整车制造行业的数据背景

对于离散型制造非数字原生企业，数据量大且复杂。在数字化时代，数据已经渗透到企业的方方面面，成为重要的生产要素。合理利用数据不仅能够提升企业竞争力，甚至还可以再造企业的商业模式。

然而，拥有了数据并不等于就拥有了数据价值，只有实施有效的数据治理策略，才能持续输出高质量数据，释放数据价值。

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随着企业信息化系统的建设，车企在设计、生产、采购、库存、销售、物流、财务等各环节，逐步满足了业务的信息化需要。

但在企业数字化转型发展的过程中，逐渐暴露出信息系统无法协同、数据无法合并的弊病，影响了业务协同与数据分析。因此整车制造行业数据治理面临的主要问题是：

➤ 整车制造行业大型主机厂都是集团型公司，多套业务系统是基本的IT架构，各个系统独立支撑业务，仅在功能层面有少许交互。因此“数据孤岛”，“数据烟囱”等现象普遍存在。多套异构系统导致数据没有明确的管理组织，缺少统一的数据质量管理体系和数据标准设计，没有规范的数据管理制度。而最根本的原因是缺少数据治理及整合平台。

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【数据治理的一般思路】

数据治理对数字化转型提升主要体现在以下三个方面：战略驱动、数据治理、数据应用。

■ 战略驱动：

企业数字化转型成功的本质是：企业数字化战略规划的成功。企业数字化战略规划需要识别数据战略的利益相关者以及相关诉求，初步设计数据战略相关的管理流程，有计划的开展数据战略的管理。因此数据治理并不仅仅在于技术，数据治理要对准战略方向，要强化企业高层的变革意识，建设数字创新文化。数据治理要贴合企业现状，解决当下的业务问题，实现既定的商业目标，这是数字化转型的起点。

CASE举例：

江淮汽车为切实促进公司十四五数字化战略转型，策划制定了数据治理三年建设目标。首先建立集团级以数据中台为核心的数据集成底座，然后将集团内部主数据级核心业务数据进行逐一治理，打造集团级数据治理平台，最后基于中台数据底座实时及离线数据处理能力结合高质量的数据环境，实现数据价值释放，赋能集团级数字化综合服务。

 

■ 数据治理：

数据治理是实现数据资产管理的核心手段，主要包含主数据管理、数据质量、元数据管理、数据入湖管理等领域，应分阶段、有重点、按需驱动迭代推进并完善。其中主数据治理要做的就是从企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），依据科学的主数据治理方法论，对主数据的进行分类、分级、清洗和丰富，明确主数据全生命周期的管理组织、管理制度。最终以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给全企业范围内需要使用这些数据的操作型系统和分析型系统。

☆ 得帆对主数据的定义：

企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，是统一、稳定、共用的基础数据，比如客户、合作伙伴、员工、车辆、物料单、经销商等，它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。

CASE举例：

某汽车主机厂的主数据管理平台：涵盖了员工、组织、客户、供应商、会计科目、项目、车辆、经销商、银行、物料管理等十多个主数据域的全生命周期管理，以及财务、供应链、IPD等为主题数据域的核心数据资产。以集团数字化转型战略为指引，依据得帆的主数据治理方法论，得帆咨询实施团队与客户方数据治理团队一起，为各主题域搭建了数据模型80+个，搭建主数据平台前端应用管理表90+，接入清洁规范的数据资产400+、元数据3000+，数据质量规则及管控流程若干。以国际标准、国家标准和行业标准为基准实现了各主数据域及主题域数据的全面清洗，进一步提升数据质量。同时也为某汽车主机厂设计和编制了切实可行的主数据集成标准规范，数据治理管理办法、数据质量管理办法、数据模型管理办法、数据分类分级管理办法作为后续数据集成工作开展的指导文件，约束后续IT系统及供应商的系统技术架构设计，保证所有的IT系统与主数据同源同频。

（主数据模型）

（主数据系统执行标准）

  （主数据集成规范）

 

■ 数据应用：

数据治理的终极目标就是发挥数据的应用价值，数据应用一般体现在三个方面：

• 第一对组织各项经营管理活动提供数据决策支持而进行的组织内外部数据探索性分析或挖掘建模，以及对应成果的交付运营、评价推广等活动；

• 第二按照统一的数据管理策略对组织内部的数据进行有选择的对外开放共享，同时按照相关的管理策略引入外部数据供组织内部应用；

• 第三通过对组织内外部数据的统一加工和分析，结合公众、公司和行业的需要，以应用的形式对外提供数据服务，实现数据的跨领域、跨行业的有偿或者无偿服务。随着数据应用层次的递进，也代表着数据价值的提升，同时也反应了数据治理的成效。

CASE举例：

某汽车主机厂基于主数据平台，开发了主数据治理数据实时显示大屏，为主数据治理质量成果提供展示平台，为数据抽取、清洗、检测、反馈的持续运营机制提供保障，让数据的良性运营形成闭环。基于主数据各主题域的治理成果，结合中台高效、稳定的大数据分析能力，支撑了集团国内外近70+分子公司/事业部的基础核算会计、管理会计报表分析，以及内部审计应用的开发，为集团财务分析和审计核查实现了数字化。而对于外部合作伙伴，我们也支撑了商旅报销、车联网（智能客服）等业务系统对高质量数据的需求。

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THE END

随着车联网、5G、云计算、电动化等技术不断演进。无论是大型主机厂还是汽配厂，都在积极的利用数据来提升效率、优化运营和创新业务模式。在数字化转型的背景下，高质量数据、全程数据治理和管控的重要性更加突出。

通过建立完善的数据治理体系和管理办法，精准地收集、沉淀、整合数据，利用数据治理，提升数据获取、共享、转化效率。加强主机厂与客户、经销商、供应商的信任与合作，利用数据分析有针对性地推出新产品和新服务，保障高效并可持续性地运营数据，提升数据资产管理的执行效率和可追溯性。最终实现传统业务赋能、创新业务拓展。