取标准外部规范架构获取架构标准价值链分数据建模恢复分级内部规范实施存储整理规范数据库设调优管理客户数据备份和恢控制分析数据

建立保留授权产品数据交付度量清除审计维度管理监控

优改进清除数据仓库培训和支和调架构施保析复检持索计实留整理ClassifiedClassified主数据关

视于业务实

角对企业体的数据，

主要的“人描述组织

”和“物”有内的“物”，

个全局把控如供应商

,为其建、客户、

立现实和产品等。通过全局

唯一标识。交易即过程数据,描述组织业务运营过程中的内外部时事件或交易记录的数据。如：参考数据用于将其他数据进行分类或者标记整理的数据，外部对标数据元数据即描述数据的数据，帮助理解、获取、使用数据，分为技术元数据、业务元数据统计即对企业业务活动进行统计分析的数值型数据，也就是指标，如年度销售额据类型数据领域的交易数据是通话记录，单等数据。供应商名售订单，数的基础BI分析数据数据等销主数据管理制度明确相关的组织职责、流程规••

各类主数据属性模板•

主•效考核数据流程清单范、数据标准理办法数据管绩主ClassifiedClassified主数据标准的梳理企业的编码规则，全局统一管理、辨别和使遵循全局性、唯一性、适度性、灵活性、扩展性等编码满足编码共享、自动生成、编码扩展等使用要求,,析现有编码问题终确认主建立适用全

用分码规则提出改进意见，最数据编编码：原则主数据标准的梳理分类:统一、规调研、收范、科学集相关分的分类，类标准.2.差异及对标分析主数据类型3.确定信息分类物料主数据原料，辅料，半成品，服务4.确定结构及规则财务主数据科目，分录供应商类型，产品，价值设备主数据类型，地建立1造成的错类不准确降低因分点，资产，理效率，模，价值区域，规提升管客户费用误ClassifiedClassified主数据标准的梳理属性标准的梳理是对数据的每个属性项分别定义相关

异。标准规范,

从而可的属性差属性标准可以参照国家、行业标准，内部的业务制度

度进从业务标行标准化准、技术。标准、管理标准等不同角以约束各系统中术属性和管理属性三大属性：业务属性、技数据Classified主数据标准的梳理

•

明确业务主题概念、本质和内涵（如，什么是客户）业类

•

明确具体的数据来源、分类体系、使用规则务

定数据义管标准核标准属•

需

和要遵守的描述

(规则、标

所属主题、准属性、负

名称、引责部门、

用的数据业务定义

项名称、理

信心内性参考标准、数据类型、长度和其他业务定义）息技容术

属准代•

明确代码取

（编号、格式、名称、数值、描述等）性码谁是主？

谁来用?

干什么？什么时候干?准确性，及时性，全面性义定题主分和值和业务含义

编码规则、标Classified主数据标准的梳理数据标准的依据数据标准的类型（ISO,ITU…)编码类比例类代码类数值类YD，YD/T，JT.

.

.

)标志类日期类GDW/Q

.

..

)文本类时间类企业自定标准金额类日期时间类数据标准来源于业务，服务于业务。行业标准(同行标准(国家标准国际标准一张名片的数据公司xxxCompany

xxx部门职位xxxxxxDepTitleartmentxxxxxx姓名xxxName

xx

x地址xxxAddress

xxx电话1xx2xPSTNxxx电话邮件xxxxxEmailxxx传真xxxFaxxxx邮编xxxZip

code

xxxphonexxxCellClassifiedx数据标准体系的建立基础•

客户数据标准•交易数据标准•

信用数据标准类数•

产品数据标准•区域数据标准•

资产数据标准数据标•

销售渠道数据标准

•地址数据标准•

联络数据标准据标准体系管理•

分析指标定义框架•

指标库类数•

分析指标定义体系•

评价标准（环比、同比、KPI）据标•

分析指标维度体系•

指标库和分析维度关联关系准准ClassifiedClassified数据标准生命业•

标准主题•

标准小类•

业务定义•

标准来源务属•

标准大类•

标准编码•

业务规则•

标准依据•

标准中类•

标准名称•

相关标准•

数据约束数据技•

数据类型•

数据格式•

取值范围•

数据精度标准术属性•

数据长度•

编码规则•

数据类型•

使用系统管理•

标准定义人•

标准使用人•

应用部门•

权限范围属性•

标准管理人•

标准版本•

使用系统•

使用期限周期管理性Classified数据标准的制定循序渐进

不断完善••确定可通过

标准的制定数据实现的

和维护、标具体业务目

准的治理、标，并定

完整性和义实现这些

可操作性在目标所需的

标准落地应特定数据元

用过程中逐步完善实践平衡•数据标准需要平衡收益和成本，需外部借鉴•数据标准需要参考国际和行业标准,

也要兼顾企业内部实际需求内部适配•内部外部数据的标准接轨需要逐步完成，需要分析目前相关流程规范后做出相应改变思维改变•需要对全员进行指导和提供培训，指定数据所有者和数据管理专员全员参与•业务需要全面参与标准的制定和实审核到位•建立关键绩

KPI效指标(KPI)来衡量数据治理计划的成功与否与组织业务目标紧密联系、与施以及逐步改善要考量投资回报指标落地战略规划业发展的战清晰认定企业战略，标准的制定需略，要有前战略和具体的特定公