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文档简介

资料解读：制造业数据架构设计顶层规划方案详细资料请看本解读文章的最后内容。在当今快速发展的信息化时代，制造业面临着前所未有的挑战和机遇。为了提升企业的竞争力和响应市场变化，制造业的数据架构设计显得尤为重要。本文将对《制造业数据架构设计顶层规划方案》进行详细解读，旨在为企业提供一个全面的数据管理和发展蓝图。数据架构设计思路制造业的数据架构设计思路是整个规划方案的核心。它涵盖了数据资源的总体规划、基础数据管理、数据分析与应用、数据治理与管控，以及项目实施计划的建议。这一思路强调了数据架构与管理工作的重要性，指出了当前企业在数据模型、数据分析应用体系、主数据管理体系和数据治理体系等方面存在的不足。数据资源规划数据资源规划是信息化规划的重要组成部分，其主要任务是梳理企业级的数据模型。规划过程中，需要考虑业务战略、IT现状、最佳实践，并遵照系统概念数据模型、业务需求和技术方案。此外，还需细化数据资源规划的方法与过程，包括业务能力与流程、应用架构、系统架构等。数据架构设计目标设计目标明确了数据分布和流向，定义了数据模型，并配套了数据基础资源管理。规划中还包括了数据分析服务管理的完善和数据治理体系的建立。这一目标的实现，将有助于企业实现企业级的数据整合与分析应用，解决数据架构中的不规范问题。数据架构规划实施方法论实施方法论为数据架构的实施提供了清晰的路径。它包括了设计实施路径、数据资源梳理、数据模型定义、技术框架设计以及数据治理体系的设计。此外，还考虑了各事业部的差异，优先梳理共性数据资源，并综合考虑了人员、流程和技术等现实要素。数据资源管理数据资源管理是数据架构设计的关键环节。它包括了基础数据、交易数据和分析数据的管理。主数据管理作为其中的重要部分，需要统一规划、标准和管理平台，以提升数据质量，统一数据口径，并加强数据管控。数据治理体系数据治理体系是确保数据架构设计得以有效实施的保障。它包括了组织架构、评价与考核、治理流程和治理工具。通过构建一个联邦式的数据管理组织，可以更好地协调和管理企业内的数据资源。项目实施计划项目实施计划为数据架构设计提供了具体的时间表和投资估算。它包括了从2017年到2020年的逐年规划，涉及硬件投资、软件投资、咨询/实施费用等，确保了数据架构建设的顺利进行。结语通过上述解读，我们可以看到，《制造业数据架构设计顶层规划方案》为企业提供了一个全面、系统的数据管理和发展框架。它不仅涵盖了数据架构设计的各个方面，还提供了实施的方法论和具体的项目计划，以确保数据架构设计的顺利实施和企业的信息化发展。接下来请您阅读下面的详细资料吧。

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