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。这些数据来自企业运营的各个环节，如生产、销售、财务等。然而，这些数据往往存在着数据孤岛、数据标准不统一、数据质量差等问题。这些问题严重阻碍了企业对数据的有效利用，无法充分挖掘数据的价值，进而影响企业的数字化转型进程。

例如，一家离散制造企业，拥有ERP、MES、PLM、OA等多个管理系统。这些系统各自为政，数据无法互通，形成了严重的数据孤岛。这导致企业在进行生产计划制定、库存管理等决策时，无法获取全面准确的数据支持，决策效率低下，甚至可能出现决策失误。

数据治理就是解决这些问题的关键。它通过建立统一的数据标准、规范数据管理流程、提高数据质量等手段，实现数据的整合、共享和价值挖掘，为企业数字化转型提供坚实的数据基础。

二、亿信华辰数据治理解决方案

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。该方案围绕“业务驱动”的核心理念展开数据治理与数据应用。

行业痛点：

• 数据孤岛严重：制造业企业各管理系统彼此孤立，存在系统墙。
• 数据标准不统一：业务系统之间数据标准不一致，导致数据无法融合。
• 数据质量差：业务环节对数据质量监管不足，影响数据分析准确性。
• 数据服务弱：缺乏数据资产建设，数据服务能力差。

方案架构：

建设内容：

• 数据组织及体系搭建：对标DAMA和DCMM的框架标准和指南，形成贴合制造业企业的数据治理体系框架。
• 数据治理及服务平台：提供数据治理和服务的平台支持。
• 主数据管理：对关键、共享的数据进行统一管理。
• 生产经营分析及辅助决策：通过对多维度数据的分析，为企业管理层提供决策依据。

应用场景包括主数据管理、数据资产服务、数据分析及应用服务、AI技术融合应用。

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电力行业全面数字化。该方案覆盖电力生产、传输到销售的整个价值链，构建数字化“云脑”。

行业痛点：

• 用数难：数据分散且存在不完整、不准确等问题。
• 数据分析能力有限：缺乏专业工具、平台和人才，现有算法模型无法满足复杂场景需求。
• 可视化与决策支持不足：可视化工具功能单一，缺乏实时监控和预警功能。

方案架构：

建设内容：

• 数据集成：实现多源异构数据采集。
• 构建指标体系：完善各项指标体系分支。
• 全面的数据治理：对数据进行治理，提高数据质量。
• 数据分析应用：针对不同用户提供个性化分析场景。

汽车行业数据治理解决方案

亿信华辰立足汽车行业，提供数据治理咨询+工具+服务的三合一模式。

行业痛点：

• 数据质量需提高：响应客户需求拉动生产的模式对数据质量要求高。
• 数据难共享：车企工厂分散，形成系统孤岛，数据难以交换共享。
• 数据标准不统一：各业务单元分散管理，缺乏统一数据标准。

方案顶层设计：梳理车企现状，确定数据战略及保障。

平台工具支撑：提供稳健的基础数据平台工具。

数据赋能业务：建立敏捷的数字化应用服务体系。

主机厂数据治理方案：构建标准化、流程化、自动化、一体化的数据管理体系。

汽配厂数据治理方案：针对汽配厂特点提供相应的数据治理方案。

央国企一站式数据治理解决方案

亿信华辰依托央国企数据治理落地实践，拥抱AI时代，推动央国企数智化转型。

行业痛点：

• 数据孤岛与整合难题：组织层级复杂、业务系统分散，形成“数据烟筒”。
• 数据质量参差不齐：数据量庞大，存在数据缺失、重复等问题。
• 数据资产盘点与应用困难：资产盘点不清晰，缺乏标准的资产评估模型。
• 组织协同与技术能力不足：跨部门协作成本高，业务部门数据意识薄弱，技术能力缺乏。
• 监管合规，信创替代：政策红线收紧，信创替代目标紧迫，存在兼容问题。
• 智能欠缺，全面拥抱AI：数据治理问题难以满足AI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，实现数据的全面治理和应用。

三、数据治理助力企业数字化转型的实践案例

以某央国企为例，该企业在实施亿信华辰数据治理解决方案之前，面临着严重的数据孤岛问题。各子公司的数据无法共享，数据标准不统一，导致企业在进行整体战略规划和业务决策时，数据支持不足。

实施数据治理解决方案后，该企业建立了统一的数据标准和数据管理体系，实现了数据的整合和共享。通过对数据的深入分析，企业发现了一些潜在的业务增长点和成本节约点，为企业的数字化转型提供了有力支持。

再以某汽车主机厂为例，该企业在实施数据治理解决方案之前，数据质量差，数据难共享，影响了企业的生产效率和市场竞争力。

实施数据治理解决方案后，企业对主数据进行了统一管理，提高了数据质量。同时，通过建立数据资产服务平台，实现了数据的快速共享和应用，为企业的产品研发、生产制造和市场营销等环节提供了准确的数据支持，提升了企业的整体竞争力。

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