原文《制造业数据治理、数据管理与数据中台架构解决方案》PPT格式，共43页。主要建设内容：制造业数据治理、数据管理之道、制造业数据治理解决方案
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一、数据治理基础
在大型制造企业中，数据治理是确保数据质量、一致性、可用性和安全性的关键。数据治理基础涉及以下几个方面：
1. **数据治理策略**：明确数据治理的目标、原则、范围和流程，确保数据治理活动与企业战略目标保持一致。
2. **数据所有权与责任**：确定数据所有者，明确其在数据质量、安全性、合规性等方面的责任。
3. **数据标准与规范**：制定数据命名、分类、编码、质量等标准和规范，确保数据的一致性和准确性。
4. **数据质量监控**：建立数据质量监控机制，对数据质量进行定期评估和改进。
5. **数据安全与隐私**：确保数据在收集、存储、处理、传输和销毁过程中的安全性和隐私保护。
二、数据管理体系
数据管理体系是大型制造企业实现数据价值的核心。它包括以下几个方面：
1. **数据管理组织**：成立专门的数据管理部门，负责数据治理、数据质量、数据安全等方面的管理。
2. **数据管理流程**：制定数据管理流程，包括数据需求管理、数据设计、数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据服务等环节。
3. **数据管理工具**：采用先进的数据管理工具和技术，提高数据管理的效率和准确性。
4. **数据资产管理**：建立数据资产目录，对数据资产进行分类、评估和管理，确保数据资产的有效利用和保护。
三、企业信息架构
企业信息架构是大型制造企业信息化的基石，它包括以下几个方面：
1. **信息架构规划**：根据企业业务需求和技术发展趋势，制定信息架构规划，明确信息架构的目标、原则和范围。
2. **应用架构**：设计合理的应用架构，包括业务系统、中间件、数据库等组件的选型和集成。
3. **数据架构**：设计数据架构，包括数据模型、数据仓库、数据集市等组件的设计和实现。
4. **技术架构**：选择适合企业的技术架构，包括云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术的应用。
5. **网络安全架构**：构建完善的网络安全架构，保障企业信息资产的安全和合规性。
四、数据中台架构
数据中台是大型制造企业实现数据驱动决策的重要平台。数据中台架构包括以下几个方面：
1. **数据整合与标准化**：将来自不同业务系统、不同格式的数据进行整合和标准化处理，形成统一的数据视图。
2. **数据服务化**：将数据以服务的形式提供给业务部门和第三方应用，提高数据利用效率和响应速度。
3. **数据可视化与分析**：提供丰富的数据可视化工具和分析方法，帮助业务部门更好地理解数据并做出决策。
4. **数据资产管理**：在数据中台上建立数据资产目录和元数据管理功能，实现数据资产的统一管理和利用。
5. **数据安全与隐私**：在数据中台上加强数据安全和隐私保护措施，确保数据在共享和使用过程中的安全性和合规性。
通过构建完善的数据治理基础、数据管理体系、企业信息架构和数据中台架构，大型制造企业可以更好地实现数据价值挖掘和业务创新，提升企业的竞争力和市场地位。
五、制造业数据治理
1、一体化业务及数据管理体系
一体化业务及数据管理体系
2、数据治理的数据架构
• 建立可信、一致和实时的数据生态系统，支持透明和可视的供应链，并提供有价值得业务洞察。
数据治理的数据架构
3、数据治理框架
数据治理架构
4、数据治理建设路径
数据治理建设路径
六、数据管理之道1、一体化数据架构
一体化数据架构
2、一体化建模架构
一体化建模架构
3、企业级信息架构的四个组件
企业级信息架构的四个组件
七、制造业数据治理解决方案1、数据治理的价值
让数据供给更好的支撑数据消费体系，降低使用成本，提升使用效率
数据是公司的核心资产，数据准确是有效内控的基础。数据的价值和风险应被有效管理，以支撑内部管理简化、业务流集成、运营效率提升和经营结果的真实呈现。
数据治理的价值
2、数据治理及数据集设计的整体方法论
数据治理及数据集设计的整体方法论
3、数据治理及数据集设计的整体方法论
数据治理及数据集设计的整体方法论
数据治理及数据集设计的整体方法论
4、数据模型是数据中台的核心位置
数据模型是数据中台的核心数据资产，关系到基础数据整合，开发效率，和数据质量。如何整合好数据模型是数据中台成功的标志
数字化建设方案WORD格式
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