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第13章某制造企业数据治理
《数据治理概论》
提纲
13.1项目背景
13.2企业数据治理痛点
13.3业务数据现状分析
13.4数据治理建设目标
13.5数据生态解决方案
13.6数据治理实施成果
13.7业务应用场景的实现成果
13.1项目背景
13.1项目背景
某制造企业有CRM、SAP、MES等业务系统,目前各业务系统数据孤立、零散,未能形成企业数据资产,给数据支撑工作带来巨大挑战。
企业希望:
通过整合企业全域数据,深入分析客户、产品、触点等相关画像数据,提供以客户为中心的精准营销能力以及精准服务能力,建设满足企业业务发展需求的数据治理平台,实现业务数据的及时采集汇聚。
通过将业务数据加工处理并形成企业的数据资产,为后续数据资产体系建设及业务场景应用和数据化运营等提供支撑,帮助企业实现精细化管控,优化产品设计及动态数据资源调配,强化生产管控,有效控制成本,提高项目效益。
13.2企业数据治理痛点
13.2企业数据治理痛点
企业不具备数据中台、数据仓库等基础设施,且无大数据相关人员,数据支撑工作挑战困难,无法形成完整的生产经营链路。
无数据中台、数据仓库等基础设施
企业经营无统一指标
各业务系统数据孤立、零散
企业生产运营过程没有统一规范定义,报表开发效率低下。核心指标数据质量合格率低下,企业核心运营指标数据质量合格率只有50%。
企业各系统呈“孤岛式”构建,系统数据孤立、零散,无法形成有价值的企业数据资产,数据支撑工作的困难巨大。
13.3业务数据现状分析
13.3业务数据现状分析
数据缺乏追溯方式
各部门只关心本部门的数据需求,每项数据需求没有统一管理机制和工具,部门间数据共享能力差,缺乏数据应用与数据开发、数据源之间的联动管理方式。
数据类型多、数量大
对于多种形式的数据开发未能从数据角度统一管理,面对变化频繁的需求,企业无法较好地控制数据开发过程和流向,排查数据问题时非常费时费力。
数据缺少管理机制
业务系统建设未考虑统一的数据架构设计要求,数据交换、数据共享困难,未达到数据完整性、数据合规性、数据一致性等要求,数据冗余问题突出。
管控体系暂无统一建设
针对数据质量管控,职责划分不清,标准规范不统一,未形成统一的管理体系、管理规范和执行流程,并且未建立有效、常态的管理和执行组织来定期开展数据质量评估工作。
13.4数据治理建设目标
13.4数据治理建设目标
13.5数据生态解决方案
13.5数据生态解决方案
在“价值+服务”战略的指导下,构建以数据中台为核心的企业数据生态,使业务系统具备大数据的能力,为持续的业务转型、业务经营以及业务发展提供创造力和决策依据。
该企业完成了以下项目建设:
建设数据中台
搭建治理体系,提升数据质量
01
03
02
建设了该企业首个面向数据服务管理的一体化的数据中台,包含接入、离线、标签、服务一整套数据应用闭环,为后续数据深度应用打下基础。
完成了对数据资产体系的九大根类目、489个数据标签的梳理。业务报表开发效率从原来的每天5~10人提升到每天1人。开发了基于数据资产的探索场景,如“双11”看板、用户画像等。
完成了对数据治理体系的“五大过程、22个主题任务、89个业务流程、24份过程文档、3份数据管理制度”的梳理。创建了722条质量检查规则,梳理了95亿条记录,核心指标数据质量从58%提升到92.15%。
13.5数据生态解决方案
13.6数据治理实施成果
13.6数据治理实施成果
(1)一套数据治理体系
13.6数据治理实施成果
(2)一套制造企业数据资产体系的梳理
75个
20个
99个
8个
13个
27个
72个
63个
123个
梳理出某制造企业数据资产体系共九大根类目,包括500个数据标签:
13.6数据治理实施成果
(3)多项数据质量明显提升
实现数据质量闭环治理,数据质量明显提升。其中,治理数据包含以下内容:
OA办公系统三大主题域(人资、财务、采购)共约110万条数据。
E-HR人事系统两大主题域(考勤、人事管理)共约12.6万条数据。
SAP系统五大主题域(生产、仓储、物料、采购、出入库)共约42亿条数据。
MES生产系统六大主题域(人员、设备、物料、生产、工单、子工单)共约2.5亿条数据。
CRM营销系统八大主题域(订单、物料解析、产品、经销商、售后、客户、门店、价格)共约74亿条数据。
13.6数据治理实施成果
(3)多项数据质量明显提升
数据问题修正79个
质量规则修正50个
系统问题修正17个
数据源问题修正12个
数据修正30亿条
质量监测:从数据质量管理一致性、完整性、准确性、时效性、唯一性等五个维度上进行质量监测,共监测了95亿条数据,使用了722条质量监测规则。
整
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