中国企业数据治理白皮书

中国企业数据治理白皮书中国企业数据治理白皮书 1 2 21.1政府侧：政策支持数据产业优化 2 31.3产业侧：数据资产已成为重要生产要素 41.4产业侧：数据治理行业性差异明显 51.5企业侧：数字化转型已进入深水区 61.6企业侧：数字化转型下的数据治理 7 8 82.2数据治理价值体现 92.3供给侧：数据治理厂商类型及特征 2.4需求侧：数据治理应用端需求特征 3.1数据治理最佳实践 3.2数据治理的内涵：整体方案架构图 3.3数据工程建设：咨询环节 3.4数据工程建设：落地环节 3.5数据工程建设：应用环节 3.6数据工程建设：管理环节 3.8数据工程的价值 3.10制造业数据治理典型解决方案 3.11工程设计行业痛点及数据治理效果 203.12工程设计行业数据治理典型解决方案 213.13创投行业痛点及数据治理效果 3.14创投行业数据治理典型解决方案 23 4.1数据治理趋势(1/3)——工程化 244.2数据治理趋势(2/3)——业务驱动 254.3数据治理趋势(3/3)——透明化 26度持续完善数据相关政策，旨在鼓励企业及围绕数据要素的利用分别针对性拟定发展方案，提出未来数年发展目北*,学r(2023-2025年)行动计,户发行过方.t南不下2,向中而重要中而重要成数B安企审计术通元4n升设计和开发数庭营米其化评信企业理及数户化评信企业理及数户aa412023年复合增长率为27.6%,是我国同时期GDP复合增长率的5倍有略规划等一系列生产经营决策。的精细打磨和泛化应用。2017-2023年中国数据产量(ZB)时时ann2017-2023年中国大数据产业规模(万亿元)大挂术进大挂术进名行为上移现4治建痛点动营管理时.基决科学性务法程锁长，棒理均部n,内基国质不高，方式老日信容历为流程像口an交生户教据第据监慧实的家比语全面线上化既疗国学木交法试1,合用2.合官业素对下承接算存网等底层物理资源，对上输出南眼当任不n来某磨重究院主班8综肌88吕吕只88生严计划调度研发规划8户服务器云在完成数据治理这一底层基础任务后，设立指标体系，构建业务数据模型，从而充分发挥数据使能作用，指导企业人员的综合运营。代2数缩中台调能性不程.螺价信有得视业务行业性，企业是性好集务分立联性差4业道营及理力，行业争力为金全要型人度性供续打通基量，优化空音源件数据地图，实现数据价值最大化企业通过业务数据地图的梳理，可以将分散在多个系统的、由不同厂商在不同时期建设的信息化系统中的数据按照业务需求有序管理，避免传统数据治理建设中只注重技术和数据的局限性。业务数据地图构成了数据治理的基本流程。1)通过对企业全业务流程的梳理，摸排清楚企业业务流程下存在的基础数据资产；2)梳理业务字段间的实体关系、明确业务与数据责任矩阵；3)在企业全域内制定统一的数据标准，连通企业中原有的数据孤岛，并通过质量检核模型实时检测数据标准业务数据地图核心能力务务业一的教程准，其能封化期理，保规的究整一致0系的河白申流通并事网分空墙行责粉查规意空墙行责粉查段理，需时用户进行权理分配11容如度1围1字化运营管理指标体系，掌控运营态势，洞察运营环节，分析运营问题。营状老可模化企健康营状老可模化企健康国屋分桥国屋分桥金景计金景分肉下产下A5缩中a/大数平自厂商抽术路厂商为标法e堆积，系统间、数据间的矛盾日益明显，反而成为制约企业效率提升的以金业成长建径程家二成进月产生合发.内第，数医设式矛等逐注基挂术务编较力薄重s逢立与体系术甲盘配要工具力r展与订力醒切计的业力然招量的业然的的肆本m3.1数据治理最佳实践数据工程是一套完整的实现从数据资源到企业价值的系统工程业泊理建设环望地应用业泊理建设环望地应用管理，保证后期的落地：支持承接线上否谢，输出，快速接入数据，完成模型第地一站式平白候够集中管理增内的所有数据，提供统一的视图和控标点；应用场景丰高，能够基于落地的数快速引入国内权瞪教据管理体系，引导企业逐斯走月规范化织，并且经过验证能够确保数家的准确性，安全性和高效3.2数据治理的内涵：整体方案架构图数据引擎封装底层平台能力，无缝支撑数据工程建设安务B下法错开在业务中的流向、找准数据与业务的关系，传统龄醒建液vs工程解决方案n理大多面技术与教据平台信息串通过需将业务求墙化的咨深体地节打酒，实现世过设胃正家0位务性主面前理业务分断,nn核槐综业务郁四n主固工程盒着器解决方着闻留模型效住风与,幅企业数据建设闭环：落地环节企业数据建设闭环：落地环节决方富4应用环节的工作聚焦于将数据治理成果应用于实际业务中，推动数据驱动的决策和业务创新，这包括数据资产的管理、数据分析、数据挖掘将复杂的数据治理过程和成果以图表、仪表板等形式清晰展现，确保数据资产得到有效利用。2)在数据治理的落地过程中，引入低代码开发模式，使得业务开发变得简单快捷。即便没有专业的编程背景，业务人员也能通过简单地配置和操作，实现数据治理的相关功能，降低了以根据不同层级用户的需求进行灵活调整，为企业数据驱动的发展提供有力保障。企业数据建设闭环：应用环节事度事度模计04算理03.6数据工程建设：管理环节发布的国家标准，从组织、制度、流程、技术等不同领域提供不同维度的数据整合及管理能力，提供从数据生存周期到数据应用的全过程数包括45项数据管理运营体系(形成数据文化)建设+105项技术平台落数据应用、数据全生命周期、数据安全等层面的数据管理。同时，为保障企业数据体系的顺利运营，通过数据工程，提供材料、架构体系的支持，实现持续的数据运营工作，确保数据工程能够有效落地。室工都的着县需意行室工都的着县需意行快通助企业究tDOMM标.以周企的数如用理数安甘从消自的核心p力03应用0传统数据建设vs数据工程解决方案性组理式下AX注业务，没有模择5象行营理请8户，导动据有效利用丰不能。提材料.件的文持，辅DO/八大能力与保工程电世源3.7数据工程2.0角数据工程1.0核心围绕企业全业务域梳理业务数据流，形成业务数据进一步拉通业务运营与财务数据，形成业务决采e入的1.092业88家，力试度比况络话营过程画/等中露干n业行为概理检错练.139行m据工程求3.8数据工程的价值助力企业构建战略→业务→财务→战略的闭环高韧性发展能力数据工程的价值在于提供一整套包含数据治理、数据落地、场景构建、管理运维的完整数据建设与应用体系，改变了以往大量采购各类数据治理工具，最后却难以落地的现状。以业务流程为指引，通过全流程在线的数据构建能力，打造企业高可用的数据底座，以此促进数据流与财务流、订单流的融合，从而实现对战略规划与解码、业务执行、业绩对标等重要场景的数据驱动，最终完成对企业运营模式的数字化改造，提升企业对多变环境的感知能力，实现数据驱动的可持续发展。数据工程的价值解读数据工程的价值解读以业务余的届开为准，通过咨通过数据箱力将企业相心业务活准伴脱业务驾性，最终构设息质量的争优势营执行，绪评码的运堂过程Ms、、PU0A等名转造4数图行准不统一4数望服务缺之击数宝产建，且在数打通的报整盘na号系之的系统墙，合生产练，采购成等，加语行位验测，6业务余生用期体业务全流道重控司模为业业检状志向u状色可视墙，文数字管择钟体举，时金*可。壤制n1养携数r工程设计行业痛点及数据治理效果工程设计行业痛点及数据治理效果民材于日营的情况地日实身清.存在大B可聚合03体都化的数能工程设计对君准大，字化平台加保护设计位.接的力，从西为管留背供撑a3.12工程设计行业数据治理典型解决方案构建全面的数据治理体系赋能工程企业，提高管控水平在工程设计类企业中搭建数据治理体系，帮助其串联内部多系统数据以及外部招投标实时数据，完成主数据治理以及各主题域的指标体系建设。具体可结合数据工程体系分析，着眼于咨询、应用、管理三方面：和分发机制；2)应用：为企业经营者提供统一的数据视图，支持对企业全域数据直观认知，并提供系统性、智能化决策；3)管理：帮助用户构建日常数据运维的标准化流程，确保数据的持续稳定运行，并为数据管理提供制度保障。生基计土雪份发据子第三方级r为决装湿供络标查管t力中建立魔质量据体服时大部户语公平企内教务数机使得创投机构难以分析投资人员的分布情况、项目投入是否合理等，十:投投校校度个numa.m光法全nt但天教流及时系统中，坚实基础。的决第大4.1数据治理趋势(1/3)——工程化维数据治理全流程线上化平台承载支持一入消成撞入致6件各清消营的需速各力塑力4.2数据治理趋势(2/3)——业务驱动业务驱动就是以业务需求为导向，从数据出业务数据地图是实现数据的工程化建设的核能更好地支持业务的发展和决策。业务数据地图生数据采集汇聚生数据采集汇聚主数据标准化处理主数据模型构建主数据运营维护标体构应主风监形数产设一B业务营照地图，多个使用场絮