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数据治理驱动数字化转型解决方案

来自世界500强和行业领军企业的数据治理与分析决策智慧

数字化转型方案全面覆盖主流行业

  • 金融行业
  • 制造行业
  • 政务行业
  • 医疗行业
  • 能源行业
  • 零售行业
  • 交通行业
  • 地产行业
  • 电力行业
  • 教育行业

金融行业数字化转型解决方案

引入数据全生命周期管理理念,以建立金融机构全面的数据治理体系为目标,切实解决金融机构数据质量问题。

痛点分析:

监管需求多变:监管机构数据报送要求不断变化,无法快速响应监管和经营管理的需求。

数据基础差:数据孤岛现象显著,数据质量存在问题,原有计算平台难以保证数据时效。

数据管控弱:数据权限细粒度底,缺少相应制度管控体系及报表生命周期的管理规划。

数据应用弱:缺少数据分析工具及数据人才培养机制,缺少行业数据应用产品。

应用场景:

监管报送 数据质量管理 行长驾驶舱 数据资产管控

方案价值:

推进数据标准化 提升数据资产管理能力 实现精准高效的分析

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金融行业数字化转型解决方案

制造行业数字化转型解决方案

基于企业现有信息化基础,以工业互联网建设为抓手,推动制造企业内部数字化改革提升,落地实现数据智能运营决策。

痛点分析:

供应链协同不足:数据不一致,分类代码混乱;缺乏统一的数据定义,数据含义不同;跨业务部门的临时供数困难。

型业务数据整合难:生产质检管理等各环节存在庞杂数据,内部系统间缺乏统一平台对数据关联、整合,数据孤岛现象严峻。

数据无法支撑决策:数据质量不高,可用性差;数据不完整,难以形成完成数据视图;无法实时直观呈现当前的业务状态,更无法实现深入分析。

产品成本管控困难:急需产品、费用、成本等多维度实时预警分析,避免一年到头出货量大但是赚的钱很少、成本费用高居不下等问题。

应用场景:

质量追溯闭环管理 动销监控 订单全生命周期监控

方案价值:

打通数据壁垒 数据质量提升 数据多维展示 异常预警推送

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制造行业数字化转型解决方案

政务行业数字化转型解决方案

推动政府数据互联开放,加快政府信息资源整合,提高政府决策的精准度和智能化水平,改善政府服务质量。

痛点分析:

数据可用性低:基层/市民自主手工填写或表格填写,内容乱,不准确性高。

数据互通难:各政府部门需要使用数据时,无线上平台共享,不方便使用。

数据标准不一:未提供统一可参照的标准,各政务部门建设的数据字典自成一套。

数据应用难:无法监控数据使用率,不能对数据进行精细化管理,价值未得到释放。

应用场景:

政务数据共享平台 教育无纸化入学 一体化经办平台

方案价值:

打通数据壁垒 挖掘数据价值 数据资源编目

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政务行业数字化转型解决方案

医疗行业数字化转型解决方案

以医院业务系统数据为基础,以数据治理为抓手,建设医院综合运营管理数据中心和综合运营管理评价分析系统。

痛点分析:

信息孤岛严重:数据互联互通标准统一步伐的滞后和新旧系统的不共通,又在一定程度上加剧了信息孤岛现象。

人财物管理粗放:无法对医护人员进行全方位、全过程的信息集成展示,绩效评价也难以满足要求。

数据利用难:信息化水平低导致的数据质量低、标准不统一,数据无法发挥价值。

应用场景:

院长驾驶舱 门诊监控 医院运营

方案价值:

构建数据治理体系 提供经营决策依据

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医疗行业数字化转型解决方案

能源行业数字化转型解决方案

为各级应急管理部门、煤监机构、能源管理部门和能源企业,提供互联网+监管、智慧企业、智慧矿山等解决方案及技术服务。

痛点分析:

多层级组织架构:多层级的组织架构权限、业务范围、职能问题更加复杂。

业务需求多元化:多元的组织架构导致不同层级、不同部门的业务需求多元化。

业务融合程度不够紧密:数字化资源流通内外部存在障碍,与业务融合度不足。

决策响应速度滞:缺乏数据整合分析能力和数据敏感度。

应用场景:

应急管理 煤矿安全监管 智慧矿山

方案价值:

创新数据管理模式 安全态势实时感知 数据化精细运营管控

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能源行业数字化转型解决方案

零售行业数字化转型解决方案

从商品全链路到消费者全生命周期,以数据助力零售企业打造柔性供应链与智慧门店,驱动管理精细化。

痛点分析:

数据获取难:业务系统多,接口乱数据管理乱,数据质量低,缺统一指标沉淀。

数据追踪难:人追数据过程慢,IT业务各自为政,信息不对称,内部协同难。

工具灵活度差:重业务流程驱动,轻数据决策驱动,传统报表分析,数据不及时。

应用场景:

门店管理 商品分析 会员分析 销售分析

方案价值:

全渠道运营监控 业绩追踪与诊断

获取方案
零售行业数字化转型解决方案

交通行业数字化转型解决方案

依托于企业级数据分析和数据治理平台,构建经营分析体系,切实解决数据质量和分析应用问题,帮助更好高效经营和决策。

痛点分析:

业务数据孤岛化:大量信息化管理系统,形成数据孤岛,数据无法体现在同一系统平台上,难以基于数据做分析和预测。

数据管理碎片化:信息化建设系统众多,消耗大量的人力和物力,人为监管易出现漏洞,难以保障数据的质量和安全。

应急调度复杂化:交通运输业务需求多变,随着外部因素的影响,导致企业业务复杂性的增加,也带来安全性方面的挑战。

应用场景:

路网运营监控 物流控制塔 仓储可视化

方案价值:

数据全方位统计 数据资源共享 数据支撑决策

获取方案
交通行业数字化转型解决方案

地产行业数字化转型解决方案

落实地产企业数据分析体系和构建数据治理体系,实现业务数据化、数据资产化,助力企业降本增效,加速数字化转型。

痛点分析:

数据孤岛林立:大多房企在管理及信息化建设中由于缺乏必要的顶层设计,并未从企业层面横向拉通部门、拉通流程、拉通数据。

数据采集方式落后:缺乏自下而上的数据采集、数据审核、数据报送、汇总分析的平台支撑,导致数据质量难以保证。

数据分析体系不完善:企业经营者看不到或看不懂数据,数据经营依托少数有经验的管理者,业务人员无法沉淀/共享数据。

应用场景:

数据资产管理 集团驾驶舱 统一业务视图

方案价值:

数据共享互通 辅助领导决策 数据资产可视化

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地产行业数字化转型解决方案

电力行业数字化转型解决方案

利用大数据、人工智能等先进的数字化应用技术对海量数据进行分析、学习、计算,通过应用系统自动决策和执行。

痛点分析:

数据时效性强:如何对海量电力数据进行及时、准确的捕获和有效管理。

数据链路长:数据交互需求广泛,各方数据的交互标准、质量、规范如何有效把握。

数据类型多:结构化数据、时序数据、非结构化数据,如何进行有效融合,获取洞察。

应用场景:

设备检修 反窃电稽查 配电网停电监测

方案价值:

数据资产可视化 提升数据共享及应用水平

获取方案
电力行业数字化转型解决方案

教育行业数字化转型解决方案

基于全过程数据生命周期闭环管理理论,利用数据分析和数据治理技术,打造高校数据“数据闭环生态”。

痛点分析:

数据标准不一致:业务系统建设参差不齐,数据分散管理,部门口径不一,缺少真正有效整合。

缺乏统一数据地图:学校管理人员无法及时感知数据分布与更新情况,无法进行数据可视化及全局数据查看。

数据质量不高:直接导致数据统计分析不准确、监管业务难、学校领导难以决策等问题。

应用场景:

全校数据地图 全局数据中心 数据资产服务

方案价值:

提升数据传承及共享水平 提升校园数据质量

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教育行业数字化转型解决方案

数字化转型典型价值应用

  • 通用场景
  • 技术架构
  • 大数据治理
  • 数据资产盘点
  • 大数据资产管理
  • 指标体系建设
  • 主数据管理
  • 数据仓库及商业智能
  • 数据标准化及质量管控
  • 仓湖一体化数据中心建设
大数据治理

确定数据治理组织体系:设计专职机构,明确组织目标与定位,定义岗位职责边界,搭建数据治理各领域制度流程。

数据治理成熟度评估:收集企业在信息使用中存在的障碍和挑战,理清企业数据现状和用户需求,评估企业数据治理成熟度级别,确定数据治理目标。

专项能力建设:从数据标准管理、元数据管理、质量管理、资产管理、安全管理、数据生命周期管理等各个领域完成专项治理工作,从采、存、管、用四大方面解决数据来源杂、关系乱、质量差、安全没保障,实现业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。

持续优化循环:通过评估各领域建设成效结果,对比治理目标,改进流程,形成新一轮数据治理工作。

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大数据治理架构图
数据资产盘点

元数据摸查:通过对接企业业务系统、数据湖或者数据仓库,采集元数据自动获取原始的企业数据字典及数据之间的关系,形成企业元数据地图。

有效性资源标注:制定有效资源判断规则,基于采集的元数据,对全量数据资源进行自动识别,筛选出空表、备份表、临时表等无效资源,并补充辅助理解数据业务含义的信息,形成更完整、有效的资源元数据,为数据资产分类做铺垫。

数据资产编目:按照业务条线、组织架构、数据特性等多个维度构建数据资产分类框架,基于元数据信息完善数据资产目录信息,补充与资产相关的业务、权属信息,形成面向数据消费者的数据资产门户。

数据资产服务:建立数据资产目录与实体资源的映射关系,开发面向不同消费者的数据服务类型,满足业务系统、数据分析师、前台业务人员多样的数据需求。

关联产品 元数据 数据资产
数据资产盘点架构图
大数据资产管理

数据集成:实现企业中多源异构数据的采集,并进行有效的整合和开发,让数据实现更多的关联和碰撞,打破企业数据孤岛,产生更多有利于业务开展和创新的价值数据,确保数据资产的完整性。

数据治理:构建统一可执行的标准,提升数据质量,发掘数据关系,建立数据认责和问责机制,治理后的标准化数据,才能融会贯通到不同的业务领域。

资产规划开发:构建统一、规范的数据资产视角,合适的服务方式,是将数据向全业务条线推广的重要步骤,充分释放数据的巨大价值,使数据能够更好的反哺企业业务的发展。

资产运营:推广高价值的数据,收集数据资产需求,不断完善、拓展整个数据资产体系,通过运营才能让数据精准有效、安全合规的被数据消费者使用,并充分体现数据资产价值。

大数据资产管理架构图
指标体系建设

指标管理流程:
找指标:帮助企业将指标管理自上而下的展开工作,自下而上的筛选指标。
理指标:梳理指标以建立契合业务的指标体系。
管指标:建立企业常态化管理机制,将指标责任到人。
用指标:规划并建立指标体系在信息化中的应用。

指标管理最佳实践:
指标体系建设:通过确定指标范围、识别指标、指标解析、确定指标源头,来确定指标的体系框架。
多源整合:实现企业中多源异构数据的采集,并对企业所有系统业务数据进行有机整合,解决信息孤岛,实现数据统一管理。
指标数据落地:通过指标定义、指标建模、指标数据抽取使指标落地到平台中,并采取措施进行有效地管理。
指标分析展现:面向业务人员,猜想式、探索式的指标挖掘分析。具有快速定义、高交互,操作简单的特点,内置丰富的统计图表,支持全自动的钻取联动,并具有强大的组件库,以满足各类分析需求。

关联产品 指标管理 数据工厂
指标体系建设架构图
主数据管理

建立主数据管理标准:结合企业现状为其打造一整套符合自身业务特征的主数据管理标准,提供面向各行业的标准模板库,助力企业从数据标准、服务标准、管控标准等多维度建立一整套权威的主数据模型。

多源异构数据集成:提供多种类型数据源集成方式,实现多源异构数据的集成与整合,从数据集成、数据转换、历史数据清洗、数据整合等方面,从源头把控主数据质量,搭建一套统一的、完整的、准确的、有效的主数据信息平台。

主数据全生命周期管理:实现对主数据采集、申请、新增、变更、审核、生效、失效、分发等全生命周期管理。支持可自定义的质检方案到整改的全流程主数据质量管控服务,确保主数据的完整性、准确性、一致性、及时性和可获取性。

主数据传输共享:能够结合企业实际情况,制定合适的分发策略,满足不同业务系统的数据需求。

主数据管理架构图
数据仓库及商业智能

数据仓库建设:基于各业务部门报表需求,对业务数据进行有机整合,实现统一管理。数据仓库建设包括基础数据平台、公共汇总层、数据集市等建设,并通过灵活的ETL调度对作业执行情况监控。

数据补录:实现数据源采集与补录,数据源采集对统计的维度指标数据进行录入,数据源补录将明细业务数据补录主题数据层即数据集市层中,作为对原始业务数据的补充校正。

数据分析能力:构建数据仓库时遵循规范的“事实表+维表”的数据库模型,通过OLAP引擎实现下钻、切片、旋转、钻透等操作,使用户能很容易地实现已有的业务需求。

数据分析展示:通过各种分析手段(包括:统计图展现、报表查询、即席分析、报告分析、领导驾驶舱、地图分析等),满足各类分析场景(包括:综合业务查询、KPI指标展现、季度汇报报告、数据自助探查、指挥中心大屏等)。

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数据仓库及商业智能架构图
数据标准化及质量管控

元数据管理:基于企业的数据发展战略,定义元数据管理框架,采集、维护、检核全流程、多类型的元数据,通过元数据变更管控,保证元数据质量和元数据分析服务的准确性,提升数据质量管控水平和问题整改效率。

数据标准建立与评估:通过定义符合企业要求的基础数据标准、质量数据标准、代码数据标准和指标数据标准,构建一套规范企业数字化发展的数据标准体系,指导全流程数据模型的标准化建设,通过标准映射评估来检核企业存量数据模型的规范化,确保各数据层级落地数据的一致性。

智能质量规则库:机器学习和相似度算法相结合,建立能够表示标注数据集的语言模型,找到匹配度最高的元数据与数据标准关系并推荐落标,提升基础数据标准落标效率和标准覆盖率。自动将有落标关系的数据质量标准,转换为对应的技术质量规则,从而执行后续的质检操作。

数据质量管控:通过业务数据质量规范形成的技术质检规则,定期检查业务数据的正确性,导出质量报告或质量问题跟踪矩阵,监控错误数据整改过程,将质量评估、质量检核、质量整改等工作环节进行流程整合,形成完整的数据质量管控闭环。

数据标准化及质量管控架构图
仓湖一体化数据中心建设

数据集成:实现多源异构数据高效入湖,支持批/流/实时数据多种方式接入,快速实现企业应用所需的数据铺底。

数据交换:利用底层整合的信息资源,以实现各部门业务数据在应用层面的互联互通和信息共享,提供增量识别、数据清洗、数据传输、数据压缩、一致性验证等多种手段保证数据的接入,规范数据流转,提升数据共享水平,更加有效发挥数据资产价值,并提供多套数据脱敏方案和加密算法保证数据的安全性。

数据开发:提供可视化数据开发平台,丰富的数据开发组件,全自动的作业调度和监控能力,支持多人在线协同开发,极大地降低了用户使用大数据的门槛,帮助用户快速实现数据加工与处理。

数据存储:支持存算分离架构,统一管理湖仓共享存储,同一份数据和元数据共享多种应用直接访问,分级存储进一步增强了弹性扩展能力,让企业拥有一个高可扩展的统一数据基础设施。

仓湖一体化数据中心建设架构图
技术架构图

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