一、数据治理的重要性与挑战

在当今数字化时代，数据已经成为企业的核心资产。企业在日常运营中会产生大量的数据，这些数据涵盖了生产、销售、财务、客户等各个方面。然而，这些数据往往存在着诸多问题，如数据孤岛、数据质量参差不齐、数据标准不统一等，这些问题严重影响了企业对数据的有效利用，阻碍了企业的数字化转型和发展。

以央国企为例，它们组织层级复杂、业务系统分散，导致数据分散存储在不同部门或子公司，缺乏统一标准和接口，形成了“数据烟筒”。同时，央国企业务发展建立了众多经营与业务、信息化系统，数据量庞大，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。此外，在数据资产盘点与应用方面，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不足。在组织协同与技术能力方面，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。在监管合规方面，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。在智能方面，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。

二、亿信华辰数据治理解决方案

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。

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。

汽车行业数据治理解决方案

与伙伴共建汽车领域数据治理，合作共赢！

行业痛点：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。

我们的方案：基于以上背景，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：按研发、质量、设备、营销等业务维度进行需求调研、数据盘点、制定数据战略和蓝图规划，实现全域数据纳管、上下游数据贯通，保证业务数据应用及业务决策的正确性，同时解决数据无法关联分析、自助分析的问题。

应用场景：车联网数据治理，应对生产域、车联网域海量数据的治理需求，高效利用车企现在大数据平台组件集群计算能力，实现海量数据质检、质检报告推送、质检结果数据存储；主数据治理，通过主数据管理实现车企主数据唯一可信数据源，实现核心主数据统一规范及编码，制定主数据标准、规则，加强主数据质量，实现对车企主数据有效管理；数据资产管理，构建数据资产统一管理，实现数据从产生、入湖、联接到应用的全生命周期管控，同时基于数据治理体系、组织架构，建立车企运营指标体系。

建设内容：九项能力，覆盖数据采、存、管、用四个环节，包括数据采集、主数据、元数据、数据资产、数据标准、数据质量、数据安全、数据服务、数据指标等模块；一套体系，数据治理战略规划，明确数据治理的定位；明确数据治理的目标；明确数据治理的建设步骤，构建治理组织，构建数据治理领导小组；构建数据治理执行小组；明确数据治理组织角色与全职责，数据治理规范制度。

离散制造主数据治理解决方案

亿信华辰离散制造业主数据管理解决方案通过主数据管理（MDM）实现企业核心数据（如物料、BOM、工艺路线、设备、供应商等）的全生命周期管控，确保数据一致、准确和可追溯，提升生产协同效率与决策质量。

行业痛点：数据对象复杂，涵盖10+主数据类型（BOM/物料/设备/工艺路线等），形成多维网状数据关系；多源异构数据整合难，横跨PLM/ERP/MES等6+核心系统，涉及研发、生产等8大业务域数据孤岛；数据质量黑洞，BOM数据误差导致产线停摆率达15%，物料冗余造成库存周转天数增加20%。

方案架构：本方案构建一体化的主数据管理平台，旨在前端无缝整合各来源系统的数据资源，实现集团层面数据创建的统一化；而在后端，则通过集中分发机制，确保数据的唯一出口，从根本上维护数据的权威性与准确性。

建设内容：主数据标准体系，通过规范主数据的标准设计保障主数据业务含义的统一和数据结构的一致性。同时，设计唯一性、可扩展性强的编码规则，避免数据重复或冲突；主数据管理体系，通过规范主数据的责任主体、管理目标、运营流程及操作标准，确保主数据治理要求的有效落地；主题域建设。

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，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；构建指标体系；全面的数据治理；数据分析应用。

三、数据治理带来的价值与展望

通过实施有效的数据治理解决方案，企业可以获得多方面的价值。首先，数据质量得到提升，确保了数据的准确性、完整性和一致性，为企业的决策提供了可靠的依据。其次，数据孤岛被打破，实现了数据的共享和流通，提高了企业的运营效率和协同能力。此外，数据资产得到了有效的管理和利用，释放了数据的价值，为企业创造了新的商业机会。

展望未来，随着人工智能、大数据等技术的不断发展，数据治理将变得更加智能化和自动化。企业将更加注重数据的价值挖掘和应用创新，通过数据驱动的决策和运营，提升企业的核心竞争力。同时，数据治理也将面临更多的挑战，如数据安全、隐私保护等问题，需要企业加强管理和技术创新，确保数据的安全和合规。

本文编辑：小亿，来自Jiasou TideFlow AI SEO 创作