一、金融行业数据治理与数据质量提升实践

在互联网、大数据时代，“数据”已成为现代企业的基础资源和重要资产，良好的数据质量是企业经营管理的基础。对于金融行业来说，银保监对金融机构数据治理工作尤为重视，发文《银行业金融机构数据治理指引》，要求银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴，并将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩。

亿信华辰针对金融行业的数据治理需求，提供了全面的数据管控方案。该方案通过强有力的组织架构，完善的管理制度及工作流程支撑，规范数据管控各项工作的开展，加强银行的整体数据管理能力，避免因数据质量问题导致生产故障的发生，保障信息系统的稳定运行。

引入数据全生命周期管理理念，建立全面的数据治理政策体系，结合元数据、数据标准等开展数据治理工作，有效执行了从数据质量问题发现到问题解决的数据治理流程。通过全面的数据质量检核，保证数据质量考核客观、全面、合理，使数据治理工作能够落到实处，全面提升银行数据运用水平和数据质量。

方案集数据标准、数据质量、元数据为一体，结合相应的管理工具实现银行数据治理和管控。数据标准模块统一管理全行数据标准，建立业务部门与IT人员之间的一致性理解；数据质量模块主要应对事后的质量评估和清理提升，建立数据质量检核规则直观量化数据质量问题，明确问题严重程度，为数据质量热点区域发现提供依据，对已发现问题进行监控、跟踪，有效推动银行数据质量的不断提升；元数据模块通过自动采集全行各系统的元数据，并通过图形化展现数据加工流程，为业务部门级IT人员了解数据流向及问题分析提供了便捷的服务。

二、汽车行业数据治理与数据质量提升实践

汽车行业在数字化转型过程中，面临着诸多数据治理难题。数据质量需提高，为响应客户需求拉动生产的运营模式，企业必须对数据质量提高要求；数据难共享，车企工厂分散、形成系统孤岛，造成了一数多源、数据难以交换共享等问题；数据标准不统一，车企各业务单元分散管理，且独立性强，缺乏统一数据标准，难以释放数据价值。

亿信华辰立足汽车行业，依托数据治理和数据分析产品，总结十多年行业沉淀经验，形成汽车行业数据治理解决方案，提供数据治理咨询+工具+服务的三合一的模式助力数字化业务的实现。

方案顶层设计梳理车企现状，确定企业的数据战略，以及为达成战略目标所需要的组织保障、数据保障和技术平台保障；平台工具支撑提供稳健的基础数据平台工具，为各类数据应用提供稳定，可靠的支撑能力，数据模型最大程度复用化；数据赋能业务敏捷的数字化应用服务体系灵活，快速响应业务需求，统一的数据门户，发挥数据资产的最大价值。

主机厂数据治理方案从战略层面，为主机厂构建标准化、流程化、自动化、一体化的数据管理体系，可以有效确保数据架构合理、条理清晰、过程可控、完善数据来源，建立主数据统一管理、数据标准体系，提高数据质量、数据安全，提升数据价值。

汽配厂数据治理方案同样针对汽配厂的数据治理需求，提供专业的解决方案。

三、医疗行业数据治理与数据质量提升实践

随着医疗行业快速发展，医院信息化建设程度的提高，各项业务系统为医院带来了海量的数据。如何对这些数据进行有效利用，分析，挖掘并加以利用，将这些数据更好的运用于医院管理及运营，成为医院信息化管理者亟需考虑的问题。

亿信华辰的医院数据治理与运营分析平台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。通过整合来源于各业务领域中实际产生的业务及管理数据，对数据进行标准化管理和质量监控，实现数据全生命周期的资产化管理，将海量的数据按照不同的主题域、维度分类管理和分析，辅助提升医院管理运营效率、加快医疗体制改革步伐，使医院信息化建设满足现代化管理和未来发展需要。

医院综合运营管理数据中心为上级监管部门提供数据上报和统计服务；为医院院内综合运营管理评价分析和绩效考核提供数据支撑；为医院未来信息化建设提供数据服务，挖掘数据价值。

综合运营管理评价分析系统对医院综合运营评价的各类指标提供数据支撑，包括人员资源、门诊监控、住院监控、医院运营、医学质量、医保管理、药品管理、综合运营、院长驾驶舱等多维度。

医院数据治理与运营数据分析平台从数据采集整合、标准制定、数据处理、数据质量管理、元数据及数据资产目录管理、数据安全与共享管理等多个方面层层把关，打通数据治理各环节，能够快速满足医院各类不同的数据治理场景，显著提升数据质量，并将治理后的数据运用于医院综合运营管理数据中心建设和运营管理评价分析系统建设，帮助医院实现精细化管理和运营决策。

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