2018年-德勤全球_Asset_information_management_12页_1mb
报告摘要
总结:资产信息管理
核心内容
随着基础设施网络(如电力、天然气、水务和电信)日益数字化和多功能化,资产信息管理正面临前所未有的挑战和机遇。传统上,资产数据管理主要依赖于工程经验和监管要求,但如今,新的技术趋势和数据来源正在推动基础设施公司向“洞察驱动型组织”(IDO)转型。
资产信息管理不仅关乎数据的收集和存储,更在于如何利用这些数据进行决策支持、提升运营效率和实现长期价值。数据质量是关键因素,但并非所有数据都需要达到100%的高质量才能产生价值。了解数据的实际质量及其影响,比追求完美数据质量更为重要。
主要观点
- 资产数据的重要性:资产数据是基础设施公司运营的核心,其质量直接影响资产的维护、生命周期管理和整体绩效。
- 数据来源多样化:基础设施公司拥有大量历史数据(如GIS数据)和新数据(如智能电表、物联网设备数据),这些数据可以用于资产生命周期管理。
- 数据质量挑战:数据质量常被低估,许多公司认为数据质量低而无法利用。但实际上,通过小规模试点项目,可以逐步提升数据质量并验证其价值。
- 行为与技术的结合:数据输入的准确性依赖于现场人员的行为和工作环境。技术手段(如移动设备、文本挖掘)应与行为改进(如提高数据输入的便捷性)相结合。
- 数据治理与业务需求的结合:数据治理应与具体的业务问题相结合,以确保数据项目具有实际应用价值。同时,数据治理应支持从小规模项目向全面转型的迭代推进。
关键信息
- 数据驱动的转型:基础设施公司正在从“传统运营”向“洞察驱动”转型,数据成为新的资产,可为业务决策提供支持。
- 数据质量评估:通过量化和质性评估数据质量,公司可以识别关键痛点并制定改进措施。
- 资产信息经理的角色:资产信息经理在数据治理和业务需求之间起到桥梁作用,是推动数据价值转化的关键人物。
- 案例分析:某欧洲水务公司通过数据质量评估和小规模项目,成功提升了其管道更换决策的科学性,增强了现场人员的数据输入意识。
- 挑战与解决方案:
- 数据质量不足:通过小规模项目和反馈机制逐步提升。
- 数据治理复杂:需结合业务需求和数据管理标准,明确业务规则和数据质量检查。
- IT的角色:IT是数据驱动转型的重要支持者,需在预算和实施过程中发挥作用。
- 数据输入困难:应优化数据输入流程,使其更符合现场人员的实际工作环境。
建议与行动
- 从小处着手:通过小规模项目快速验证数据价值,提升组织对数据管理的重视。
- 加强数据治理:确保数据治理框架与业务目标一致,支持数据的持续改进和应用。
- 促进跨部门协作:资产信息经理应与业务用户紧密合作,确保数据需求和应用场景的对齐。
- 提升数据输入体验:通过技术手段(如移动设备、扫码技术)和流程优化,提高现场人员的数据输入效率和质量。
- 明确业务导向:数据项目应以解决具体业务问题为目标,而非单纯追求数据量。
联系方式
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全球联系人:
- Jeroen Vergauwe(EMEA能源与资源资产管理负责人)
邮箱:jvergauwe@deloitte.com
电话:+32 496 57 83 23 - Marc O'Connor(基础设施与资本项目咨询合伙人)
邮箱:maoconnor@deloitte.co.uk
电话:+447785311798 - Charlie Sanchez(美国能源与资源风险咨询高级经理)
邮箱:chasanchez@deloitte.com
电话:+1 832 834 1574 - Paul Zonneveld(加拿大能源与资源风险咨询负责人)
邮箱:pzonneveld@deloitte.ca
电话:+1 403 617 5777 - Heid Isreb(澳大利亚能源与资源咨询合伙人)
邮箱:hisreb@deloitte.com.au
电话:+61 3 9671 6575 - Kenji Shimoda(日本能源与资源咨询合伙人)
邮箱:keshimoda@tohmatsu.co.jp
电话:+81 809 350 0862 - Elif Dupmez Tek(土耳其能源与资源负责人)
邮箱:etek@deloitte.com
电话:+90 533 294 25 90
- Jeroen Vergauwe(EMEA能源与资源资产管理负责人)
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Deloitte比利时分公司:
- 拥有超过3500名员工,服务范围广泛,包括审计、会计、税务、法律、咨询和财务顾问服务。
- 2016年营业额达4.32亿欧元,是Deloitte Touche Tohmatsu Limited(DTTL)网络的一部分,全球营业额超过368亿美元。
结论
资产信息管理是基础设施公司实现数字化转型和长期价值创造的关键。通过有效利用历史数据和新数据,提升数据质量意识,并结合业务需求和技术手段,公司可以逐步构建一个数据驱动的运营模式,从而提高资产性能、降低成本并增强客户参与度。
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