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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。
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。
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。
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。
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
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
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
汽配厂数据治理方案
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。
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。
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。
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。
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。
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
构建《元数据管理规范》、《数据标准管理规范》、 《数据质量管理规范》、《数据资产管理规范》
对数据进行集中采集、存储、计算、加工,构建数据统一模型,保证数据一致性
制定数据标准、追踪数据链路,提升数据质量、保障数据安全,实现数据资产化
沉淀共性据服务能力,规范数据服务标准,支撑数据消费层的各项数据分析、数据交换共享
可助力车企深化数字化转型、支撑车企五大领域数字化应用(智能制造、数字供应链、智慧物流、数字运营、数字营销)。
平台采用微服务架构,实现各模块功能解耦,可按数据量级变化、业务需求变化,动态扩展资源配置,服务增减,实现系统升级、扩展不停机。
平台深度结合生产侧、车机端海量数据,充分利用大数据平台技术,实现对海量数据的质检、资产服务、安全管控。
历经18年沉淀积累,产品成熟稳定,且提供完善的行业数据治理解决方案,帮助行业伙伴牢牢抓住客户资源。
市场品牌声量打造,展会沙龙全流程指导,线索活动、行业物料资源共建等,助力行业合作伙伴拓展市场。
向行业伙伴提供各项技术培训、技术认证、方法论培养等,实现全方位产品赋能,全面提升合作伙伴业务能力。
快速响应,72小时问题解决机制,多渠道售后服务,更专业,更周到,更及时。
拥有行业领先的技术实力,坚持产品自主研发,掌握核心技术,全面兼容,推进信创体系产品互认证。