4大行业实战案例，深度解析数字化转型升级路径

本篇文章为亿信华辰《4大行业实战案例，深度解析数字化转型升级路径》视频直播稿件。

大家晚上好，欢迎来到小亿直播间！今天主讲的内容是以4个行业的典型应用为背景，给大家讲讲数字化转型的项目是如何落地的。我们将会从3个方面来进行分享：首先我们回顾下数字化转型，然后我们以制造、能源、金融、政务四个典型行业为背景，来给大家讲讲数字化转型的项目应用，最后给大家分享亿信华辰在数字化转型能力。

 

一、数字化转型的背景

1.数据化转型的认知

不知道大家对数字化转型是怎么认知的，这里我们列举了一些，比如

以上都属于数字化转型的战术问题，而且是属于早期数字应用，而今天数字化转型是战略问题，是重构企业价值，颠覆传统企业的一切，从价值主张到组织架构到信息流的传递，再到客户交付，等等都是嵌入数字化手段，让企业增强客户的体验。

 

2.波士顿的“数字化战略路线图”

那关于什么是数字化转型？这里我们引用波士顿“数字化转型战略路线图”，如图所示，即“数字化业务战略”和“业务化数字战略”的终极目标是迎接或创造对行业的数字化影响，比如：

（1）在产品和服务方面：以数字化的方式交付产品和服务，或者产品和服务本身就是数字化或者包含数字化特性，例如音乐产业，数字化隐音乐下载替代了传统的唱片和CD，其后，在线音乐播放又替代了音乐下载。

（2）在运营方面：企业的整体业务过程从物理现实转换到数字空间，实现实时线上化、数据智能化，这类转型意味着需要大规模重构企业运营的核心信息系统的架构，例如制造业的“数字化孪生”，物理实体对象被数字化，无论是顾客、合作伙伴，还是企业员工，利用数字化界面来实现人与企业数字空间的交互。

（3）在商业模式方面：数字化重构行业价值链和价值网络，改变原有的收入和利润模式。例如IT企业服务行业全面向云转型，重构了这个行业传统的硬件、软件、服务的价值链，厂商从一次性收入模式变为年金收费模式。

 

3.数字化转型的核心特点

（1）新一代ICT技术成为新的生产要素

数字化转型就是将新一代ICT技术作为新的生产要素，叠加到企业原有的生产要素中，从而引起企业业务的创新、重构。因此，新一代ICT技术能否得到有效运用，并为企业产生显著的业务价值是转型的关键特征。

 

（2）数字资产成为创造价值的新源泉 

数字化转型不仅仅是将新技术简单运用到生产过程中，更应该在转型过程中不断积累并形成数字资产，围绕数字资产构建数字世界的竞争力，为企业不断创造价值。

 

（3）融合共享成为数字转型的核心理念

数字化转型首先是数据的融合共享，然后推动业务的融合共享，从而实现企业内部资源，外部资源的高效整合，提升企业运营效率和服务客户的能力，为企业发展赋能。

 

4.席卷全球的数字化转型的3个波次

根据罗兰贝格的深度报告，席卷全球的数字化转型有3个波次：第一，从信息密集型开始，代表企业就是银行、保险；第二，到消费与服务行业，代表企业就是零售与医疗；第三，再到支柱型工业，比如制造业和房产。

 

5.数字化转型加速了数据管理的需求

说了这么多数字化转型，其核心还是数据，因此从某种程度上来说，数字化转型加速了数据管理的需求，但也导致了一些问题的出现，比如

第一，由于数据量高速增长，大数据量操作效率低，实时分析时效无保障；

第二，数据无法融合与共享，即数据分散在各业务系统，如何实现数据的融合，实现面向共享服务的数据资产体系成为了关键；

第三，由于数据不完整，数据冗余，数据不规范等导致数据质量差，应用价值低的现象也很普遍；

第四，可视化手段单一，对技术人员要求高，效果局限于普通图表，最终导致数据前端应用较浅。

因此企业可以从以下8个方面全面提高数字化转型的能力，首先是做好业务数据规划，明确数据的范围；其次，是做好数据的采集、存储和保证数据质量；然后，是搭建好数据分析模型与执行；最后，做好企业数字化能力评估的工作。

 

二、制造行业案例

1.制造业数字化转型的意义

（1）适应快速变化的市场环境

纵观中国制造业发展历程，大致经历了三个时代。

上个世纪80年代，商品短缺，制造业只关注“造”，满足市场需求；

1990年至2010年，商品变得丰富，客户开始挑选，企业关注营销、品牌、质量和服务，而实现这些就需要有信息化的手段去支撑； 

2010年至今， 产品过剩，消费升级。消费者更关注产品和服务的个性、体验和快速响应。于是企业需要不断创新产品和服务满足消费者需求。而数字化转型能快速适应市场变化，提高效率、提升客户体验。

 

（2）提高产品质量和生产管理效率

中国的制造业规模庞大、体系完备，但在一定历史时间内的自主创新能力相对不强，目前依然有生产管理效率较低的情况；而与此同时，行业大环境的变化，人工、原材料成本增加，倒逼着企业必须着力提高产品品质和生产管理效率，才能重塑竞争优势。 

另外，随着互联网的日益普及，计算和存储能力的迅猛发展，物联网和传感器技术的广泛应用，以及工业软件的不断进化，数据的采集、存储、传输、展现、分析与优化都具备了良好的技术基础，因此，如果能好好把握住这些IT技术，能帮助制造企业提升竞争力。

 

（3）提高产品附加值，增加营收

相比传统制造业以技术产品交易为纽带形成价值链，而先进制造业，是以互联网为工具、数据为纽带形成人和机器智能融合的价值共创网络。因此，制造企业也可以实现产品本身的数字化转型，实现数据采集、状态感知与远程控制，从而提高产品的附加值，增加服务收入。

 

2.制造业数字化转型所面临的挑战

（1）工业设备终端联网率不高 

工业设备设施联网是制造业数字化转型发展的重要基础。

目前全球各国工业设备设施联网率均不高，究其原因，一方面，受益于传统工业封闭技术体系和价值壁垒，设备制造商核心利润主要来源于产品交易和线下后市场服务，总体上对设备网络化改造和提供线上服务缺乏动力； 

另一方面，由于商业模式不清晰、线上服务能力不足、设备入网成本高昂、价值回报预期不足，工业企业普遍同样缺乏设备联网的动力。

 

（2）全面集成管控水平不高 

很多制造企业，把ERP、MES、PLM、WMS、CRM、SCM等软件系统全上齐了，不等于实现数字化转型，更不等于企业效率提升。数字化转型是一个系统工程，企业单纯堆砌大量数字化工具难以完成。

除此以外，制造业具有很深的行业壁垒，数据和业务结合需要大量的跨领域知识，单纯依赖数字技术，而忽视工业属性，融合应用的难度必然大增。只有把数字技术和人员、生产设备和制造场景等紧密联结起来，以现实需求为统领，支撑更加高效的业务活动，数字化转型才具有生命力。

 

（3）缺乏统一的数字化转型战略规划

数字化转型不能一蹴而就，而是一个阶段性的累积过程，也并非传统的技术改造或现场改善，而是涵盖企业战略、管理、组织、运营等各个方面的全面转型升级，是一项需要自上而下逐级推进的复杂系统工程，且通常涵盖大量的创新实践，而这也意味着较大的实施风险。

 

3.挑战具体表现以下方面：

第一，制造业数据缺乏整合与利用的现象较为突出

第二，制造业数据普遍缺乏分析与可视化处理

第三，传统手工的数据分析方式对员工的工作造成了重大的负担

第四，传统的数据分析模式与智能时代的数据深度挖掘产生了尖锐的矛盾。

 

4.制造企业如何做数字化转型？

制造企业要推进数字化转型，必须明确数字化转型战略，制定数字化转型规划，然后实现规划的落地。在这个过程中，制造企业需要借助专业的咨询服务机构，来完成数字化转型的现状诊断、需求分析、流程梳理、整体框架设计和实施方案制定等过程，可以从5个步骤来进行：

 

（1）评估数字化转型的现状 

制造企业可以通过现状评估，了解价值链各个环节应用数字技术的深度、广度和应用效果，还存在哪些数字化技术应用的断点，并对各个分支机构进行比较，与行业标杆进行对标，从而明确企业进行数字化转型的基础。

 

（2）分析企业数字化转型的机会与突破口

通过广泛的企业内部调研与行业最佳实践分析，结合行业的标准规范和合规性需求，基于企业的发展战略，来梳理企业推进数字化转型的需求，并根据重要度与可行性来确定企业推进数字化转型的突破口。

 

（3）明确企业数字化系统的整体框架 

分析企业的业务流程在数字化转型过程中应当如何进行优化，确定企业进行数字化转型的关键考核指标，制定数字化系统的整体框架，明确企业未来三到五年数字化转型的整体规划。

 

（4）确定企业数字化转型的路线图

明确各个数字化系统的具体功能、部署方式和集成方案；确定数据采集、设备联网，IT与OT集成方案；制定数字化转型的年度投资计划；明确推进数字化转型的组织体系；分析数字化转型的投资收益；预测数字化转型过程可能存在的风险和规避策略。

 

（5）据数字化转型的规划落地实施，并及时修订规划

数字化转型的规划也应该是三年一规划、一年一滚动。企业应当对数字化转型的状况进行年检，并结合企业实际情况的变化和新兴技术的发展，对数字化转型的规划进行修订。同时，企业应当高度重视数字化转型的核心团队建设，将IT部门、自动化部门、规划部门和推进精益的部门结合起来，并聘请外部的专家顾问，从而确保企业的数字化转型过程一步一个脚印，取得实实在在的效益。

下面我们通过一个制造业的物料主数据的建设来看看

 

5.案例展示

（1）案例背景

某集团是稳居中国企业500强前列的大型民营股份制企业，现有员工4万多人，年产值过1000亿。目前形成了以铝业、纺织服饰、西海岸新区、金融、地产、教育、旅游、健康、航空等为主导的多产业并举的发展格局。

a）建设原因：大数据建设起步晚，数据资产没有得到充分利用

集团已经建立了包括财务管理、资产管理、人力资源管理在内的多个信息系统，且运行多年，积累了一定数量的各类型数据。但过去信息化建设遵循的理念是“业务驱动”而非“数据驱动”，忽略了对数据本身的关注，没有充分挖掘和利用数据的价值。

 

b）信息化现状：集团较完善，各下属企业信息化程序参差不齐

集团管控层面信息化系统比较完善，比如：人事系统、财务系统、供应链系统、客户和销售系统、固定资产管理系统、流程审批系统；但各下属企业信息化程度参差不齐，主要为ERP+特定领域专用系统，并由众多计划中MES系统。

 

（2）目标

基于该企业的现状，亿信华辰帮助该企业以数据标准与制度二者为基石，以管理组织、流程和平台三者为实现手段，实现物料主数据全面高效的管理。

同时，如图所示，明确主数据建设的整体发展思路为以七大核心能力构建为支撑，以八大关键举措为手段，逐步实现国内领先的主数据管理建设。

 

（3）建设任务

主要建设任务是物资的标准化，那什么是物资的标准化呢： 

物资标准化的目标是制定一套全集团所有业务板块通行统一的物资分类及编码标准，以支持业务集中管控发展战略与综合管理信息系统建设项目的需要，即通过如图所示的方法来落地物料标准化。

 

（4）项目管理规划 

这个过程主要分成三个阶段，第一阶段是整体的规划，建立标准、搭建平台、完成集团管控系统数据整合（物料、财务、人事、客商）；第二阶段是把主数据管理工作往其他业务模块推进，以及推进下级单位的数据整合；第三阶段是做主数据的查漏补缺，全面完善，整体优化。进行持续的数据治理，逐步构建数据专家团队。 

 

（5）建设成效对比 

主要体现在以下四个方面： 

 

（6）项目成果 

完成人力资源、财务、采购、营销、指标及其他基础等六大类主数据建设，其中物料主数据，涉及40+大类，3000+小类，10万+实体数据，并实现供应链等其他经营系统的数据对接共享。

 

（7）价值展现

经过一年多的项目建设，该集团利用亿信华辰主数据管理软件搭建的主数据平台成功上线，建立了满足各下属公司业务需要的物资分类和各属性字段标准规范模板，实现所有类型主数据在主数据管理平台中统一管控。

最终通过集中的数据管理和全面的数据服务，实现高效的数据利用和可靠的数据质量，比如：第一，大幅度降低了物料重码率，为降低库存提供了保证；第二，满足快速定位及查询的需要，减少了无效操作时间，最终提高了工作效率。

 

三、能源行业案例 

1.能源行业转型升级压力凸显

能源是人类社会生存发展的重要物质基础，攸关国计民生和国家战略竞争力。当前，以新能源、新技术、新材料为主要驱动力的能源革命推动人类社会进入全新能源体系。

与此同时，随着民营企业大规模进入炼化、销售领域，行业竞争不断加剧，资源、能源和环境的刚性约束日益增强，能源化工行业面临一系列挑战。主要表现在以下 4个方面：

 

2.能源行业数字化转型的意义

而数字化转型对于能源行业同样也是意义重大，比如：

（1）资源配置网络化、全局化

深化全员、全要素、全过程成本管控，合理配置资源，提升全要素的流通效率和水平，市场化运作向价值创造聚焦，促进整体价值最大化。

 

（2）产业创新协同化、开放化

建立创新驱动的发展模式，将创新链与产业链、价值链结合，加快推进技术创新、产业创新和商业模式创新，基于新业态、新模式创造新的价值增长点；研制能力与客户需求精准对接，实现个性化定制；构建快速精准适应市场的生产组织方式，满足市场细分需求。

 

（3）生产制造智能化、精益化

提升技术能力、升级管控手段、创新发展模式，着力打造新产品，注重绿色洁净，积极开发生产环境友好产品，加快数字化转型，实现高质量发展，推动产业结构优化升级。

 

3.能源行业的数字化转型包含哪些？

能源数字化转型的核心即使用新兴信息技术充分挖掘和利用能源全生命周期的数据价值，例如物联网技术可实现海量设备实时在线接入，云计算技术提高能源设备数据的收集、存储与分析效率等。

在产能端，通过数据实现设备能耗的管理，产能效益的提升；在用能端：通过数据实现产品多元化，用能稳定性提升；在管能端：通过数据实现能源规划的优化，和灾害应急的规划优化。

 

4.能源行业大数据解决方案

这里亿信华辰也针对能源行业的数据管理问题，推出了大数据解决方案：

通过采集集团和子公司的生产经营全要素数据，实现集团层面全局汇总数据统计分析及可视化需求，支撑集团综合运营管理和企业的采、掘、机、运、通管理，实现企业“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的经营理念，达到集团整体数字化转型及智能化生产目标。

 

5.案例展示

（1）案例背景

临矿集团是全国煤炭企业50强和山东省重点工业企业之一。2011年划归山东能源集团管理，如今已发展成为一家国内横跨鲁蒙陕甘四省区十余个地市，海外涉足澳大利亚，以煤电、铁矿、玻纤三大产业为支柱，以物流贸易、技术服务、现代农业三大产业为支撑，拥有全资、控股企业21家，后备矿产资源储量200亿吨以上的大型企业集团。

 

（2）项目痛点

该集团在2016年开始建设大数据平台，相继完成集团财务共享、人力共享、设备共享、安全生产、党建平台及大数据平台建设，也面向集团层面建了数据仓库，通过对集团领导与二级单位领导提供云中看板，让领导随时随地了解生产经营信息，及时决策。 

但是由于各系统厂商不同，早期也没有健全的数据治理体系，导致在数据使用过程中存在一系列问题，比如：

a）各系统之间，甚至同系统不同表的数据标准不统一，比如存在多套组织机构代码，导致数据关联分析困难。

b）系统设计不规范，缺少审核条件，导致数据质量不够高，存在空值、重复值、误报数据现象。

c）缺乏统一的数据资产管理和数据服务，存在信息孤岛，用数主要靠业务人员自己去业务系统复制粘贴到EXCEL中处理，或者技术人员写SQL查询，数据资产利用效率很低。 

d）现有数据仓库还有待完善，尤其是未对原始数据及分析数据进行数据资产编目，业务人员无法获悉企业数据资产，并通过数据分析工具进行分析取数。 

e）除了结构化管理数据，煤矿、铁矿等生产企业有海量安全、设备物联网数据，需要对海量实时数据、非结构化数据进行采集和统一存储。

 

（3）项目规划

最终经过临矿集团大数据中心和各业务部门的商讨决策，结合亿信华辰数据治理专家的意见，确定了临矿集团数据治理项目的总体目标为通过涵盖全数据生命周期数据治理，建设涵盖人、财、物、产、供、销、安全等业务领域的集团级大数据资产平台，提供各类数据服务，并实现一线业务人员对数据自助分析应用，完成数据赋能。

 

（4）具体路线

对于如何进行数据治理工作呢？主要是通过“盘、规、治”的三字规划路线：

第一，是盘点，也就是建设集团生产经营数据资源目录，资源目录提供服务接口，为一线业务人员生产运营提供数据支撑，实现数据共享，数据交互，充分发挥数据资产价值。

第二，是规划，即建立基于集团生产经营统一的数据标准规范体系，以及更新机制和使用管理制度，形成服务于数据资源全生命周期的标准规范体系，促进多源异构数据的深度融合和共享应用。

第三，是治理，建立数据质量管控体系，以规范和制度为约束，通过数据质量检测工具根据制定的数据标准检测数据，及时发现数据问题，进行数据治理并提炼相应的数据质量检核规则，防止同类问题的重复发生，有效提升数据整体数据质量，从而保证提供高质量，如图所示： 

 

（5）项目亮点

在亿信华辰的大力协助下，依托于亿信华辰的行业经验及自主研发的睿治数据治理平台、亿信ABI工具，实现了临矿集团人力、财务、安全、设备、媒质数据从元数据、数据标准、数据质量、数据资产编目、到数据业务部门自助分析全数据生命周期治理及应用。 

此项目亮点主要体现在以下几个方面：

第一，此项目对整个煤炭能源行业行业具有标杆和典型示范作用。把临矿的成功经验推广复制，可以让更多煤炭能源行业的企业树立正确观念，认识到数据治理重要性和必要性，重拾信心投入到企业数字化转型。 

第二，从特定业务和技术要求、风险和合规性需求等多方位考量，此项目运用战略一致性模型和阿姆斯特丹信息模型，结合集团现有的组织和文化规范，采用集中式的管理模式，并充分运用了科特的重大变革八步法，保证管理和组织优化的持续进行并逐步完善。

第三，此项目不但对数据资产进行编目，并配以业务元数据方便业务人员理解数据含义，更提供了敏捷数据分析工具，让业务人员申请数据后，无需技术人员帮助自行进行数据分析，探索数据背后规律，发现生产工作中的问题并第一时间解决，极大的提升了企业生产效率。

 

（6）项目成果

通过数据资产目录对全集团发布，并用业务元数据解释数据含义，便于业务人员寻找自己所需的数据。业务人员可以对自己所需数据提出申请，数据管理员审批通过后，业务人员可以利用零代码敏捷分析工具自助分析取数，实现数据赋能，支持日常生产经营管理。

 

四、金融行业案例

1.银行数字化转型的意义

首先，随着我国经济结构的调整，银行原有的重点客群发展进入瓶颈期，比如传统支柱型产业房地产、基建等，导致业务增长、资产质量受到了严峻的考验，于是银行将业务焦点由少数的“头部”转向普惠大众的“长尾”，也就是中小企业和零售业务。

其次，近年第三方支付的异军突起，一方面让银行的危机感油然而生，业务转型的动力更足，另一方面又从技术创新角度给银行提供了经验借鉴，打开了银行在“长尾”客群的经营方面的思路。

最后，客户的需求已发生了改变，对于金融服务的期望和要求日益提升，在全渠道体验、定制化内容、智能数据、实时便捷及移动化等方面，对银行都提出了更高要求。

总的来说，银行数字化转型逐渐从互联网金融业务、电子渠道等简单层面逐步拓展到包括战略、组织架构、业务、渠道、营销、风险以及IT等各领域的系统化工作。在业务领域，从零售业务到公司业务再到与智慧城市关联，构建了与Ｃ端、Ｂ端、Ｇ端连接的数字化银行生态体系。

 

2.银行的数字化转型包含哪些内容？

（1）业务及管理系统的数字化

这里主要指的是各业务资源要素和业务流程的数字化。

 

（2）经营的数字化和智能化

主要是对客户服务内容、方式和手段的数字化，是在业务数字化基础上围绕客户经营输出效能。

 

（3）经营的平台化和生态化

这里指的是通过科技手段建立“中间层大脑”，实现对前后台资源及内外部资源的整合创新，构建联合经营生态和跨界服务能力，并统一输出对外服务能力。

 

3.银行数据应用情况分析

当前银行在数据应用方面也是存在一些问题，比如 

第一，缺乏数据梳理，造成行领导看到的数据相互冲突和矛盾；

第二，业务职能不清晰或相互重叠，观察数据视角不尽相同，缺少数据标准与业务统一定义，语轨不一致；

第三，IT架构中中都是以部门级应用为主（如计财、资金计划部等），缺乏从大的管理职能（财务、风险、运营等）综合方面的数据整合、数据标准和统一业务定义；

第四，由于业务系统输入的随意性，导致部分关键业务数据质量较差。

 

4.银行的数据问题

总的来说，表现在以下3个方面：

（1）在数据架构方面：由于全行的数据散落在各个业务系统中，没有进行有效整合，形成竖井式架构，造成多个信息孤岛，整体架构缺少一个稳定的、抗源变化的保存最细粒度历史数据的数据层。无法支撑未来共享性应用。 

（2）在数据应用方面：缺少统一的应用分析标准，缺少统一的基础数据标准。

（3）在数据质量方面：没有归纳并总结数据质量问题，缺少反馈机制，导致长期存在各类数据质量问题。

 

5.银行的数据平台架构

针对银行的数据问题，亿信华辰也是凭借过去在银行项目中积累的经验推出了银行数据平台架构，大家可以看下。

 

6.案例解析 

（1）案例背景

赣州银行信息化程度较高，拥有61个存量系统，2014年就已经搭建数仓系统，拥有不错的数据处理水平。

但由于外部的监管要求和内部业务发展需要，赣州银行于2019年正式启动新信贷等系统的建设，趁此机会同时开展数据治理和数据标准项目，以全新的建设思路打造“新一代”全行级数据管控平台，提升了赣州银行数据管控的成熟度。但是存在主要问题有：

 

（2）项目规划 

针对中小型银行数据治理存在的诸多难点，同时为全面达成数据管控与治理目标，赣州银行携手亿信华辰以全新的建设思路打造“新一代”数据管控平台，如图所示：

 

（3）项目亮点

基于亿信华辰睿治数据平台平台，针对各个痛点问题分别给予了解决：

a）针对中小银行人员匮乏，特别是既懂业务又懂数据的综合性人才稀缺问题，

赣州银行数据管控平台在关键环节运用了多项智能技术和可视化技术，取得了比较好的效果。比如实现数据标准和各个应用系统（数据来源）智能映射和自动检查，当数据来源结构变化，能对数据资产智能化更新，大大降低技术人员底层的维护工作量。

同时在管控平台设计上，引入主流的可视化技术，以业务人员能理解的方式组织功能界面、交互和展示治理成果，打通业务人员全流程的可视化，保证业务人员与技术人员的理解一致，降低对管控人员技术能力的要求。

 

b）随着赣州银行信息化建设的不断深入，业务系统逐步增多、结构关系日趋复杂，管控平台特此针对赣州银行现有的各类数据源实现了元数据自动化采集，从而全面了解历史建设情况，并以此为基础进行深度梳理，形成完善的词根管理，并通过定义统一的用语规范，为各方提供了权威可信的参考依据。 

同时针对赣州银行的各类历史系统标准不一情况，我们通过链接图谱、映射转换等技术手段，可以有效的进行标准规范的转换落地，避免了系统的改造，较好的降低了成本，解决了历史遗留问题。

 

c）中小型银行业务种类繁多，数据问题类型复杂，数据质量不高，仅凭行方人工判断难度大，我们通过研究自身数据特征，量身打造了数据质量问题管控体系。

基于对大量问题数据的研究分析，总结出契合赣州银行的14大类质检规则，充分利用四则运算、数理统计、数据挖掘等多项技术，提供百余种质量规则模板，有效覆盖了90%以上问题场景，较好的降低了人工辨别难度。

数据质量问题的管控不仅仅是一次性的发现辨别，而是持续性的监控提升，因此管控平台通过对质量规则的组合、调度，实现了数据问题的自动、智能探查，避免了需要人工反复排查的局面。同时通过在平台上定义规范的整改流程和绩效评分机制，并提供多维度的质量绩效报告为依据，实现责任到人，促进落实数据整改工作。

 

d）防患于未然，从源头把控，往往可以有效的减少后续诸多不必要的沟通协调与处理，因此赣州银行数据管控平台设计了严格的变更管控流程，保证了从源头进行管理。对于现已存在的各类流程，平台通过简单的拖拉拽就可灵活配置符合银行实际业务场景的规范流程，实现全流程线上管理，并可随着管理制度、组织架构的变更而变更，做到了快速协同反应。 

对于数据治理的几大核心领域，管控平台采用全新Spring Boot+EUI开发，微服务架构，实现各模块的深度融合与联动，治理所有场景全面打通。同时，也充分考虑了系统集成与二次开发扩展性，保证能够适应未来发展需要。

 

（4）项目成果

赣州银行通过与亿信华辰团队配合，基于明确的项目目标，完成了包含元数据管理、数据标准管理、数据质量管控三大主体模块的数据管理平台建设，项目建设成果如下：

第一，通过长达5个月的元数据管理，实现了新信贷、新总账、新理财、核算等系统的注释填充率到达100%；每一次元数据变更都是可控，实现了元数据的变更事前管理。

第二，总计梳理了8个主题、1244条标准，对7000多个关键字段进行落地评估，将治理初期20%的标准通过率提升到现在的85%的通过率。

第三，根据EAST4.0的要求，梳理了300余条规则，建立了相应的预警机制，实现了监管报送指标的自动化监管。严格按照PDCA策略对数据质量进行持续提升。

 

五、政务行业案例 

1.案例背景及痛点 

某市，需要根据中央全面深化改革的决策部署，按照“开展集成改革试点、形成改革集成效应”的总体要求开展集成改革试点工作。

该市的大数据共享交换平台已全面汇聚政务部门及主要重点驻澄单位数据，总计接入57个部门（机构改革后）、超17亿条数据，完成了数据分散化存储到集中化管理的第一步。但是由于各政务部门之间都是独立的，早期也没有健全的数据治理体系，导致在数据使用过程中存在一系列问题，比如：

（1）未提供统一的标准可参照，各政务部门系统建设时数据字典自成一套； 

（2）存在数据质量问题；例如：人社局的就业登记信息，合同起始时间和合同终止时间，正常的应该终止时间比起始时间要晚，但是在实际中有终止时间比起始时间要早的数据；

（3）未建立有效数据问题反馈机制，质量问题反复出现，低质量数据跨部门共享与交互，数据质量问题越来越严重；

（4）虽建立了资源目录，但缺乏数据仓库建设过程，数据表之间关联性差，不利于整体管理数据；

（5）无法监控数据使用率，不能对数据进行精细化管理，数据价值未得到释放。

 

2.项目规划

基于以上问题，该市大数据中心意识到，改革试点工作的关键在于，在现有建设的基础上，进一步提升数据质量，建立数据标准，制定合适的数据问题解决方案，通过涵盖全数据生命周期数据治理，建设涵盖全市各政务部门超17亿条数据的大数据治理平台，建立覆盖数据全生命周期的数据治理，提供各类数据服务。因此，在亿信华辰的帮助下，依据如图所示的步骤，开展数据治理工作。

 

3.项目亮点

最终成功部署了一套大数据治理平台，除此以外，还能对公共数据进行数据治理，提高政务数据质量。

 

4.项目成果

通过数据集成工具，消除数据碎片，打破信息孤岛，累计接入57个部门，超17亿条数据，累计交换量达88.37亿条通过数据资产工具，成功打通省级数据共享直连链路, 外接93项资源共670多万条数据通过数据质量工具，建立健全数据管理机制，向政务部门定期发布数据质量报告。

 

六、公司与产品介绍

1.关于亿信华辰 

亿信华辰成立于2006年，十五年以来一直在智能数据领域，专注于商业智能、数据治理，还有大数据领域的产品研发。亿信华辰的商业智能BI与数据治理两大核心产品，广泛应用于银行、租赁、税务、能源、政务、卫生、教育行业与领域，并与华为中心等集成商合作，打造可持续的、多维度的数据生态体系。

亿信华辰是坚持以卓越的智能数据产品与服务商为愿景，从数据的接入到数据的存储，到数据治理以及数据的分析与应用都有对应的产品和服务。

 

2.产品介绍

（1）睿治数据治理平台

睿治一套完善的，通过的数据治理工具，是由亿信华辰自主研发的，融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理九大产品模块，打通数据治理各个环节，各产品模块可独立或任意组合使用，快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。

 

（2）亿信ABI数据分析平台 

亿信ABI是亿信华辰历经15年打造的国产化BI工具，覆盖数据接入、数据整合、数据分析、数据挖掘的全流程，打通数据全生命周期各环节，能满足政企用户各类复杂的分析需求，帮助政企用户实现高效的数字化转型。

以上就是本次直播的所有内容，感谢大家的积极参与！