某车企集团大数据治理平台总体技术规划建设方案相关两份资料

某车企集团

大数据治理平台总体技术规划建设方案

提纲背景与目标篇应用功能蓝图篇数据治理数据夯实篇数据模型算法定义和设计实战案例一实战案例二项目实施管理篇附录成功案例大数据平台

背景与目的篇项目背景4系统数据孤岛业务部门数据关注维度不统一数据完整性数据真实性业务部门无法便捷使用数据业务部门无法业务预测数据应用体系现状业务部门对提供的数据满意度不高！业务分析主题局限与传统领域！数据分析效率低，命中率低，采取的技术手段和算法比较传统！数据服务层BigDataPlatform数据接入层结构化数据库非结构化数据文件项目目标大数据平台

应用功能蓝图篇大数据平台应用规划蓝图7参考示例数据数据流向与配置8服务技术支持维修手册与技术通报消费者体验车辆知晓体验与购买，备件与精品知晓与购买，服务预约与购买与反馈、客户意见与投诉维修站服务接待、派工、维修、外包、验收、结账、索赔CRM市场活动、客户回访、客户服务中心、线索商机、分析统计备件中心（总库、区域库、经销商库）库存、备件订单备件工程支持SBOM数据整理车辆规格与配置销售车辆前工程售后服务前工程工厂系统车辆规格与配置成车入库订单及状态更新车辆制造、零件装配与质量数据技术数据车联产品管理车辆的信息维护、发布、定价车载移动/使用数据财务系统物流系统一车一档（车辆生产制造、制造质量、零件装配等信息）整车管理（总库、中转库、经销商库）存、车辆台账产品管理除了车辆，所有其它产品与服务产品的信息维护、发布、定价整车销售预测及订单资金查询、冻结、扣款整车销售（销售预测、销售计划、批发订单运输物流数据GFO车联网车辆零件装配数据车辆定位锁车供应商管理产销协同销售预测数据、订单、订单状态采购计划、订单客户管理协作与广告舆情监控电商与门户销售线索采集（潜客）销售情报采集，分类存储管理销售目标客户预测存量客户销售订单、采购、库存、保养、维修、精品销售、置换情报采集销售线索培育流程预测培育成熟度预测转化车辆生命周期客户生命周期价值提升客户价值提升参考示例某汽车集团初步建议的规划路线图建平台通渠道汇数据挖价值创特色现有大数据平台诊断，优化，消除数据割据，信息孤岛，提升数据质量快速形成统一的业务数据视图，初步实现典型业务场景数据价值挖掘应用以整车销售为中心，建立完整的数据应用支持体系大数据应用团队与体系团队建设数据整合拉通完成，产出两个算法，为市场和业务提供精准营销外部业务横向联合（BigData)，丰富完善数据视图，通过ML保障数据应用持续提升算法优化，提升精准营销支持能力由数据流到数字化，结构化，可视化供应链价值链，精确分析供应链关键环节成本、效率、质量和价值，支撑数字化精准管控和营销大数据科学家团队建设大数据平台改造创新应用，多渠道协作应用围绕产品创新、模式创新、服务创新以及渠道创新，打造领先的数字化创新平台，进一步提升数据资产的价值第一年第二年第三年第四年第五年实现思路：边规划，边建设，边收益，逐步完善；不断夯实扩充数据平台，丰富完善数据视图；从客户—>销售—>服务—>生产—>库存—>物流全供应链数据应用大数据平台

数据治理数据夯实篇数据治理数据夯实—主数据分析与优化11主数据集成与规范优化主数据定义与主数据衍生数据的识别代码：表示特定、唯一Feature的一个或者一组字符编码：给Feature赋予代码的过程主数据命名和编码规范发布和管理办法的执行代码推送服务代码新增和更新客户进厂维修/配件保险/信贷汽车精品DMSERP车联网O2O汽车论坛汽车之家CRM展厅接待二手车呼叫中心抽取加工推送规划配置任务调度4S店MES仓储物流主数据路由器主数据搬运工数据治理数据夯实—主数据EDM架构企业级销售大数据平台12DMSERP+MES整合数据数据质量校验建模数据存储数据服务作业企业大数据平台DM1源系统企业级数据仓库主数据DM2TSPCRM。。。O2O……数据治理数据夯实—自动化数据集成数据集成ETL平台

元数据统一管理平台BigData(EDM)中间数据库(ODS)D1D2D…

ApplicationServerMSSQLServerAzureMSSQLServerAzureMSSSISAzureETLD3WebAPPMSOLAP

CubeViewsDataCube数据入库路演数据源数据应用平台数据监控管理应用安全管理数据源元数据管理技术元数据管理商业元数据管理DataCleaningDataIntegrationDataCheckingDataAnalysis13PowerBIOffice365WebURL数据治理数据夯实—数据质量校验完整性丢失关键数值合法性非法格式一致性数据是格式正确并完整，但不符合业务逻辑值域划分界定数值范围重复性:模糊匹配主次+多级主键mapping体系

数据自动校验

数据补录功能14数据治理数据夯实—企业数据模型（EDM）15企业数据模型意义通过企业数据模型定义整个企业信息化体系的数据标准，逐步统一企业内数据标准，为从根本上解决企业数据分散重复、口径不一致、共享困难造成的信息孤岛等问题奠定坚实的基础，推动企业内各类信息系统的整合和数据的共享，全面提升经营决策、运营管理、业务拓展和客户服务等方面的支撑能力企业数据模型的目的企业数据模型的作用并非是直接做为系统的数据模型，而是作为一个企业的数据标准，指导各个应用系统的数据模型统一设计，避免出现大的业务概念不一致，从根本上保证系统之间能实现数据的较好共享，消除由于各个系统自行设计开发而导致的数据孤岛现象，从而提高企业的运营效益、提高数据质量数据治理数据夯实—EDM概念模型16客户概念模型产品概念模型市场营销概念模型渠道合作概念模型服务概念模型资源概念模型数据治理数据夯实—客户域概念模型(举例）17支持统一客户视图是客户域数据模型设计的主要理念将涉及人的信息都集中到“客户”实体，实现客户数据的统一；整合各个渠道的客户交互，用“客户交互”实体统一展现各个渠道的交互信息，为统一客户接触提供前提；把以前分散各业务系统的客户信用度、积分、客户价值、生命周期阶段、消费喜好等客户评估概念集中在“客户”实体上体现；通过“服务水平”实体，实现客户服务的统一；帐务部分设计主要面向金融、保险、医疗等业务，实现对灵活业务需求的支撑；“支付关系”实现对传统银行、网络支付、保险的支持；18数据治理数据夯实—逻辑模型－客户主域（举例）客户涵盖购买者、使用者、潜在客户等概念，实现客户资料的统一；整合各个渠道的客户交互信息，为统一客户视图提供前提；将客户信用度、积分、客户流失倾向等客户评估概念在客户层面集中展现为客户360°分析提供原材料，作为客户360视图里的输入19数据治理数据夯实—逻辑模型－客户信息子域（举例）“客户”首先分成两类－“企业客户”和“个人客户”，对于不同类型的客户所需的客户资料会有所区别。共性的信息会集中在“客户”上来展现，而基于客户类型的客户信息则会在“企业客户”和“个人客户”上分别体现。比如，企业客户资料里会包括客户的企业规模、经营范围、业绩等内容，而个人客户资料则包括客户的性别、职业、国籍等等信息。数据治理数据夯实—逻辑模型－客户交互子域（举例）20“客户交互”整合了不同BG的客户交互信息，如由销售服务中心、展厅、互联网和销售经理访问产生的客户交互。从数据层面为统一客户接触提供前提。“客户交互结果”可以记录“客户交互”产生的结果分为“客户咨询”、“客户投诉”、“客户订单”。“客户交互”和“客户交互结果”都是不完全分类，根据业务状况可以扩展。4S店车展数据治理数据夯实—逻辑模型－客户评价、客户关系、客户服务等级子域21大数据平台

数据模型算法定义和设计①业务定义业务问题定义模型参数定义②模型训练用户基本资料用户接触资料用户帐单资料车辆基本信息车辆维修信息车辆位置信息…④活动执行短信4S店邀约TM试驾体验……⑤活动数据反馈⑥活动评估及调优③模型评分重购模型评分营销辅助信息置换模型——实现过程与算法时间窗口定义分析窗口用于分析购买倾向特征的历史数据的时间跨度，需要3个月的历史数据预测窗口用于预测用户在哪个时间范围可能会购买相关产品，目前定为下下个月（注意：预测窗口离预测点越远，模型的性能一般会越差，甚至会出现模型无法生成或偏差太大而不可用。）置换模型——预测时间窗口定义置换模型——因子库与基础变量置换模型——数据标签训练置换模型——数据标签训练结果企业数据标签CRM系统CallCenter企业官网／APP展厅数据线下活动数据。。。第三方标签人口属性兴趣爱好地理位置消费属性APP偏好消费倾向。。。标签数据库热一般(待确认)冷直接下发（销售网格Delar）广告短信活动邮件营销（客户维系）结合用户画像和历史营销数据进行算法建模，预测出每条潜客线索的评级A76-100B51-75C0-50NCC30-50HNN251-75HHH176-100客户标签评分客户行为评分1级:预约试驾，出现在竞品门店2级:参加主机厂线下线上活动3级:90天内有效行为5次以上

呼叫中心重点电话营销（客户培育）线索级别定义逻辑置换模型——模型输入变量筛选28目标用户+车辆建模宽表上有230多个变量来描述，通过对这些变量进行分类梳理，并通过相关分析过滤相关性强的变量，并考虑变量的可读性，最终筛选出输入建模的变量，包括7类122个变量相关性剔除性别年龄大修次数精品订购次数精品消费金额其它…维修次数维修费用车辆生命周期阶段位置信息潮流类型职业车龄咨询浏览品牌车型精品订购接触次数接触渠道常规保养金额优惠类型最终输入模型变量分类梳理可读性甄别7类122个维修金额区域常规保养次数优惠类型偏好里程消费能力类型服务4S店主动接触次数被动动接触次数浏览次数用户组别说明行动组用户基于定义的分析用户群范围，按照每月初模型评分结果，按评分由高至低取一定数据量的用户，作为当月交叉销售活动的目标用户不行动组用户在行动组用户外，按照行动组用户数量的15%的比例，随即抽取用户作为不行动组，观察模型的预测效率对照组用户在行动组用户及不行动之外，按照行动组用户数量的10%的比例，随即抽取用户作为对照组，并对这些用户开展与行动组同样的营销活动采用逻辑回归算法+SQLServer内嵌的朴素贝叶斯算法分数

=EXP(Logit_X)

/

(1+EXP(Logit_X)

)其中EXP(Logit_X)=补偿常量＋离散化的变量×权重系数。模型训练的基线分析客户群用户数：1,246,969排名前10重要标量增用户数：46,971（约3.8%）模型验证情况排名前5重要标量的模型命中率：11.45%LIFT值：4.10置换模型——因子库与基础变量大修次数潮流系数=4形式公里数=9.7车龄A=30个月车龄B=6.7年……置换销售延伸曲线Time(Month)客户生命周期曲线Value置换模型——部分应用结果展示P.

31决策树模型大数据平台

实战案例一主数据建设思路数据资源“共享服务”一个平台一个库经销商管理整车销售…业务层用户层销售助手…服务助手数据标准数据指标主数据应用标准业务流程模板和模型技术标准基础标准信息安全图形标准接口标准开发标准最终客户售后OneDatabase实现“数据同源、规范共享、应用统一、服务集中”根据某汽车集团信息化战略规划总体要求，建立品牌主数据相关规范和标准，以“数据标准”为建设方向的大数据平台，为某汽车集团信息化系统建设应用提供标准和规范保障，未来为其他系统提供高质量、高效的信息化标准数据支撑，推动大数据平台的深度集成、数据共享和深化应用。IT服务“数据标准”：以“为用户提供随时随地的、唯一源头的数据资源共享服务”为愿景;以“为系统提供统一数据源头及流向和主数据分发”;以“为业务提供各主要信息代码的管理维护，为业务用户提供主数据维护的唯一数据源;现状调研与分析，识别系统未来提升方向全面梳理某汽车集团业务、线索数据源现状，市场趋势与发展，分析当前业务流程和系统能力与企业中期目标之间的差异，收集业务需求，KPI指标，分享行业内外领先实践，识别提升方向和项目范围。某汽车集团系统能力模型参考某汽车集团汽车行业系统能力模型，了解某汽车集团相关的市场营销、销售、服务、客户管理、渠道管理、经销商管理业务及线索数据源的现状及IT现状利用某汽车集团系统能力成熟度评估模型，并从战略、组织、流程、数据、系统角度对现状进行快速诊断，收集业务部门需求和KPI指标解读某汽车集团中期业务战略，分析未来业务发展方向对标行业内外业务技术领先实践，明确某汽车集团未来3~5年内业务发展和数字化营销体系建设目标了解分析定位某汽车集团系统能力成熟度评估模型战略解读与实践经验介绍示例示例实施蓝图现状规划业务能力蓝图全景相关业务流程框架业务能力全景蓝图总结各个业务部门职责，明确每项业务的主责部门，提升部门之间的协同性，进行组织架构优化调整建议回收系统范围内营销、销售和服务业务梳理至子流程级制定支撑未来系统能力落地的流程框架，覆盖客户全生命周期重点业务模块，如销售线索管理、服务管理将梳理到业务活动级，明确承担活动的角色L1:业务职能角色L0:流程域L3:子流程L2:流程流程着重于描述部门之间如何协同L4:活动示例示例示例实施蓝图现状业务主题规划蓝图售中售前客户和联系人管理人人关系人车关系数据清洗客户标签主数据支撑基础主数据交互数据业务数据多渠道整合网站呼叫中心邮件社交媒体移动设备车载系统外部伙伴零售管理零售订单锁车逻辑订单审核交车流程经销商库存客户回访整车库存批售管理批售订单批售配车采购订单预测计划财务结算订单审核整车入库整车出库库存管理移库管理承运单管理交货管理基础服务报表堆场管理SSO权限集成实时接口订单分析预测分析财务分析计划分析库存分析其它分析售后备件中心采购管理销售管理包材管理委外业务仓储管理保修管理零件返回管理供应商索赔召回与服务措施管理付款及开票管理保修政策管理保修预算监控三包预警管理旧件报废管理索赔管理保修审计管理善意保修及非保修案例保修数据分析供应商索赔分析零件返回分析召回与服务分析保修审计分析其他分析客户咨询管理一线和二线处理回访和质检知识库管理非结构化知识编审发结构化知识导入和查询呼叫中心来电查询客户和线索新增、关闭和升级案例查询和引用知识库把线索转换成客户客户统计分析案例统计分析知识应用统计分析呼叫中心作业管理报表数据接口后台跑批统一客户资源管理优化客户的接触策略收集各个系统和社交媒体渠道的客户属性、客户基本信息、联系人信息，实现对客户的统一识别；构建360度的客户视图及客户等级，实现针对客户生命周期进行客户特征、客户细分和客户价值的关键应用优化外部数据治理基于统一客户视图制定客户接触策略；通过与呼叫中心集成，提高客户联系的效率；通过对客户接触历史的分析，及时修正客户接触策略；外部DMS系统业务数据导入至CRM系统；外部系统数据进入CRM系统后，需要重新整理，以便形成以客户为中心的统一视图；销售分析及销售管理决策支持通过数据仪表盘、多维报表技术，实现对到店情况、服务响应情况、客户流失情况、销售过程和销售结果的分析；实现对客户的价值、特征等内容的分析；优化线索清洗和培育总部集中管理线上线下个渠道集成的线索进行清洗、归集和培育，对所有唯一线索展开有效精准的跟进和购车销售机会；基于自然进店或邀约进店或试乘试驾的记录等业务信息，应用WiFi或二维码媒介自动记录和上传照片，实现对门店销售机会跟进情况的管控；通过销售跟进移动模版，自动生成销售跟进任务，并通知销售人员及时的跟进销售机会；潜客转化有效管理在统一客户数据视图的基础上提炼出信息应用视图和客户标签，以细分客户的等级；在唯一线索跟进管控下，引导有效线索进入潜客销售漏斗，按照潜客培育的规则，同时提升面向分析的客户洞察力基础上，实现事件式营销，做到潜客转化有效度；重视线索培育和转化，减少线索浪费，辅助销售转化。；销售线索培育优化目标及沟通的价值沟通和契合分析促销活动管理个性化条件设置A/B分离及客户细分客户特征分析可视化的个性化图像沟通和契合自动化邮件/微信促销活动管理集成CRM强化销售系统跨渠道展现标签/通讯/短信服务平台Personalized/newsletters/SMS社群/网站/用户体验最佳化SocialNetwork/Website/Experienceoptimization网站/手机行为模式分析Website/MobileBehaviorAnalysis行为存储在CRM中BehaviorisstoredinCRM客户画像用户行为360°体验SearchInsight

Discover客户360实时体现客户感知的图像和用户行为的讯息，及时地满足当前和未来在个性化、互动化、智能化有利的营销工具客户画像——服务客户全生命周期模糊客户潜在客户成交客户保有客户忠诚客户客户画像——客户360视图应用P.

41销售线索检索、甄别、培育流程01-数据源

注册会员认证会员线上浏览线上活动沟通行为行为分析兴趣点线下活动促销精准推送终端门店用户培育，事件触发认知了解认可考虑意向购买传统汽车行业缺乏品牌受众培育平台汽车行业潜客转化平均周期为3-6个月，经销商销售跟进周期为2个月大量潜客无法有效转化，无法找到品牌的深入体验传统品牌缺乏粉丝集聚的平台和机制，无法进行粉丝层面的品牌体验传统汽车行业缺乏互联网大数据客流导入平台和机制，潜客入口狭窄车主缺乏社交平台，没有车主群体孕育的平台和空间传统汽车行业缺乏品牌受众培育平台销售线索检索、甄别、培育-示例整车厂市场部门客户关怀中心经销商P.

43销售线索的协同应用流程协同营销管理应用步骤战败线索线索池来自多渠道的销售线索车厂清洗规则初步清洗CCCHABCDEN合格的线索营销平台CallCenter分配D1D2D3D4分配规则DCCHABHHHAAA销售跟进HA零售端战败线索处理规则订单$$赢单失败线索的回访来源渠道OEM培育规则自然到店M官网搜索引擎DCC、CCC垂直媒体经销商培育

线索清洗

厂家下发零售端跟进销售线索分级&判断厂家BDC零售端BDCBBB❶❷❸❹❺❻❼❽BAPPs❶销售线索全部来源渠道（电商、线下等）定义及分别下发流程❷

呼叫中心-定义清洗规则（如同一4S店两条同样销售线索及不同4S店同一条销售线索如何处理等）❸

厂家BDC职责及销售线索分级判定❹销售线索分配规则（包含零售端线索可了解的用户信息）❺零售端BDC职责❻零售端销售线索跟进机制❼销售线索战败或逾期等的处理机制❽销售线索的培育（厂家&零售端）店端销售线索录入进店主动呼入市场活动等舆情从4月15号开始爆发，符合车展契机，24号之后，依旧保持一定的热度最重要的舆情来源是汽车之家网站最近一个月共产生42条负面舆情。营销情报检索展现舆情从4月15号开始爆发，符合车展契机，24号之后，依旧保持一定的热度最重要的舆情来源是汽车之家网站最近一个月共产生42条负面舆情。负面舆情清单车质网、和讯网、汽车之家是新闻的主要源头在期间媒体的主要报道，还是以新车发布相关新闻为主，主要为曝光相关，国产车对比等相关新闻Lynk&co在新闻中，与长城Wey对比较多，这不符合与途观等合资品牌对标的定位WEY大数据平台

实战案例二基本信息与因子库47•年龄段•婚姻状况•教育水平•爱好•家庭年收入•主要收入来源

•是否首次购车•购车目的•购车因素•客户来源渠道•微博微信发帖次数•市场活动参与次数•星座•血型•家庭成员数基本信息客户属性•车价区间•精品金额•装潢金额•保险金额•其它服务金额•订单总额•贷款总金额•维修结算金额•投保险种•保险开始日期•保险结束日期•是否有保险•是否有车贷消费信息车辆/维修信息•VIN•车牌号•发动机号•品牌•车系•车型•颜色•配置•车型年•排气量•制造日期•经销商•销售顾问•销售日期•上牌日期•上牌城市•签约日期•车辆用途•保修起始日期•保修结束日期•保修起始里程•保修结束里程•客户编号•客户名称•客户类型•证件号码•车主电话•车主手机•性别•出生日期•E-Mail•FAX•联络地址(邮编/省份/城市/区县/地址)•户籍地址(邮编/省份/城市/地址)•送修人•使用人•日平均行驶里程•上次验车日期•上次维修日期•上次维修里程•原车主编号•营运性质•营运证日期•指定技师•服务专员•工单类型•维修类型代码•行使总里程•预计下次保养日期•交车日期•上次维修经销商•车龄区间•驾龄客服信息•售中回访名单•售后回访名单•修后回访名单•生日节日提醒名单•质保到期通知名单•证照到期通知名单•客户分类•会员等级•最佳联系时间•最佳联系方式•投诉次数•投诉等级•修后满意度评价ExistingDerivedInferNotCaptured生命周期客户流失等级客户贡献度能力

客户价值等级

客户标签评分客户行为评分

客户满意度评分工作信息•从事行业•职业类别•职务名称•家庭年收入•工作年限业务数据视图扩充售前360精准营销售后360车辆360主动关怀流失预警经销商360客户+车辆服务顾问售后回访地址车辆档案维修项目维修委托书备件订单人车关系联系人定金交车单销售台账会员等级试乘试驾人人关系意向车型跟进记录会员事件账户积分展厅官网活动报名留言圈子售后回访地址车辆档案维修项目维修委托书备件订单人车关系联系人定金交车单销售台账会员等级试乘试驾人人关系意向车型跟进记录会员事件账户积分展厅官网活动报名留言圈子客户客户基本信息偏好特征用户行为兴趣爱好上网偏好渠道偏好官网浏览注册时间试驾时间参阅活动次数参阅活动时间论坛传播次数线上浏览习惯用户姓名会员账号渠道来源手机号邮箱所在城市购车预算偏爱车型购车时间性别客户基本信息客户编号身份证件联系人送修人户籍地址客户标签会员等级联络人手机号送修人手机号所在地地址维修信息预约方式累计进厂频次上次进厂日期累计消费金额上次进厂里程服务专员平均客单价车牌号保险到期日车龄上次余留项目维修类型统计上次维修经销商投诉事件评价次数评价等级婚姻状况教育水平职业家庭年收入来源渠道购车目的购车因素客户属性年龄段会员级数质保到期通知三包预警通知生日节日提醒证照到期通知忠诚信息贡献度能力忠诚度等级客户流失趋势客户价值度售后关怀潜客洞察销售情报甄别标签客户本期购买预测模型客户360视图客户标签库车辆标签库车辆生命周期模型客户价值模型车辆置换模型重购模型客户维系挽留模型是否首次购车是否有保险是否有车贷基础数据域与模型因子49客户域产品域帐务域事件域营销域地域域车型域竞争品牌产品数据车辆使用行为数据电商网络行为数据区域归属网格数据保险/信用/价值数据与流动性相关的外部数据/汽车租赁客户接触数据4S店/展厅/车展参考示例50业务主题建模案例车辆管理数据模型客户管理数据模型市场营销数据模型线索潜客管理数据模型

从客户洞察到精确营销以创造企业价值为核心，全面提升数据应用能力在统一客户数据视图的基础上提炼出信息应用视图在提升面向分析的客户洞察力基础上实现面向精准营销分散的营销支撑能力整合形成面向客户价值提升的数据应用支撑体系数据信息运营业绩激活数据资产裂谷阶段A：潜在客户阶段B：存量客户期价值提升模型（基于车辆和客户360视图的挖掘分析，为其它BU提供商业应用）车辆置换预测模型销售情报甄别销售漏斗分析客户洞察，定位客户敏感标签内容一对一营销脚本定制阶段C：流失期重购分析预测模型客户维系挽留模型转化精准营销价值提升拓展挽留二次营销51

潜在客户挖掘与预测潜在客户存量客户家庭同事朋友存量客户业务模型潜在客户训练标签库潜在客户价值挖掘模型品牌偏好/价格偏好/优惠类型偏好…高价值客户潜在客户业务模型客户转化52VehicleLifeCycleModelApplicationAnalysis(车辆生命周期模型）53BusinessModelUnderstanding以车辆生命周期精细化管理为导向，建立覆盖客户车辆新车期、可用期、更换期和淘汰期不同阶段客户主动温馨服务及应用模型库Businessbenefits实现基于用户车辆车况及所处生命周期阶段，精准定位客户对产品服务需求OutputConsumerLabel客户在用车辆生命周期阶段标签阶段A：潜在客户阶段B：新车期阶段C：可用期价值提升模型（产品+服务）重购分析模型客户洞察模型客户关怀温馨服务阶段D：更换期阶段E：流失期再次购买分析模型流失预警模型客户维系挽留模型CustomerPurchaseForecastModel（客户购买预测模型）54Business

ModelUnderstanding聚类分析历史用户购买产品（品牌、车型、服务）行为，时间段，销售方式，促销优惠有效性，区域（一级市场/二级市场/三级市场），分析用户对产品和服务的最佳时间点，预测销售能力，结合用户其它特征标签（潮流系数分析标签），再交叉分析产品特点，预测用户产品和服务需求，做到有的放矢，科学预测销售量，促进销售销售量提升Business

Businessbenefits在细分市场、客户、产品的基础上，制定有效性、差异化的事件营销策划和方案，合理预测销量针对存量客户消费能力客户，有针对性的为客户推荐不同附加值的汽车精品和售后服务OutputLabel不同级别市场客户主打车型，优惠/促销手段（针对最终客户优化，针对经销商奖励）55AftersalesCustomerChurnAnalysis（售后客户流失分析模型）Business

ModelUnderstanding客户的流失分析模型是对已流失用户流失前显著流失原因特征分析，重点聚类分析淘汰期车辆客户流失特征，定位造成用户流失的关键因素，经过提炼映射在流失曲线模型上。从而有针对性的采用相应主动防御、早预警、挽留措施。Businessbenefits客户预警时机与预警机制建立，挖掘再次营销机会按车型聚类分析TOP3原因客户主动关怀机制与策略的建立OutputConsumerLabel客户流失预警标签；客户主动关怀标签；观测点预警窗口大数据平台

项目实施管理篇数据战略驱动的规划方法综合IT战略数据使命数据基本策略数据愿景中长期目标数据战略举措约束与限制执行计划能力架构治理过滤/优先级企业战略业务单元战略执委会边界数据–未来状态能力架构治理业务战略能力架构治理数据–当前状态IT&数据战略数据战略交付物弥补差距运行测试设计与构建定义规划某汽车集团BI实施方法论业务部门IT部门某汽车集团团队业务规划团队组建建立沟通机制审核需求

审核方案

定义业务主题确定项目范围制订计划ETL设计与开发用户报表开发用户UAT测试用户界面开发整体方案设计与开发数据存储与元数据方案定义需求调研需求分析培训准备用户界面定义用户报表定义业务视图定义系统测试集成测试操作培训维护部署监控BI及大数据领域混和云解决方案从前端到后台完整的产品线丰富的产品实施经验强大的团队力量各类设备的支持方案完备的行业实施方案DATAZENPowerView某汽车集团实施能力介绍某汽车集团服务部实施能力沟通方式目标/内容沟通频率参与人员项目管理委员会会议（双周）回顾项目里程碑事项决策重大及关键问题(OpenIssue)审核并确认关键项目交付成果评估重大项目风险双周的周一项目管理委员会项目经理业务负责人项目每周周进度会议通报项目进度与计划讨论待解决的问题及相应行动方案每周周三项目管理委员会项目经理与项目团队业务负责人或业务成员项目例会沟通项目进度讨论项目计划与行动方案每周周五(会议前项目简报先发送)项目经理与项目成员咨询专家团队项目简报(电子邮件)通报关键项目进度通报重大项目成果视需要实时发布项目管理委员会项目经理与项目团队业务负责人相关人员项目专题研讨会讨论特定的项目专题或存在问题分析问题根源比较潜在的解决方案作出决策并确定行动方案依项目计划召开需求研讨会项目经理与项目团队相关业务负责人或业务成员咨询专家团队注：项目沟通频率可视业务部门的时间调整。项目管理与协作方法项目管理委员会项目管理办公室专家团队咨询专家团队：整车厂CRM专家关键业务负责人/IT负责人各业务部门：KBU项目总监方案经理项目总监项目经理大数据项目组织架构：某汽车集团公司与某汽车集团组成项目精锐团队，以确保项目的成功，并在合作的模式下共同将需求的探索、经验的传递与适当的分工，以实现睿能大数据精准营销信息化的任务与目标。

高层领导高层领导各业务版块中高级管理层各业务流程负责人某汽车集团公司汽车行业专家线索培育设计团队各业务流程负责人IT部门各系统负责人某汽车集团公司咨询顾问数据模型专家大数据设计团队各业务流程负责人IT部门各系统负责人某汽车集团公司系统架构师数据库架构师系统规划团队业务负责人某汽车集团公司技术顾问，功能测试顾问，性能测试顾问集成顾问数据迁移顾问系统测试实现团队某汽车集团大数据咨询项目组织各业务版块中高级管理层各业务流程负责人某汽车集团公司汽车行业专家业务规划团队62感谢各位领导和专家谢谢！2024数据管理平台建设启动会材料2项目方针、实施方法、策略1

背景和必要性3项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理7下步工作计划数据已成为生产要素数据也是生产工具数据还是基础设施相对农业经济的土地、工业经济的资本和能源，数据成为数字经济时代的关键生产要素。数据是未来企业和国家之间竞争的核心资产，是“未来的新石油”。2019年11月1日，中国共产党十九届四中全会发布“要鼓励勤劳致富，健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理和数据等生产要素按贡献参与分配的机制……”传统工业经济中的电动机和制造装备等能量转換工具，被信息所改造，成为具有感知、传输、处理、执行能力的智能工具，以及智能工具组合而成的智能制造生态系统。在数字经济时代，数据成为推动经济发展的关键生产要素，改变了基础设施的形态，数字基础设施成为新的生产要素，数据正成为带动技术流、资金流、人才流、物资流的核心生产要素，数据自动流动水平成为衡量一个企业、一个行业甚至一个区域发展水平和竞争实力的关键指标。当前世界正处在从工业经济向数字经济转型过渡的大变革时代。大数据上升为国家战略建设新业态体系建设新业态体系是集团公司深化供给侧结构性改革的重要举措,集团公司党组审时度势，提出了“制造与服务相结合，线上与线下相结合，创新与创业相结合”新业态体系建设主要举措和目标。构筑新一代网络信息体系架构集团公司提出了以“五层两域”为特征的下一代网络信息系统核心架构，打造信息化基础底盘，开展了“智云”平台建设，为企业治理提供基础平台和技术支撑.建设智慧企业运行生态集团公司以数据驱动、价值创造、系统推进、以人为本、风险防控为指导原则，深入实践技术驱动的智慧企业运行建设，形成适应智能经济时代要求、线下业务与在线业务互为牵引和支撑.。集团公司以数据驱动智慧企业运行为核心，大力推进企业数字化、智能化转型.在当前背景趋势下，集团正积极推进数字化转型升级。提出“一主两翼三创新”总体思路，信息技术作为“一主两翼”中的一翼，通过多年的积累，在产品研发、设备制造、产业支撑等方面都形成了对信息技术的强大支撑能力。建设背景一是支撑集团数据仓库、数据管理与科学决策二是支撑企业实现自动化和智能化的监管控三是实现互联网、XXX网和XXX网间按需安全跨区传输与交换四是在统一的技术架构下，提供统一的开发、集成和运维工具五是建立安全的平台共享机制，数据安全可靠进行传输和交换基于平台支撑集团公司全周期的业务和数据开发服务的需求在数据方面的平台需求分析平台安全需求计算环境安全：以物理主机、虚拟主机安全防护为核心，通过安全漏洞检测与防御、安全基线设置及系统级恶意代码检测，构建主机安全防护基础环境网络及应用安全：围绕网络准入、安全域划分、访问控制等问题进行基础安全防护能力和页面防篡改、攻击防护、抗DDoS等Web防护工作建设；安全管理：重点开展安全攻击事件的分析与防御、策略关联规则的设置与优化、传输协议的安全分析与加固，支撑企业客户各项业务应用的安全管理；数据安全需求数据交换过程安全：针对不同类型的数据交互方式，通过交互方式分类制定数据安全方案维护/开发环境数据安全：有效管理人员合理合法使用数据，确保数据安全至关重要；数据存储过程安全：数据被非法窃取、数据被非法篡改、数据被非法破坏（删除、加密）等防护；安全合规需求XXX网：保密局分级保护等要求；XXX网：公安部等级保护要求。信息安全需求分析68“XXX工程”先进理念已获得深度认同“XXX工程”产业生态初步形成，核心架构已经完善，构建了涵盖智能协同云平台技术、产品、标准、分工“四大体系”，具备集团公司云产业集群高效、快速、协同发展的平台支撑应用能力。行业与产业云平台布局日益清晰“集团公司全力打造防务装备板块、产业、信息技术板块、装备制造板块、现代服务业板块五大业务板块，形成了基于新一代网络信息技术的产业布局；随着数字化、网络化、智能化、云化发展趋势得到认同，集团公司在基础设施与工作环境协同发展方面已经具备新产业生态体系建设基础。急需承载下一代网络技术先进理念的基础云平台目前各单位应用系统建设功能和性能仅能满足自身业务需求，目前集团云端应用活力迸发，对云平台的功能、性能等都有较高的要求，急需一个承载下一代网络技术先进理念的基础云平台，承载各云端应用的需求。现状分析：平台建设现状集团共有7大业务域54项业务组件，其中42项有系统支撑，数字化水平有待逐步完善。系统间数据标准不一致，信息孤岛现象突出。数据统计存在人工统计，重复报送，消耗大量人力。业务数据现状集团公司已明确对机构供方、客户等12类主数据57类代码主数据实施统一管理。目前，部分应用较好，但尚未明确结构和管理规范，尚未在全集团范围内推广贯标应用。主数据现状主题数据现状通过智慧企业运行平台等项目初步实现“指标监控预警自动化”，在体现“数据驱动”和“智能化应用”两个核心特色，以及重点应用上仍可进一步提高，在企业经营、企业风控等方面仍有提升的空间。各自专业领域开展了不同程度的数据资源建设，如质量大数据、三院基于SAPBW多维数据库、四院DD大数据中心，但无法跨层级、跨部门、跨业务数据共享与服务，建设成果难以复用，存在重复建设情况。各级单位数据应用现状数据支撑系统现状XXX网数据传输主要基于TIBCO；通用报送平台主要存储各级上报的财务、合同等，五类数据三级打通涵盖了人员型号等信息等。但平台相对独立，未建立长效的数据运营机制，数据更新不及时、数据准确性差现状分析：数据资源情况缺少全局数据资源整合，数据利用层次较低一是数据类项目各自为战，数据孤岛严重，缺少服务全集团的数据资源目录，无法快速定位所需数据;二是部分应用只是简单汇总数据，数据应用领域不广泛、应用程度不深入;

三是分析局限于专业领域之中，缺乏面向管理者的综合分析应用等问题。部分数据以手工填报为主，采集效率较低缺乏有效的数据管控手段，数据质量较差数据资源的共享与保护机制有待完善一是业务系统数据质量不高，流通不畅，开放共享不足，制约数据价值有效挖掘；二是相关的数据确权保护、信息安全、数据开放共享等规范不健全，阻碍各部门间数据流通共享三是未建立有效的、体系化的数据管理和激励机制，需进一步加强落实数据标准规范。多数业务已有系统覆盖，由于管理体制、历史惯性以及部门间利益等方面的原因，真正实现数据自动采集的系统较少，部分集团KPI指标关键数据依赖各单位逐级手工填报，人力成本投入较大，数据集成效率较低，数据质量也无法保障。一是数据处理以项目为主，缺乏相应的数据治理功能，数据质量标准和规范不统一，数据集成和开发流程不规范，无法保证数据的质量；二是缺乏统一的数据调度监控系统，无法及时对数据链路进行监控和预警，问题定位和处理时间长。现状分析：存在的主要问题必要性分析数字化转型大数据战略提升治理能力从集团整体运营的视角，呈现多级次，多板块，多职能，业务有异，诉求有别，且基础不一，有必要在数据层面，构建统一平台，利用数据本身的客观性、清洗转换的科学性、服务的共享性等，实现数据通、业务通，促业务一体，协同发展的局面。是集团一体、业务协同的必然要求IT助力业务，业务产生数据，数据带来价值；IT是管理的工艺，工艺是业务，IT自然也是业务；从IT到DT，再到OT，等等理念和实践的演变，生产力的变革在改变生产关系。建设数据共享服务平台，是IT和OT以DT为桥，实现进一步融合。IT以数据资产建设、数据管理和服务，深度融入传统业务，释放IT生产力，诠释IT即业务；传统业务通过数据量化、可视化和智能化，提升OT新体验、新绩效。是践行新业态体系建设的必由之路多年信息化建设，线上业务的数据积累，也是公司业务经营的积累或表征。我们重视线下实物的保管利用，数字化时代，必然也要重视线上资产的存储加工或利用，挖掘数据资产的收益，建设统一数据平台为此服务。是业务数据化，数据资产化的必然趋势数据，特别是经过了统一平台治理和汇聚的大数据，能帮助管理者洞察机会与风险，掌控科研与生产，诊断故障与问题，量化业绩与成效……是提升管理能力的必要手段，同时，也会减少内耗，查漏补缺，集约资源，达成降本增效。是提升管理能力、降本增效的必要手段一是统一数据采集入口，降低数据获取成本二是统一数据服务出口，规范化数据共享服务三是建立数据资源管理门户，统筹集团公司数据资产状况四是建立元数据、数据质量、数据标准、数据安全等数据管理模块，为全集团数据治理提供支撑针对目前集团公司数据建设中存在的问题，以及公司经营发展与企业管控中数据治理、数据共享、数据应用的迫切需求，承担全领域数据资源的采集、加工、共享、管理平台的角色。数据共享服务平台承担的任务：73集团数据资产管理体系（标准规范体系）集团各统建业务系统下属单位ERP等业务系统数据共享服务平台（数据中台+集团BI）下属单位数据中心各级用户各类应用平台、系统直接登录查询数据服务调用数据资产规范沉淀流整合的数据资产利用数据共享服务平台与集团及下属单位已建、在建和未来建设的数据平台、系统、应用的关系：2建设思路、实施方法3项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理7下步工作计划1背景和必要性项目建设思路：数据资源通过数据共享平台来自业务系统，而用之于业务能力的提高。整体规范梳理体系框架参考图77整体规范梳理体系框架参考图：从今天的5大能力域做为基础，参考一般企业数据架构模型实践，经过前提研讨，初步确认如下的数据架构体系框架；在数据对象梳理设计中，将会进一步突破业务现状的束缚，对此抽象归纳，进行迭代调整，最终通过业务主题建设一方面来沉淀核心数据资产，一方面提高集团的运作能力。

系统构建阶段分析阶段设计阶段系统交付阶段2.3数据分析应用设计架构设计数据分析系统部署1.1需求分析2.1数据分析数据源系统分析数据质量分析功能需求分析非功能需求分析系统运维需求分析数据管理现状分析系统开发与测试数据管理设计元数据管理设计数据质量管理设计系统开发组装测试集成测试验收测试项目目标厘清价值模型分析管控模式与流程分析环境准备项目管理系统实施总体架构框架设计应用架构设计数据集成架构设计数据架构设计系统技术架构设计信息化分析2.1平台整体规划2.2分析思路概述数据分析方法培训及工具使用培训详细设计可视化设计数据模型设计数据集成设计质量保障项目实施方法：基于乙方在数据平台及展现的最佳实践，采用如下实施方法：数据规范体系编写的原则和思路：79以原二级单位原数据资产建设成果为参考数据的规范来自于集团业务能力的梳理、7大业务主题梳理、数据治理的业务流数据设计规范要参考智云的业务中台、数据中台、安全中台、管理中台、安全中台的规范安全和质量规范来自于业务流程和数据操作的管理要求（主要是集团的数据安全部门和数据质量部门的要求）数据规范制定参考国际DAMA数据管理知识框架体系规范设计是保证业务主题梳理、数据仓库设计、门户平台应用三者用一种“语言说话”规范既要指导集团数据的治理，又要支持二级及子单位数据治理及建设的参考数据规范设计参考TOGAF架构框架，保证未来的架构设计未来具有可扩展性。规范参考项目立项指示和用户提出的建议进行编写。2项目方针、实施方法、策略3

项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理与交付7下步工作计划1背景和必要性项目建设目标：依托智云平台构建数据资源共享服务平台；数据资源共享服务平台建设本期（截止到2020年6月30日）的目标可总结为“一个平台、一组数据、一套规范”。结合《智慧企业运行平台数据共享责任清单（1.0版）》和《中国集团公司信息化总体架构（V4.0）》，基于集团统建系统和二级单位完成人资管理、科研生产管理、产品数据协助交互管理、科技保障、审计风控管理等5个领域数据资源汇聚与主题库（一组高质量的数据集）1.0版建设，实现5个主题库数据资源的上线，实现相关数据自动报告。一组数据基于智云平台建设数据资源共享服务平台，完成XXX网集团本级部署、XXX网集中部署；“一个平台”依据智慧企业运行平台架构，完成数据资产管理体系文件，制定相关规范。一套规范项目建设目标门户数据地图建设范围：本次根据业务主题建设内容相关的主题、子主题、实体表和字段情况，构建本次门户数据地图；相关内容范围如下：门户数据地图建设范围业务主题&数仓建设&规范制定实施周期为5+1个月，主要包括蓝图设计、系统实现、测试支持、上线运行、支持阶段。详细项目工作计划将由项目经理在项目正式开始的5个工作日内与项目组确认而得；具体项目计划以双方最终确认的计划为准；业务主题&数仓建设（含门户小组）工作计划如下：数仓实施计划数据的规范来自于集团业务能力的梳理、五大业务主题的梳理、数据仓库的建设、数据门户的建设及数据治理流程中；其工作计划主要分为五个阶段：项目启动与计划、V0.5版、V1.0版、终版及评审通过；项目计划如下：管理规范实施主计划2项目方针、实施方法、策略3项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理7下步工作计划1背景和必要性甲方数仓顾问乙方数仓顾问甲方项目管理组项目指导委员会乙方项目管理组甲方项目经理项目管理委员会乙方项目经理规划组专家组乙方业务专家甲方业务专家数仓规划组甲方标准制定顾问乙方数仓制定顾问标准规范组甲方实施顾问乙方实施顾问平台组平台实施组甲方平台运维顾问平台运维组甲方主数据顾问乙方主数据顾问数据组主数据组甲方开发&应用顾问乙方开发&应用顾问数据开发与应用组甲方业务主题顾问甲方业务关键用户乙方业务主题顾问集团主题组甲方业务主题顾问甲方业务关键用户乙方业务主题顾问非集团主题组业务主题组组织架构组织职责项目指导委员会定义项目希望和总目标；提供总体指导，把握总体方向；重大问题决策，风险管控；负责推行与落实项目实施内容；对项评审项目计划:包括进度计划、成本预算等、目阶段进行把控.项目管理委员会制订项目总体实施计划、在项目各阶段合理协调各项资源需求、监控项目进度、范围，预算和质量、定时向项目指导委员会汇报项目状况及问题、确保项目委员会的决策、方针与任务的贯彻执行专家组对平台和数据建设过程中存在的问题进行指导，提出建议，进行业务规划等规划组数仓规划组划分一级、二级主题域；对人力、财务等主题库进行规划和模型设计标准规范组负责数据资产管理体系及相关规范编写平台组平台实施组负责智云平台、共享服务平台部署上线平台运维组负责智云平台、共享服务平台日常运维数据组主数据组负责主数据标准体系升级、规范编制，主数据治理以及主数据共享服务开发数据开发与应用组负责数据采集；负责数据模型设计；负责数据资源梳理及编目工作；负责主题库建设及数据服务开发；业务组关键用户围绕业务主题提供单位现有业务流程和相关业务表单，参与讨论并设计未来数据业务设计（数据实体，KPI，表单）和系统设计方案，完整户权限准备和平台功能的测试工作。组织架构职责2项目方针、实施方法、策略3项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理7下步工作计划1项目目标、范围、计划项目沟通机制沟通形式沟通目的时机负责人参加人员项目领导汇报会向项目的高层领导进行汇报项目的整体进度

讨论项目关键问题和风险

对涉及项目预算、进度和范围的问题作出决策关键里程碑点项目经理项目最高负责人、项目经理、项目执行组长、项目执行组成员、顾问项目组沟通会重大问题、风险跟踪与决策

决定人员调配和资源申请不定期项目经理/执行组组长项目经理、顾问组长、各小组关键用户项目管理周例会报告项目小组本周进展和下周每一天的工作计划和下下周的项目计划

项目问题、风险跟踪与决策每周四下午16:00-17:00项目经理项目经理、各小组关键用户

、顾问、IT支持团队项目日例会组长报告每天工作任务每天问题日清日结跨部门/主题问题处理每周四下午17:00-18:00项目经理项目经理、业务组长、顾问（如有必要）专题讨论会业务主题内及跨主题&跨部门的方案性问题讨论

分析问题的根本原因和影响

解决问题的方案比较

选定最终解决方案

确定行动计划根据需要小组负责人项目执行组长相关主题关键用户（业务主题）

相关顾问

相关流程负责人90报告名称报告内容报告对象负责人完成时间双周滚动计划各小组未来两周的工作内容（按渐进明细的原则）项目组长

顾问项目组长每周四下午每周进度报告本周工作汇报；下周工作安排；项目每个工作项状态存在的问题及建议方案项目经理

项目组长

顾问、项目业务协调人项目经理每周四下午阶段里程碑报告项目总体状态报告项目最高负责人

项目经理

项目组长

顾问项目管理办公室项目经理按里程完成时间90项目报告制度问题解决流程91建立重大问题讨论会机制，由项目管理办公室牵头，对于以下涉及重大的问题，形成会议决议，并记录到问题清单，做到可管控，可追溯：重大的业务与技术决策；跨部门/系统集成事宜；系统功能差异；项目重大变更（范围等）。相关责任和工作机制如下:项目管理办公室会跟踪问题清单的落实解决；召开专题会议讨论，并产生每次会议的会议纪要和最终的决策备忘录；

每次会议的会议纪要抄送相关全体与会人员、业务负责人和项目负责人。讨论会项目小组讨论进一步讨论会问题清单更新问题清单形成决议更新问题清单YN会议纪要决策备忘录91江苏省电力公司信息化SG-ERP试点推广项目|18十月2024

差异问题解决程序问题类型问题描述解决程序系统集成差异系统/部门之间的集成问题小组讨论会明确集成点召开实施方讨论会议，明确集成方案召开用户参与的集成讨论会并出具会议纪要在业务蓝图文档中反映集成要求功能差异功能与SOW中所描述之间存在的重大差异小组讨论会记录功能差异召开实施方会议讨论整体解决方案小组内对解决方案进行进一步的沟通对于小组未达成一致的列入待决策问题范围差异需求与本期实施范围之间存在的显著差异小组讨论会记录相关需求上报项目管理办公室进行讨论制定实施规划，纳入后期实施业务决策实施的方案与功能对现有的业务运作有较大影响，需要经理以上的领导参与决策小组讨论会上明确待决策问题小组长准备关键决策汇报材料召开决策专题会议撰写决策备忘录92江苏省电力公司信息化SG-ERP试点推广项目|18十月2024

问题管理流程遵循的要点93问题的严重程度说明响应要求负责人High严重问题，严重影响总体项目的进度、项目范围和投入的资源，需要紧急响应。1天内问题负责人Medium中等问题，涉及跨单位或跨业务功能的实施或开发，影响整个项目的进度。2天内问题负责人Low一般问题，涉及单个主题内功能实施，对该项目的实施影响不太大。3天内问题负责人问题的严重程度：由项目经理部根据问题的影响大小，紧急程度统一确定问题的严重程度（H,M,L）对严重程度高的问题将定义较快的解决要求及较密集的跟踪力度为重大问题上报确定解决方案相关责任：项目经理对问题进行登记、分派、行动计划跟踪及报告项目的问题及可以推进的跨项目问题问题责任人应在收到问题单后按严重程度及时回复问题分析与行动计划问题记录人协助项目经理部和问题负责人及时更新问题的进展状态和结果项目不能自行解决的重大问题，需透过问题呈报流程上报总项目经理部2项目方针、实施方法、策略3项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理7下步工作计划1背景和必要性主题及数仓设计项目组规范制定项目组数据集成层操作型聚合数据临时数据区实时数据区公共汇总数据主题明细数据结构化数据非结构化&半结构化数据集市数据区DM科研数据贴源数据区ODS风控数据主题数据区DW信息查询、性能分析、故障预警数据检索查询任务效率、能力及人员在岗岗位人员饱和度分析人力分布，人力资源查询风控查询数据政策数据市场数据人力数据财务数据操作型明细据归档数据区社区数据源系统数据文件贴源数据主题数据集市数据高时效数据大数据数据挖掘数据区项目实施策略—主题库整体架构DM主题集市层SUM汇总层DW仓库历史层ODS数据准备层DIM维度层基础公共数据业务主数据分类维结构维……按业务系统归属存储数据业务系统源表镜像增量/全量采集增量数据按天分区数据主题设计模型按星型模型存储数据保留原子粒度数据业务整合，保存完整事务处理保留完整业务变更历史（新增、修改、删除过程完整保留）数据主题设计模型按星型模型存储数据保留维度粒度数据存储运算后的指标数据所有指标业务口径运算层分析主题设计模型宽表存储数据存储缩维、或维度层次上卷、或运算后的指标数据合并指标高度汇总（面向展现指标粒度可以不一致）存储指标、及相关的上下文信息业务系统数据外部数据其它系统数据ERP/新ERP/….网络爬虫、API接口Excel文档数据/手工录入数据通过数据补录功能进行补录数据模型设计原则：面向主题融合集成相对稳定反映历史变化用于支持各类型数据分析和管理决策数据管控原则：元数据持续集成数据质量闭环管控ETL持续优化项目实施策略—主题库整体架构业务板块数据域纬度事实表数据来源规划原子指标业务限定统计粒度统计周期衍生指标比较型指标纬度逻辑表事实逻辑表汇总逻辑表数据规范定义数据模型定义项目实施策略—数据规范DataSource将相关联数据进行简单关联，不进行数据加工处理采用星型模型存储，将实体编码转化为一致化维度代理键将增量数据保留到每天分区，保留原子粒度源系统的数据镜像，机构采用和源系统一致采用大宽表存储，支撑最细分析维度及粒度，钻取分析等支撑高阶常规报告和分析。数据维度关注重点分析维度采用星型模型存储，分主题进行数据存储，按分析维度进行汇总采用星型模型，进行了轻粒度汇总，但不进行抵消、分摊等处理财务人力风控更多数据…一天一增量，一增量一分区统一建模，统一数据维度，统一的可信报告数据源基于需求指标，统一分析口径，统一数据平台的指标加工层项目实施策略—数据流向与ETL项目阶段文档名称项目准备《项目实施计划》《项目实施方法》《项目启动会PPT》蓝图设计阶段《需求调研报告》《系统安装说明书》《系统规则文档》《数据仓库开发规范》《蓝图设计方案》系统实现阶段《模型设计文档》《系统配置文档》《单元测试文档》《ETL开发文档》系统测试阶段《用户培训手册》《用户测试报告》《系统上线动员会》上线支持阶段《上线支持问题清单》《模型交接文档》《验收报告》项目交付物技术架构(当前)数据源数据采集批量数据采集全量采集增量采集采集校验Kettle数据质量管控与数据治理OracleOracle风控系统数据整合处理与存储应用系统统一作业调度与监控Kettle/Oozie数据共享服务系统合同监管系统财务报表系统人力资源报表系统其他业务系统贴源层人力管理集市Oracle数据集市层应用访问加速层Oracle数据展现与访问报表平台Echarts门户API……MySQL审计系统文件……XX系统csv/txt财务集市OracleXX集市Oracle数据流控制流技术架构(远期)数据源数据采集批量数据采集实时数据采集全量采集增量采集KettleOracle

OGGl+KafkaFlumeKafkaSqoop数据质量管控与数据治理Oracle结构化数据存储HiveERP系统非结构化数据存储HDFS数据整合处理与存储数据高级分析应用系统统一作业调度与监控Kettle/ApacheDolphinScheduler数据共享服务系统合同监管系统财务报表系统人力资源报表系统其他业务系统贴源层/数据湖高质量结构化数据MPP数据库数据整合层合同监管集市MPP数据库数据集市层内存缓存Redis应用访问加速层SQL数据库MySQLNoSQL数据库HBase机器学习AI分析TesorflowSparkMLlibSparkGraphX数据展现与访问报表平台Echarts门户API……PythonMySQLXX系统XX系统……XX系统文件财务集市MPP数据库XX集市MPP数据库索引ElasticSearch数据流控制流2项目方针、实施方法、策略3项目目标、范围、计划C目录ONTENTS4项目组织及职责分工6项目小组实施与交付5项目管理7下步工作计划1背景和必要性主题及数仓设计项目组规范制定项目组数据规范架构设计方法业务能力梳理集团7大业务域（一二级业务域）对应流程梳理（包含7大业务主题）业务数据实体、KPI、报表系统清单；部门清单备注：可结合7大业务主题一块梳理，建议先集团，后二级单位。业务数据设计资源目录一二级分类资源目录逻辑数据实体，物理数据实体资源目录分类同业务分类关系资源目录“芯片图”设计数据仓库设计源数源及ETL数仓建设（DW,DM）CIM模型（元模型）数据资产分类及芯片图业务主题设计业务数据实体、KPI、报表系统清单；部门清单业务主题同业务能力域对应关系业务主题规范数据门户平台展示按业务能力展示按资产分类展示按照主题展示按照服务展示业务及能力规范数据架构规范数据沉淀规范按资源目录分类进行展示按照主题进行分类展示数据应用规范按业务域展示业务数据（资源目录）按照服务分类进行展示(包括公共数据服务)TOGAF架构从业务数据到资产数据参考二级单位成果从业务能力到业务数据数据第一流程第二从资产到业务应用从应用到能力提升数据第一,流程第二数据规范架构设计-业务架构主要输入输出类别内容参考性输入集团公司信息化总体架构（重点业务架构）集团公司目前业务能力组件（目前到三级单位管理）二级单位业务数据运营管控平台高阶段业务流程设计（案例参考）TOGAF业务架构设计框架智云平台安全中台智云平台业务中台活动性输入集团7大业务能力梳理（包含安全能力域、保密能力域）目前7个业务主题梳理国资委监管数据内容序号输出内容项规范内容1集团一二级业务分类清单