制造业集团数据架构设计顶层规划方案.pptx

制造业集团数据架构设计顶层规划方案

项目背景与目标制造业数据架构规划方法论现有数据环境评估与治理原则定义业务需求分析与数据模型设计数据安全保障措施及质量监控机制数据分析与报告系统规划数据管理组织结构、流程和工具建设总结回顾与未来展望目录

项目背景与目标01

制造业集团通常拥有多个业务系统和数据源，数据类型和结构各异，导致数据整合和共享难度大。多源异构数据并存数据质量参差不齐数据应用程度不高由于缺乏统一的数据治理标准，数据质量往往参差不齐，存在数据冗余、不一致、不准确等问题。由于数据架构不够灵活和可扩展，数据应用程度有限，难以满足业务快速发展和创新的需求。030201制造业数据架构现状

03如何满足业务快速发展和创新的需求需要设计一种灵活、可扩展的数据架构，能够快速响应业务变化和创新需求。01如何整合多源异构数据需要设计一种能够整合多源异构数据的数据架构，实现数据的统一管理和共享。02如何提高数据质量需要制定数据治理标准，建立数据质量监控体系，提高数据的准确性和一致性。面临的挑战与问题

123通过顶层设计，建立一个统一的数据架构平台，实现数据的集中存储、管理和共享。建立统一的数据架构平台通过数据治理和数据质量监控，提高数据的质量和应用程度，为业务决策提供支持。提高数据质量和应用程度通过灵活、可扩展的数据架构，促进业务的创新和发展，提升制造业集团的竞争力。促进业务创新和发展顶层规划目标与期望成果整理制作郎丰利1519

制造业数据架构规划方法论02层设计从全局出发，明确数据架构的目标、原则、标准和规范。需求分析深入了解业务需求，识别关键数据实体和业务流程。概念模型设计构建数据架构的概念模型，明确数据之间的关系和流转路径。逻辑模型设计在概念模型的基础上，进一步细化数据架构的逻辑组件和物理部署。系统化规划方法介绍

评估现有数据架构的满足度和存在的问题。现状评估对比目标数据架构和现有数据架构，识别差距和改进点。差距分析制定详细的数据架构规划蓝图，包括数据模型、数据标准、数据安全等方面。蓝图设计制定数据架构实施计划，明确实施步骤、时间表和所需资源。实施规划关键步骤与活动概述

提出业务需求和数据需求，参与数据架构的规划和实施。业务部门负责数据架构的设计、实施和维护，提供技术支持和培训。IT部门负责制定数据标准、管理数据质量和数据安全，监督数据架构的实施和运营。数据治理团队负责数据架构规划项目的进度管理、风险管理和质量管理。项目管理团队涉及角色及职责划分

现有数据环境评估与治理原则定义03

数据资源全面梳理对集团内各部门、各业务线的数据资源进行全面梳理，包括结构化数据、非结构化数据、元数据等。数据分类与标签化根据数据的业务属性、来源、重要性等维度进行分类，并为数据打上标签，以便于后续的管理和应用。数据目录构建基于数据分类和标签化结果，构建集团统一的数据目录，提供数据资源的全局视图。数据资源梳理与分类

数据质量现状评估基于评估标准，对现有数据资源的质量进行全面评估，识别出数据质量问题及其影响。数据质量提升策略制定针对评估结果，制定数据质量提升策略，包括数据清洗、数据校验、数据治理等措施。数据质量评估标准制定结合业务需求和数据特性，制定数据质量评估标准，包括完整性、准确性、一致性、及时性等指标。数据质量评估及提升策略

数据治理流程规范基于数据治理原则，制定数据治理流程规范，包括数据需求管理、数据质量管理、数据安全管理等流程。数据治理原则宣贯与培训通过内部培训、宣传等方式，将数据治理原则传达给全体员工，提升员工的数据意识和数据管理能力。数据治理原则制定结合集团战略目标和业务需求，制定数据治理原则，明确数据管理的目标、方针和策略。数据治理原则制定与宣贯

业务需求分析与数据模型设计04

针对制造业集团多部门、多角色协同工作的特点，对现有业务流程进行全面梳理，识别流程瓶颈和冗余环节，提出优化建议。跨部门流程协同分析基于行业最佳实践和集团战略发展目标，推动业务流程标准化建设，提升业务运作效率和规范性。业务流程标准化构建业务流程监控体系，实时跟踪流程执行情况，定期评估流程优化效果，为持续改进提供数据支持。业务流程监控与评估业务流程梳理与优化建议

数据需求收集与分析方法深入业务部门沟通与制造业集团各业务部门进行深入沟通，了解业务运作过程中的数据需求和痛点，收集全面、准确的数据需求。数据需求整理与分类对收集到的数据需求进行整理、分类和优先级排序，明确各类数据需求的来源、目的和重要性。数据分析方法选择根据数据需求的特点和业务场景，选择合适的数据分析方法，如描述性统计、趋势分析、关联分析等，为数据模型设计提供有力支撑。

概念模型设计01基于数据需求收集与分析结果，运用概念数据模型（CDM）方法，构建制造业集团的数据概念模型，明确实体、属性及