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数据资产化管理缺失

数据的分散存储，数据没有全量汇聚，不仅不利于资源的高效利用，而且已成为数据的统一管理和应用过程中的阻碍，制约了数据价值的有效发挥。
数据体系化治理缺乏

没有形成统一的数据管理流程、数据标准、质量标准。数据标准不一致、字段含义不同；针对核心数据没有形成质量标准和评价标准；没有建立数据负责制的管理机制，出了数据问题再补漏。
数据孤岛现象严重

信息化建设初期对数据整合考虑不足，导致不同供应商开发建设的客户管理、生产管理、订单仓储、财务人力、设备数采等众多业务系统，烟囱林立；IT和OT数据不能有效融合，企业数字化转型困难重重。
模型可复用性差

缺乏企业级的数据模型，仅通过单一业务系统的单一维度数据分析与运用，无法支撑企业全业务流程协同等业务场景，急需将营销、研发、生产、仓储、物流、服务全链路数据打通。
数据价值未深度挖掘

数据应用大部分还停留在独立业务现状可视化阶段，缺乏企业经营管理层面的全局管控，基于大数据的告警、预测、AI等应用低。

解决方案

采集、融合和治理企业全域数据，形成基于业务的数据体系，助力业务发展

数据资产化管理
数据治理体系搭建
经营指标体系建设
平台部署搭建
数据入湖形成资产
数据仓库设计
数据应用赋能

数据资产化管理

基于业务现状，识别、定义，梳理企业现有资产分布，进行分级分类，形成企业数据资产地图。

数据治理体系搭建

明确组织、制度、流程，构建数据治理体系，进行数据标准、元数据、主数据、数据质量、数据安全、数据服务的数据全生命周期管理

经营指标体系建设

针对企业组织架构，根据战略和运营体系将指标进行分解，形成各业务主题域的指标体系及指标标准

平台部署搭建

技术工具与基础平台部署，搭建企业级数据中台

数据入湖形成资产

采集系统数据入湖，依据前期设计成果和标准要求入湖

数据仓库设计

基于数据资产，遵循数据治理体系，开放数据服务能力，赋能业务提升

数据应用赋能

针对营销、研发、制造、供应链等不同板块业务需求，实现经营业务可视，实现智能化分析决策。

方案价值

打通数据孤岛，构建多态数据应用模式，助力企业实现数字化转型

41%

数据互联互通

打通企业数据孤岛，构建统一标准，满足场景和存储需求，实现数据全生命周期管理，降低数据建设成本，提高数据治理效率
23%

数据驱动业务

汇聚企业全方位数据信息，让企业从向生产要效益、向质量要效益，转变成向数据要效益，促进企业从业务驱动向数据驱动转变，激活数据商业价值，赋能企业运营和决策
35%

管理模式变革

帮助企业实现以数据为核心的业务动态集成，打通部门、事业群之间的壁垒，形成数字化管理模式，培育数字化转型人才队伍，全面提升数字化管理水平

行业案例

工业互联网精选案例

某集团数据中台

建立全集团数据管理机制，形成覆盖研发、营销、生产、采购、治理、仓储物流、营销、服务、融资债权、财务、人资、综合管理、三四互C业务的企业级数据资产地图，采集、融合和治理全集团各类数据，包括业务数据、IoT数据、三现数据，形成统一的数据标准和数据湖存储，通过数据建模和封装，对外提供数据服务。通过数据中台实现全球经营数据可视、可管，最大化数据资源价值。

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