汽車制造企業(yè)數據治理實踐分析

汽車制造企業(yè)數據治理實踐

發(fā)揮龍頭企業(yè)研制主體、協同主體、使用主體和示范主體作用，持續(xù)提升自主創(chuàng)新、產品競爭和知識產權布局能力，利用資本市場做強做優(yōu)。鼓勵中小企業(yè)專精特新發(fā)展，不斷提升創(chuàng)新能力和專業(yè)化水平。引導龍頭企業(yè)為中小企業(yè)提供數據、算法、算力等資源，推動大中小企業(yè)融通發(fā)展和產業(yè)鏈上下游協同創(chuàng)新。支持有條件的垂直行業(yè)企業(yè)開展大數據業(yè)務剝離重組，提升專業(yè)化、規(guī)?；褪袌龌漳芰?，加快企業(yè)發(fā)展。數據是數字經濟發(fā)展的關鍵要素，加快推進數據治理工作是保障數字經濟高質量發(fā)展的重要前提?！笆奈濉睍r期是我國工業(yè)經濟向數字經濟邁進的關鍵時期，對大數據產業(yè)發(fā)展提出了新的要求，產業(yè)將步入集成創(chuàng)新、快速發(fā)展、深度應用、結構優(yōu)化的新階段。汽車制造企業(yè)數據治理實踐1、汽車制造企業(yè)數據治理背景隨著業(yè)務飛速發(fā)展，汽車制造企業(yè)業(yè)務系統數量、復雜度和數據量都在呈幾何級數的上漲，這就對于企業(yè)IT能力和IT架構模式的要求越來越高。加之企業(yè)大力發(fā)展數字化營銷、新能源車等業(yè)務，希望通過持續(xù)優(yōu)化客戶體驗，創(chuàng)造可持續(xù)發(fā)展的數字化轉型之路。為更好應對數字化變革所帶來的挑戰(zhàn)，現有的豎井架構的數據體系難以滿足越來越多、越來越快的系統和數據交互、敏捷創(chuàng)新應用、數據共享、新業(yè)務拓展的需求。以數據驅動的數字化，將幫助車企全面了解用戶的需求變化，也能為企業(yè)在營銷、生產、服務等各個環(huán)節(jié)提供支撐，進一步提升企業(yè)的經營效率。數據治理平臺的核心理念在于數據取之于業(yè)務，用之于業(yè)務，即完整構建車企從數據生產到消費，消費后產生的數據再回流到生產流程的閉環(huán)過程。2、汽車制造企業(yè)數據治理解決方案（1）汽車制造企業(yè)數據治理咨詢服務在車企組織架構、制度體系和數據資產盤點的基礎上，結合國際、國內和行業(yè)標準，圍繞數據資產全生命周期管理，制定相關的數據規(guī)范體系。通過數據治理咨詢建設所涉項目的數據治理體系，包括標準、組織、規(guī)范、流程、制度等，實現營銷業(yè)務線、制造業(yè)務線、研發(fā)業(yè)務線數據分級分類標準制定，形成包含主數據、數據標準、數據模型、元數據、數據質量、數據安全、數據生命周期、數據架構等標準、流程與管理制度，并具備推廣至全公司業(yè)務線的能力。一是數據治理體系規(guī)劃。數據治理整體規(guī)劃方面包括數據管理愿景、組織模式、管理邊界和推動策略，數據管理體系設計方面包括數據治理基礎、數據管理核心領域、數據應用，任務及規(guī)劃方面包括數據管理任務識別、實施原則分析、實施計劃制定。二是數據治理組織規(guī)劃。根據數據管理工作的實際需要，在業(yè)務部門、技術管理部門和業(yè)務應用部門間要確定各個工作人員的職責。例如不同的業(yè)務部門應該明確各自業(yè)務開展對數據的具體要求和相關規(guī)則，而技術部門則會根據業(yè)務部門的需求負責具體的實施工作，包括將業(yè)務部門提出的要求轉化成技術語言，用于事前的控制（如字段的約束）、事中的邏輯控制（例如控制不能為空）、事后的核查，以及具體的技術操作和編制定期的報告等。（2）汽車制造企業(yè)數據治理平臺搭建集成自有大數據平臺、開放平臺、調度平臺與可視化平臺，管理數據資產、提升數據質量，打造數據資產中心、支撐業(yè)務創(chuàng)新的數據服務中心和應用中心。（3）汽車制造企業(yè)數據治理項目實施梳理營銷業(yè)務線、制造業(yè)務線、研發(fā)業(yè)務線數據資產，劃分數據域，構建數據應用，實現數據生命周期全流程打通。具體實施內容包括數據資產地圖、數據模型、數據標準、元數據管理、數據血緣、數據分級分類、數據質量規(guī)則及報告等。一是數據資產門戶。全局統計企業(yè)數據資產情況，讓企業(yè)管理者對數據的分布、增長、使用、質量情況有直觀的了解。包括不限于。1）數據指標的統計：數據源數量、表數量、存儲量、使用量、質量評分。2）數據趨勢的統計：數據分布情況、數據增長趨勢、數據使用熱度。3）數據使用排行：數據存儲排行；元數據質量：規(guī)范趨勢、規(guī)范排行。二是數據地圖。數據地圖的定位是可視化的數據資產中心，用戶可以在數據地圖模塊中查看平臺內的所有數據表情況，同時可以進行全方位管理數據資產。1）數據查找：匯聚平臺內的所有數據表信息，方便開發(fā)人員快速定位所需數據表，支持用戶根據類目、表名、所在項目、授權狀態(tài)進行過濾，或直接根據表名搜索。2）數據表元數據展現：用戶指定某張表后，可以查看此表的基本信息，包括表名、物理存儲量、生命周期、是否分區(qū)表、字段名稱、字段類型、分區(qū)信息等，同時可以進行預覽，直觀地查看表內數據情況。3）數據類目管理：當平臺內的數據表越來越多時，數據類目的重要性就會日益突出。提供3層類目的管理，用戶可自定義層級、名稱，并將數據表指定至某個節(jié)點上，數據開發(fā)者在尋找數據時可根據數據類目快速定位。4）數據審批授權：提供表級數據權限的管理，當用戶需要跨項目訪問表時（讀/寫）需先經項目管理員審批授權，審批通過后才可以對表進行跨項目訪問。同時，授權審批具備有效期的概念，超出有效期后自動取消授權，提升數據訪問的安全程度。4）生命周期管理：提供表的生命周期管理，用戶可在建表時指定生命周期，系統定時檢測每張表/分區(qū)的數據更新時間，超出時間后自動刪除數據，降低臨時數據造成的存儲壓力。5）數據血緣解析：提供自動解析同步任務和SQL代碼，自動建立各個數據表的表級、字段級血緣關系，用戶可直接在頁面上看到每個指標的前世今生便于快速排查指標問題，檢查指標統計邏輯，依賴鏈路是否正常等。三是數據質量。作為數據治理的內容，數據質量的保障與提升是大數據平臺的必備功能。數據質量的管理工作大致可以按照事前、事中、事后的流程化體系來進行，即事前的監(jiān)控規(guī)則定義、事中的數據生成監(jiān)控、事后的數據質量分析。1）事前管理：接入需要管理的數據源，并結合對業(yè)務需求和數據的理解，對需要監(jiān)控的數據配置監(jiān)控規(guī)則。2）事中管理：通過對定義好的監(jiān)控規(guī)則配置調度周期，系統自動執(zhí)行，校驗數據質量。3）事后管理：對校驗不滿足規(guī)則的數據，及時發(fā)出錯誤提醒。同時系統自動生成監(jiān)控報告，幫助用戶復盤總結數據問題。四是數據安全。1）數據權限控制：支持表級數據權限的管理，當用戶需要跨項目訪問表時（讀/寫）需先經項目管理員審批授權，審批通過后才可以對表進行跨項目訪問。同時，授權審批具備有效期的概念，超出有效期后自動取消授權，提升數據訪問的安全程度。支持數據資源服務的權限申請、審批，保障數據服務的安全性。2）生命周期管理：支持表的生命周期管理，用戶可在建表時指定生命周期，系統定時檢測每張表/分區(qū)的數據更新時間，超出時間后自動刪除數據，降低臨時數據造成的存儲壓力。3）數據影響解析：當用戶配置了同步任務，并通過SQL任務進行多個步驟的清洗、轉化處理之后最終會將結果數據輸出，在整個處理鏈路中，數據的血緣關系就隱含在同步任務和SQL代碼中，數據影響表示每個統計指標是如何從原始數據得到的過程。4）數據脫敏：支持自定義脫敏規(guī)則，可應用于不同的敏感數據防止數據預覽時造成數據泄露。包括支持根據國標自定義安全等級，對人、表進行分級分類定級；支持自定義腳本函數、正則表達式，按需關聯識別規(guī)則、識別函數及脫敏規(guī)則，自動動態(tài)識別敏感數據；支持內置多種敏感數據識別定期模板，即身份證、銀行卡號、郵箱、手機號、IP、固定電話、車牌號、姓名、公司、地址的識別，同時提供用戶自定義規(guī)則。3、汽車制造企業(yè)數據治理建設成果車企通過數據治理平臺項目，完成了數據規(guī)范、標準、質量、服務體系、治理組織架構等內容建設，基本能滿足企業(yè)2—3年數據發(fā)展的使用訴求。結合數據中臺+數據治理方案，在該階段取得了階段性的成果，概括如下幾個方向。一是構建強大數據開發(fā)與治理平臺體系，通過數據中平臺的建設，為車企實現數據基礎處理平臺、數據資產管理平臺、數據服務平臺。從而實現從標準化數據采集、數據質量管理、數據資產管理和數據應用的整套數據標準化處理流程，同時對接BI和報表工具，同時對元數據進行標準化的API管理能力。二是快速定位數據問題根本原因，有許多數據問題不一定是真正的數據問題，如果所有使用者一碰到難以理解的問題就找技術人員協助定位，技術人員則會花費過多時間在問題定位上的，最終導致數據問題會越堆積越多的。因此，本次項目為使用者提供自助排查的功能，協助用戶找到問題原因，實在解決不了的再找到技術人員協助解決。另外將數據流中間結果的數據可視化呈現，便于在最終結果報表缺失或有誤的情況下，能夠快速定位出是數據出錯環(huán)節(jié)。三是數據質量得到保障，數據價值高。數據質量可靠不僅提升了決策人員的決策效率以及成果，也可以降低發(fā)生風險的概率。當客戶用可靠的數據時，客戶可以更快、更一致地回答問題，做出決策。如果數據是高質量的，他們也能花更少的時間發(fā)現問題，而將更多的時間用于使用數據來獲得洞察力、做決策、服務用戶。打造繁榮有序產業(yè)生態(tài)（一）培育壯大企業(yè)主體發(fā)揮龍頭企業(yè)研制主體、協同主體、使用主體和示范主體作用，持續(xù)提升自主創(chuàng)新、產品競爭和知識產權布局能力，利用資本市場做強做優(yōu)。鼓勵中小企業(yè)專精特新發(fā)展，不斷提升創(chuàng)新能力和專業(yè)化水平。引導龍頭企業(yè)為中小企業(yè)提供數據、算法、算力等資源，推動大中小企業(yè)融通發(fā)展和產業(yè)鏈上下游協同創(chuàng)新。支持有條件的垂直行業(yè)企業(yè)開展大數據業(yè)務剝離重組，提升專業(yè)化、規(guī)?；褪袌龌漳芰?，加快企業(yè)發(fā)展。（二）優(yōu)化大數據公共服務建設大數據協同研發(fā)平臺，促進政產學研用聯合攻關。建設大數據應用創(chuàng)新推廣中心等載體，促進技術成果產業(yè)化。加強公共數據訓練集建設，打造大數據測試認證平臺、體驗中心、實訓基地等，提升評測咨詢、供需對接、創(chuàng)業(yè)孵化、人才培訓等服務水平。構建大數據產業(yè)運行監(jiān)測體系，強化運行分析、趨勢研判、科學決策等公共管理能力。（三）推動產業(yè)集群化發(fā)展推動大數據領域國家新型工業(yè)化產業(yè)示范基地高水平建設，引導各地區(qū)大數據產業(yè)特色化差異化發(fā)展，持續(xù)提升產業(yè)集群輻射帶動能力。鼓勵有條件的地方依托國家級新區(qū)、經濟特區(qū)、自貿區(qū)等，圍繞數據要素市場機制、國際交流合作等開展先行先試。發(fā)揮協會聯盟橋梁紐帶作用，支持舉辦產業(yè)論壇、行業(yè)大賽等活動，營造良好的產業(yè)發(fā)展氛圍。數據治理發(fā)展形勢從國際看，當今世界正經歷百年未有之大變局，進入以數字化生產力為主要標志的數字時代，數字重新定義一切、云計算服務一切、網絡連接一切、AI賦能一切，以互聯網、大數據、人工智能、物聯網等為代表的信息技術廣泛滲透到經濟社會各領域，世界各國都已將大數據作為重要戰(zhàn)略任務。隨著科技革命、產業(yè)變革縱深推進，抓住數據這一關鍵要素，充分釋放數字化發(fā)展的放大、疊加、倍增效應，是搶占新一輪發(fā)展制高點的關鍵。從國內看，我國已成為全球數據量最大、數據類型最豐富的國家之一，數據日益對經濟發(fā)展、社會治理、人民生活產生重要影響。近年來，印發(fā)了《促進大數據發(fā)展行動綱要》《數字經濟發(fā)展戰(zhàn)略綱要》等系列重要文件，對大數據發(fā)展管理作出全面部署。深入實施國家大數據戰(zhàn)略，形成新發(fā)展格局中實現更大作為。筑牢數據安全保障防線（一）完善數據安全保障體系強化大數據安全頂層設計，落實網絡安全和數據安全相關法律法規(guī)和政策標準。鼓勵行業(yè)、地方和企業(yè)推進數據分類分級管理、數據安全共享使用，開展數據安全能力成熟度評估、數據安全管理認證等。加強數據安全保障能力建設，引導建設數據安全態(tài)勢感知平臺，提升對敏感數據泄露、違法跨境數據流動等安全隱患的監(jiān)測、分析與處置能力。（二）推動數據安全產業(yè)發(fā)展支持重點行業(yè)開展數據安全技術手段建設，提升數據安全防護水平和應急處置能力。加強數據安全產品研發(fā)應用，推動大數據技術在數字基礎設施安全防護中的應用。加強隱私計算、數據脫敏、密碼等數據安全技術與產品的研發(fā)應用，提升數據安全產品供給能力，做大做強數據安全產業(yè)。大數據產業(yè)指導思想立足新發(fā)展階段，完整、準確、全面貫徹新發(fā)展理念，構建新發(fā)展格局，以推動高質量發(fā)展為主題，以供給側結構性改革為主線，以釋放數據要素價值為導向，圍繞夯實產業(yè)發(fā)展基礎，著力推動數據資源高質量、技術創(chuàng)新高水平、基礎設施高效能，圍繞構建穩(wěn)定高效產業(yè)鏈，著力提升產業(yè)供給能力和行業(yè)賦能效應，統籌發(fā)展和安全，培育自主可控和開放合作的產業(yè)生態(tài)，打造數字經濟發(fā)展新優(yōu)勢，為建設制造強國、網絡強國、數字中國提供有力支撐。一體化大數據資源中心工程（一）城市大數據資源中心完善數據目錄管理、供需對接、交換等功能。升級公共數據開放系統，完善目錄發(fā)布、指引發(fā)布、便捷檢索、統計分析、應用展示等功能。建設數據中臺，利用建模、映射、對標檢查、同態(tài)加密、數據標簽或水印等技術，開發(fā)數據元管理、數據模型、數據標準、數據質量、數據安全及審計等工具。（二）城市信息模型（CIM）以三維空間數據底座為核心，匯聚融合建筑、道路、軌道、隧道、橋梁、水體、地下空間等基礎設施，以及資源調查、規(guī)劃管控、公共專題、工程建設項目、物聯感知等數據，統籌建設時空基礎數據庫、資源調查數據庫、規(guī)劃管控數據、工程建設項目數據庫、公共專題數據庫、物聯感知數據庫等主題數據庫，形成融合共享、開放協同的GIS＋BIM＋IoT數據資源體系。數據治理發(fā)展目標數據共享開放質量顯著提升，數據治理與利用能力持續(xù)增強，數據聚通用發(fā)展水平大幅提升，一體化數據協同治理與安全防護體系全面建成。加快培育數據要素市場，持續(xù)優(yōu)化大數據應用發(fā)展生態(tài)，推動數字化高質量發(fā)展。以數據共享、數據開放、數據質量、數據安全、數據運營、數據交易、數據要素市場培育等政策法規(guī)、標準規(guī)范為補充，構建全方位、專業(yè)化的數字規(guī)則體系，數據治理體系建設的法治化、規(guī)范化再上新臺階。新型智慧城市運行管理中心全面建成，數據疊加、建模、分析等數據治理支撐能力顯著增強，推動數字化應用全業(yè)務覆蓋、全流程貫通、跨部門協同，實現一網統管、一網通辦、一網調度、一網治理。在城市運行、基層治理、交通出行等領域，打造一批在全國有影響力的智慧應用新范例?；緲嫿嘭熐逦臄祿厥袌龌渲靡?guī)則、組織架構和監(jiān)管機制。數據要素市場規(guī)范有序發(fā)展，數據要素配置科學合理，數據要素市場主體持續(xù)活躍，數據治理服務相關產業(yè)集聚能力顯著增強。數據安全法規(guī)制度更加健全，數據安全管理平臺全面建成，數據共享開放、融合應用、跨境流通的數據安全風險管控能力顯著增強，數據安全保障水平顯著提高，形成規(guī)范有序、高效流通、安全可控的數據治理體系。發(fā)揮大數據特性優(yōu)勢（一）加快數據大體量匯聚支持企業(yè)通過升級信息系統、部署物聯感知設備等方式，推動研發(fā)、生產、經營、服務等全環(huán)節(jié)數據的采集。開展國家數據資源調查，繪制國家數據資源圖譜。建立多級聯動的國家工業(yè)基礎大數據庫和原材料、裝備、消費品、電子信息等行業(yè)數據庫，推動工業(yè)數據全面匯聚。（二）強化數據多樣性處