2024数据治理蓝皮书-金蝶_34页_8mb

数据治理蓝皮书总结

核心内容

本蓝皮书围绕企业数据资产化目标，深入分析了当前企业在数据治理方面的挑战与需求，并提出了基于金蝶云·苍穹平台的系统性解决方案。文档重点阐述了数据治理的背景、解决方案以及金蝶在实际业务中的应用实践，为企业实现数据管理的规范化、标准化和高效化提供了参考。

主要观点

• 数据治理背景：随着企业信息化建设的深入，数据来源日益多样化，数据量快速增长，系统烟囱式架构和数据孤岛问题严重，导致数据管理难度加大，影响企业数据分析和决策效率。
• 数据治理目标：提升数据质量，确保数据的准确性、一致性、完整性、唯一性、规范性和时效性，以支撑企业战略规划、市场分析和业务决策。
• 数据治理解决方案：金蝶云·苍穹平台提供“四横一纵”的数据治理体系，涵盖数据资源规划、数据采集、数据开发治理、数据资产运营等核心环节，通过“七步两库”策略实现数据的全流程管理。
• 数据治理实践：金蝶在珠江投资和华西集团等企业中成功落地数据治理实践，帮助其提升数据资产沉淀与利用效率，实现业务决策的智能化与可视化。

关键信息

数据治理背景洞察

• 企业信息化系统复杂，涵盖CRM、ERP、MES、PLM、WMS、TMS等系统。
• 数据来源多样，包括内部系统、外部合作伙伴、物联网设备等。
• 数据量激增，对存储、处理与分析提出更高要求。
• 数据质量问题严重，影响企业运营效率与决策质量。
• 数据透明度要求提升，消费者与合作伙伴关注数据使用方式。
• 数据利用率低，大量数据未被有效利用。

数据治理解决方案

• 四横一纵：以数据资源规划为核心，涵盖数据层、数据采集、数据开发治理及数据资产运营。
• 七步两库：数据接入 → 预处理 → 规范 → 清洗加工 → 指标化 → 维度化 → 服务化；构建指标库与专题库。
• 数据开发治理：
  • 数据采集方式：离线、实时、全量、增量。
  • 数据层结构：ODS/DWD/DWS/ADS。
  • 数据治理内容：元数据、数据建模、数据标准、数据质量、数据安全。
• 数据资产平台：
  • 集成数据采集、开发、治理与服务。
  • 支持PB级数据处理，高并发访问能力，高效任务调度。
• 轻分析平台：
  • 提供数据工作台、数据分析、指标库、数据斗方、云素材、数字大屏等工具。
  • 支持可视化建模、自定义分组、计算字段、关联表等操作。
• 轻报表平台：
  • 提供数据集设计、报表设计、报表管理、嵌入式分析等功能。
  • 支持复杂报表生成，提升数据分析效率。
• 轻建模平台：
  • 提供元数据建模、模型集管理、数据目录、数据虚拟化、权限管控等功能。
  • 支持统一指标体系，提升数据一致性与准确性。

数据治理金蝶实践

珠江投资

• 业务挑战：
  • 数据不统一，不同部门使用不同报表，数据不一致。
  • 数据不准确，无法及时掌握关键指标。
  • 决策缺乏依据，投资测算数据不完整。
• 解决方案：
  • 实现全面数据资产沉淀，覆盖8大业务领域和18个业务线。
  • 构建1200+数据指标，160+驾驶舱及大屏，实现业务关键指标可视化。
• 平台价值：
  • 提升数据分析效率，实现T+1准实时分析。
  • 支持多维度、精细化分析，满足经营结算对账、现金流分析等场景。
  • 数据质量提升至96.1%，决策时效提升至82.6%。

华西集团

• 业务挑战：
  • 精细化、高质量管理不足。
  • 数据应用形式单一，自助式分析需求无法满足。
  • 数据战略落地性差，缺乏统一的数据标准与质量规则。
• 解决方案：
  • 统一数据归集与管理，推动数据资产化。
  • 构建5个业务驾驶舱与7个领导驾驶舱，实现多层级数据可视化。
  • 通过数据资产管理，将数据转化为可理解的标签体系。
• 平台价值：
  • 数据资产可见、可懂、可运营。
  • 提升业务分析效率，支持数据驱动的管理决策。

总结

金蝶云·苍穹平台通过系统化的数据治理方案，帮助企业实现数据资产化，解决数据孤岛、数据质量、数据利用率低等问题。通过“四横一纵”架构与“七步两库”策略，构建了覆盖数据存、通、治、用的全流程管理体系，提升了数据管理效率与分析决策能力。在实际应用中，金蝶已成功在珠江投资和华西集团等企业中落地数据治理实践，显著提高了数据质量与决策效率。