Overview
服务概述
以治促用,以用促治的数据治理
唤醒沉睡的数据,激发企业数据价值,实现企业数据从作战成本到战略资产的转变
数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(摘自DAMA数据管理知识体系),是指组织或企业如何管理、维护、保护和优化其数据资产的过程,核心目的就是让数据能够被准确的采集、存储、管理、共享和使用,以便持续提升数据资产质量水平,从而支持组织的决策和业务管控需求,发挥数据资产的数据价值
以体系设计为引领,首先明确战略目标,搭建组织架构与政策体系,夯实治理基础;其次聚焦能力建设,完善数据架构管理机制,构建质量管控、安全防护及元数据标准化能力;同步推进数据资源资产化,通过主数据规范、业务数据整合及指标体系梳理,提升数据资产价值;最终以数据湖为底座,依托可视化分析与智能应用,推动数据共享与服务创新,实现治理成果向业务价值的转化闭环
Customer Pain Points
企业痛点
数据治理的
六大挑战-
01
数据孤岛林立
系统割裂导致数据分散,跨部门协作低效,数字化转型协同受阻 -
02
质量参差不齐
缺失标准与管控,数据冗余、错误频发,分析可信度低,价值挖掘失效 -
03
资产价值埋没
主数据混乱、指标口径不一,数据难整合复用,业务决策依赖经验而非数据 -
04
安全合规风险
敏感数据泄露隐患高,监管问责压力大,智能化应用缺乏可信数据底座支撑 -
05
创新成本攀升
数据开发重复投入,资源浪费严重,难以快速响应市场变化与业务创新需求 -
06
竞争优势受限
无法掌握数据、用好数据,就无法利用数据在竞争中占据优势地位
Solutions and Value
方案与价值

Reference Cases
案例展示
对准业务增长,端到端变革提升效益和能力
企业存在的挑战
某大型设备制造企业,其数据治理方面的痛点主要表现为:
业务协同困难:客户形态与信息标准不统一,创建流程复杂,对运营效率影响巨大。
管理成本超标:多业务线客户管理规则冲突,数据重复建设,冗余存储成本造成管理成本超标。
客户体验受损:重复运营与数据错漏频发,客户满意度不足行业基准值的70%。
决策支持缺失:数据分散在20+系统,全局视图缺失,财报生成周期长达几周甚至月余。
解决方案
架构革新:双层模型统一客户视图
设计“Legal Entity(法人实体)+ Account(业务账户)”模型,兼容多业务管理规则,实现“灵活扩展”与“标准统一”双平衡。
平台筑基:主数据中枢打破孤岛
构建MDM主数据平台,集成全域客户数据,通过API服务实现“数出一孔,全局共享”。
流程标准化:全生命周期质量管控
制定客户数据21项质量规则,覆盖采集、清洗、更新环节,错误率下降九成。
组织赋权:集团级数据Owner落地权责
设立集团数据治理委员会,明确8大业务域数据Owner,问题响应时效从周级缩短至小时级。
达成价值
客户创建时效提升,由一周缩减到一天;
数据准确率提升,数据审批整体效率提升约1倍;
运营成本下降,全集团5套维护设备降为1套,数据维护量降低5倍,节约存储成本数千万;
客户满意度提升,客户满意度提升到90%以上(非常满意);
客户口径一致,协助财报生成周期缩短到最短一周内。
Voice of the Customer





