企业数字化转型与数据管理架构与蓝图综合解决方案

企业数字化转型与数据管理综合解决方案整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行2023年数据工作的两个阶段：第一阶段通过数据治理、业务数字化、数据流打通提升业务作业效率和质量；第二阶段通过建设数据底座、汇聚联接数据、数据服务化，支持数字化运营清洁数据成就卓越运营，智慧数据驱动有效增长数据工作的两个阶段 数据价值 管理诉求跨领域数据汇聚与整合差异化的信息安全保护自助式数据获取与分析一致的信息架构与标准第二阶段第一阶段数据分析与洞察数据清洁与贯通业务可视，使能快速、准确决策•通过数据汇聚，实现业务状态透明可视，提供基于“事实”的决策支持依据。人工智能，实现业务自动化•通过业务规则数字化、算法化，嵌入业务流，逐步替代人工判断。数据创新，成为差异化竞争优势•基于数据的用户洞察，发现新的市场机会点。数据全流程贯通，提升业务运作效率•通过业务数字化、标准化，借助IT技术，实现业务上下游信息快速传递、共享数据质量持续提升，减少纠错成本•通过数据质量度量与持续改进，确保数据真实反应业务（“帐实”一致），降低运营风险。唯一可信的数据源有效的质量度量改进机制整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行建立完善的“数据管理体系”：明确数据管理的政策、流程、组织、IT等组件，并通过完整的数据管理体系的运作，不断促进业务规则和流程的优化，支撑数据打通和数据清洁目标的实现数据源管理政策公司数据Owner数据架构管理政策数据架构管理数据质量管理数据管理部战略到执行信息价值链业务交易到核算信息价值链产品创意到生命周期管理信息价值链存量管理到问题解决信息价值链主数据在交易打通维度数据在报告打通基于主业务流的信息价值链综合治理（数据&流程&IT）：纵横打通+数据清洁数据是企业的战略资产数据质量管理政策公司数据管理总纲管理数据架构政策指引流程组织IT 主数据管理平台管理数据质量 管理数据分析维度数据管理平台 元数据管理平台 数据质量管理工具信息架构专家组健全了公司数据管理组织：各领域/BG分别建立了实体化的数据管理组织（专业的数据管家），虚线向公司数据管理部汇报；同时组建6个跨领域数据联合工作团队跨领域数据联合工作组体系建设者 能力中心业务的数据伙伴文化倡导者数据管理组织定位XX数据管理部XX数据管理部XX数据管理部XX数据管理部XX数据管理部XX数据管理部XX数据管理部公司数据管理部XX数据管理部XX数据管理部XX数据管理部领域数据Owner质量运营部/XX管理部XX数据管理部公司数据Owner 质量与流程IT管理部数据质量执行组数据架构建设组数据服务推进组数据底座工作组元数据工作组数据分析工作组开发了“管理数据”流程：1个L2、3个L3L112.0MBT&IT12.5管理数据12.5.1管理数据架构 12.5.2管理数据质量 12.5.3管理数据分析L2L3发布了公司数据管理政策•数据是公司核心资产，数据准确是有效内控的基础。•规定数据架构、数据产生、数据应用、数据问责与奖惩的基本原则。1.数据管理总纲•数据架构是公司统一的数据语言，是业务流打通、消除信息孤岛和提升业务流集成效率的关键要素。•规定数据架构的角色与职责、建设要求、遵从管控。2.数据架构管理政策•明确数据在创建、维护及应用过程中的规则及质量要求。4.数据质量管理政策•确保数据源头的统一，以及跨流程、跨系统数据的唯一性和一致性。•数据源管理原则与认证标准。3.数据源管理政策数据管理政策是数据管理的“基本法”，从目的、适用范围、管理原则、问责等方面进行规定，是公司层面需要遵从的文件。整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行建立数据管控与运作模型：通过变革管理体系、流程运营体系运作落地变革指导委员会ESC各业务领域全球流程责任人GPOs业务变革项目 业务优化/数据攻关团队业务架构专家组数据架构专家组应用架构专家组技术架构专家组公司数据Owner变革管理体系 流程运营体系变革管理办公室PO企业架构委员会EAC业务运作团队质量运营团队数据管家确定了四大信息架构组件数据资产目录 数据模型数据分布1 32数据标准 数据架构 4•通过分层架构表达对数据的分类和定义•厘清数据资产•是建立数据模型的输入……•通过E-R建模实现对数据及其关系的描述•指导IT开发，是应用系统实现的基础•是业务定义的规范•统一语言，消除歧义•为数据资产梳理提供标准的业务含义和规则业务术语数据标准数据标准•是数据在业务流程和IT系统上流动的全景视图•识别数据的“来龙去脉”•是定位数据问题的导航概念数据模型L1L2L3L4L5主题域业务对象属性业务域逻辑数据实体数据分层结构数据标准业务术语数据标准对数据资产目录中业务对象在企业内的统一定义对数据资产目录中属性描述企业内需共同遵守的数据含义和业务规则数据分布数据源信息链表达数据在业务流的流转数据流表达数据在IT系统的流转定义数据产生的源头建立数据质量管理框架和运作机制，每年例行开展两次公司级数据质量度量数据质量业务需求数据质量结果满意能力支撑数据组织 数据质量流程 数据治理平台领导力数据质量政策 数据质量管控 数据质量文化持续改进数据清洁数据质量目标规划(SP/BP)数据质量控制数据质量度量数据质量改进数字化数据管理框架：以业务数字化为前提，数据入湖为基础，重点建设数据中台；同时加强数据隐私与安全、血缘、虚拟化和生态能力建设……数据服务销售系统 交付系统 人力资源数据消费数据源批量/实时采集数据底座数据资产管理物理入湖两种入湖方式、六项入湖标准五种数据中台联接方式以业务流（事件）为中心联接……数据湖业务/数据双驱动做厚数据中台完整、清洁的逻辑数据湖业务对象、规则、过程数字化XX数字化运营 XX数字化运营 业务流效率提升满足自助式的数据消费数据分析平台）台中（接联题主信息架构数据管控数据质量数据地图指标管理共享与安全数据服务治理元数据管理XX数字化运营内部数据客户管理 外部数据数据服务数据分析管理自助分析 实时可视 风险预警 智能决策……虚拟入湖明确数据Owner发布数据标准认证数据源定义数据密级制定质量方案注册元数据以对象（主体）为中心联接智能标签报告数据算法模型对象数字化（建立对象本体在数字世界的映射）过程数字化（实现作业过程、轨迹自记录、信息化协同）规则数字化（实现业务规则与应用的解耦，规则可配置）业务对象：是企业重要的人、事、物，承载了业务运作和管理涉及的重要信息。业务对象识别原则：•业务对象有唯一身份标识；•业务对象重要性原则；•业务对象相互独立并有属性描述；•业务对象可实例化；客户合同客户合同号签约日期签约金额…产品 交付项目主计划产品编码产品商标产品序号…计划名称计划开始时间计划结束时间…业务对象样例属性样例三种 事务类 资源类 控制类类型业务规则：业务规则是企业内部定义业务事实、约束和控制业务行为的标准或声明。规则数据：规则数据是支撑业务规则的核心数据，主要描述规则的变量部分。业务过程：利用传感器IoT等技术，对业务对象的行为过程进行观测，形成观测数据，观测数据通常数据量较大且是过程性的，由机器自动采集生成，无需人工干预；需结合实际业务场景，方可产生价值；观测数据：观测者通过观测工具获取观测对象行为/过程的记录数据。样例1-设备GPS数据：ISC+通过采集货物的GPS数据及模型建设，实时计算动态到港时间，解决了发货后需要多次沟通到货时间问题，大幅缩减沟通成本。样例2-网络访问日志：泰代通过使用员工访问当地办公室网络日志数据，实时统计机关人员出差统计，解决人工统计周期长与数据不准的痛点。业务规则频繁变化并且组成业务规则的变量体量大的业务规则是规则数据管理的重点业务数字化：通过规则数据，实现业务规则与应用解耦，规则可配置；通过观测数据，实现业务过程/轨迹自记录；持续推进业务对象数字化，丰富数据源主题联接(数据中台)建设：将数据按业务流/事件、对象/主体、标签、指标数据与算法进行整合与联接，支撑业务的推演和根因分析数据联接数据湖图模型以对象（主体）为中心联接(供应商、客户等)算法模型(计划预测、机会点挖掘等)多维模型 算法与模型以业务流（事件）为中心联接(合同、销售订单等)消费场景业务监控多角度分析例如：区域订货按合同、项目等维度分析标签智能标签(员工、用户画像等)员工云计算专家论坛博主金牌讲师销售达人支撑度量 属性指标数据（如门店数量）指标(复合)指标(原子)叠加公式维度/口径业务指标报告数据(原子指标数据、衍生/复合等)合同接收合同评审合同签订合同注册到货计划生产制造合同关闭客户合同订单箱单MR交付配置生产配置BOQ客户维区域维供应商自然人关联

公司如岭回归Ridge算法用于计划预测多源异构整合业务预测 业务预警 业务协调 业务调度 业务决策 业务指挥关联影响分析例如：数通业务连续性分析AB(C)物料供应动态切换特定范围圈定例如：CBG通过标签筛选目标用户进行产品推送对结果、质量、效率度量例如：5个“1”度量智能分析例如：通过人脸识别算法实现智能门禁数据服务 数据服务 数据服务 数据服务 数据服务数字化运营模式转变：由被动响应的“保姆式”开发模式，转变为基于统一平台和数据底座的“服务+自助”模式“保姆式”开发模式：平均响应周期为30天用户提出需求IT定制开发数据需求解析与澄清方案设计IT定制开发测试验证IT版本计划部署上线业务需求 …需求提出开发实现用户自助完成应用建设数字