一、数据治理在企业数字化转型中的重要性

在当今数字化时代，企业面临着海量数据的挑战。这些数据来自各个业务系统、部门以及外部合作伙伴，呈现出多源、异构、分散的特点。数据治理作为一种管理数据资产的方法，对于企业实现数字化转型和智能决策至关重要。

例如，某制造企业在生产过程中产生了大量的设备运行数据、质量检测数据以及订单数据。然而，由于数据孤岛的存在，这些数据无法得到有效的整合和分析，导致企业在生产效率提升、质量控制以及市场预测等方面遇到了困难。通过引入数据治理，该企业建立了统一的数据标准和规范，打通了各个业务系统之间的数据壁垒，实现了数据的共享和流通。这使得企业能够更加准确地分析生产过程中的问题，优化生产流程，提高产品质量，同时也能够更好地预测市场需求，制定更加科学的营销策略。

根据IDC的报告显示，到2025年，全球数据量将达到175ZB。面对如此庞大的数据量，企业如果不能进行有效的数据治理，将会面临数据质量低下、数据安全风险增加以及数据价值无法充分挖掘等问题。因此，数据治理已经成为企业数字化转型的关键环节。

二、亿信华辰的数据治理解决方案

电力行业数据分析解决方案

亿信华辰基于数字化底座推进全面数字化，覆盖从电力生产、传输到销售的整个价值链。通过大数据的专业分析与挖掘，构建电力产销协同、服务延伸与智能决策的数字化“云脑”，实现对全局发展智能化应用的有效支撑，提高企业的运营效率和响应速度。

行业痛点：

• 用数难：数据通常分散在不同的系统和部门中，输电、配电、售电等环节的数据相互独立，难以整合，且数据可能存在不完整、不准确、不一致等问题，影响分析结果的可靠性。
• 数据分析能力有限：缺乏专业的数据分析工具和平台，且数据分析人才不足，尤其是具备电力行业背景的，一些现有算法模型无法满足负荷预测、设备故障诊断等复杂场景的需求。
• 可视化与决策支力不足：数据分析结果需要通过直观的可视化和决策支持工具呈现，但现有可视化工具功能单一，无法展示复杂分析结果，缺乏实时监控和预警功，决策支持系统的智能化水平较低。

方案架构：搭建数字化“云脑”一站式分析平台，对接输电、配电、客户服务等业务板块，实现多源异构数据采集，进行系列数据治理工作后，逐步完善指标体系、细化电网运行效率、电网可靠性、电网经济性、电网安全性等各项指标体系分支，针对不同用户提供个性化分析场景，助力数据赋能业务，实现数字化转型。

建设内容：

• 数据集成：构建指标体系
• 全面的数据治理
• 数据分析应用：实现对各业务系统、各类数据源流批一体的采集，满足多源异构数据的采集能力，支撑电力行业多样化的原始数据使用需求。

央国企一站式数据治理解决方案

依托于央国企数据治理落地实践，拥抱AI时代，按国家战略要求“数据要素市场化”，通过汇、盘、规、治、用、营，治理企业核心数据资产，释放数据资产价值，全面推动央国企数智化转型。

行业痛点：

• 数据孤岛与整合难题：央国企组织层级复杂、业务系统分散，导致数据分散存储不同部门或子公司，缺乏统一标准和接口，形成“数据烟筒”。
• 数据质量参差不齐：央国企业务发展建立成熟众多经营与业务、信息化系统，数据量庞大，耗时清洗关键数据，数据缺失、重复、标准不一致等问题突出，无法形成决策支撑力。
• 数据资产盘点与应用困难：加速央国企数据要素流通，资产盘点不清晰，缺乏标准的数据资产评估模型，数据流通层面对外共享合规规范、安全分类分级管理能力保障。
• 组织协同与技术能力不足：央国企多业态布局发展，以核心业务主线为主，跨部门协作成本高，业务部门数据意识薄弱，信息化建设初期需建设数据管理组织，技术层面大数据hadoop/spark工具经验、治理平台及AI技术能力缺乏。
• 监管合规，信创替代：在“信创”的推动下，政策红线不断收紧，2027年国央企“信创”100%替代目标迫在眉睫。“信创”产业上游硬件与系统的革新与迭代，引发了下游的数字化转型软件的一系列兼容问题，数据治理管理全面支持信创。
• 智能欠缺，全面拥抱AI：AI是基于数据驱动的技术，但许多国企在数据治理方面存在数据分散、质量不佳、缺乏高质量标注数据等问题，难以满足模型训练需求。

方案架构：数据治理平台架构于数据底座之上，采集集团各系统及服务的元数据、主数据模型，构建标准、进行质量管控，数据共享交流数据流通，数据安全管控，实现资产化运营，赋能业务部门及应用创新。

煤矿安监大数据解决方案

依据应急管理部统一规划，建设覆盖国家煤矿安监局——省级煤矿安监局——驻地监察分局三级应用模式煤矿安全监察大数据应用平台，实现煤矿安全监管监察全面感知、动态监测、智能预警、分级响应、快速处置、精准监管监察和人性化服务，为新时代煤矿安全监管监察能力建设提供有力支撑。

能源集团大数据解决方案：能源集团大数据解决方案，通过采集集团和旗下企业的生产经营全要素数据，实现集团层面综合全局汇总数据统计分析及可视化需求，支撑集团综合运营管理和企业的采、掘、机、运、通管理。实现企业“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的经营理念，达到集团整体数字化转型及智能化生产目标。

智慧矿山大数据解决方案：智慧矿山是在煤矿数字化改造和智能化应用之后的新型管理模式和组织形态，是先进信息化技术、工业技术和管理思想的深度融合。它基于物联网、大数据、云计算、人工智能等新型技术，集成矿山的各类传输网络、感知系统、自动化系统、管理系统，打通数据 “孤岛”，构建统一、融合、智能、高效的矿山大脑，逐步建设具有主动感知、自动分析、深度学习、智能决策、科学指挥的智慧型矿山。

方案价值：

• 创新数据管理模式
• 响应国家发展规划：以国家大数据战略规划为指导思想，为国家、行业、企业提供大数据支撑服务，持续助力保障应急与能源集团安全、高效、绿色、可持续发展。
• 安全态势实时感知
• 满足行业监管需求：积极响应国家及地方应急管理和安全监察部门的行业监管要求，实现企业安全风险可控、态势感知数据精准上报。
• 全要素式科学管理
• 支撑集团智能决策

离散制造数据治理及应用解决方案

亿信华辰离散制造数据治理及应用整体解决方案旨在整合、治理及应用生产经营过程中产生的大量数据，帮助企业打通数据堵点，建立统一数据标准，实现数据共享，挖掘数据内在价值。

行业痛点：

• 数据孤岛严重：制造业企业具备ERP、MES、PLM、OA等管理系统，但这些系统彼此孤立，存在系统墙，导致数据孤岛严重。
• 数据标准不统一：制造业业务系统之间存在着数据标准 不统一的情况，导致订单、生产、仓储等数据无法融合。
• 数据质量差：各业务之间差别很大，业务环节对数据质量监管不足，导致数据质量低下，直接影响数据分析的准确性。
• 数据服务弱：缺乏制造业数据资产建设，且在数据资产基础上数据服务能力差，数据要素价值体现亟待加强。

方案架构：本方案核心理念为“业务驱动”，围绕这一理念展开数据治理与数据应用。通过对企业经营管理、战略运营、生产过程管控等场景化建设，从不同维度加强企业经营管理的辅助决策、过程分析、风险管控，加速制造业数字化转型。

建设内容：

• 数据组织及体系搭建
• 数据治理及服务平台
• 主数据管理
• 生产经营分析及辅助决策：对标DAMA和DCMM的框架标准和指南形成的贴合制造业企业的数据治理体系框架，调研分析企业数据治理各能力域的不足及需求，分析原因，提出改进思路，形成企业数据运营及管理体系。

环保行业数据治理解决方案

数据的存储和管理数据最终目的是实现数据价值，数据资产将数据作为一项资产，并通过一个持续和动态管理过程，使数据资产为集团数字化转型提供源源不断的动力。

数据服务方式多样化：数据资产应用建立，使得业务人员在获取数据上更加简便，能够自助通过申请应用数据来进行简单拖拽指标进行数据分析，可通过申请多项有用资产进行数据分析展示；资产应用的建设为业务创新提供新的可能性。

行业合作伙伴招募：亿信华辰希望与您一起进军环保行业数据治理，全面实现优势互补

共建共赢共同为终端客户提供更优质的服务体验，助力您实现业务增长及突破

成功案例：

某市环保局：生态环境大数据管理平台

亿信华辰携手合作伙伴进行深入的需求分析，为了打破数据壁垒，基于亿信华辰的睿治数据治理平台和实时大数据平台PetaBase-s搭建A市生态环境大数据管理平台，按照“一数一源，一源多用”的原则，对数据资源梳理规划，解决多源异构数据采集、存储、分析、融合问题。

某上市环境服务公司：数据资源中心

当下信息化、数字化变革驱动业务发展的大背景下，该客户依托亿信华辰睿治数据治理产品建设数据资源中心，融合各业务系统数据，建立数据汇聚和基础服务运作体系，实现资源数据中心与各业务系统无缝连通，建立公司统一的基础数据公共服务平台。

三、数据治理公司助力企业实现智能决策

数据治理公司通过提供专业的数据治理解决方案，帮助企业建立高质量的数据资产，为智能决策提供坚实的基础。例如，亿信华辰的数据治理解决方案不仅能够解决企业的数据孤岛、数据质量等问题，还能够通过数据分析和挖掘技术，为企业提供个性化的决策支持。

在某金融企业中，亿信华辰帮助其建立了全面的数据治理体系，整合了客户信息、交易数据以及市场行情等多方面的数据。通过对这些数据的分析和挖掘，企业能够更加准确地了解客户需求，制定个性化的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。同时，企业还能够通过对市场行情的实时监测和分析，及时调整投资策略，降低风险，提高收益。

值得注意的是，数据治理公司在助力企业实现智能决策的过程中，还需要注重数据安全和隐私保护。随着数据泄露事件的频繁发生，数据安全已经成为企业和用户关注的焦点。数据治理公司需要采取有效的技术手段和管理措施，确保企业的数据安全和隐私不受到侵犯。

总之，数据治理公司在企业数字化转型和智能决策中发挥着重要的作用。通过提供专业的数据治理解决方案，帮助企业建立高质量的数据资产，为企业的发展提供有力的支持。

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