74页PPT | 埃森哲数据架构设计总体规划方案

1. 数据架构设计的思路

• 评估现状：XX公司数据架构薄弱，缺乏统一模型、分析体系、主数据管理和治理机制。
• 未来方向：进行企业级数据整合和管控体系建设，实现数据资产管理和分析应用。
• 设计目标：明确数据分布、定义数据模型、规划数据分析服务、完善数据治理体系。
• 设计方法：结合业务、应用和技术蓝图，梳理数据资源、定义数据模型、设计数据分析体系、构建数据治理体系。
• 实施路径：梳理数据资源、定义数据模型、设计数据分析技术体系、设计数据治理体系、规划项目实施。

2. 数据资源总体规划

• 数据资源规划是信息化规划的一部分，需要细化设计。

• 主要任务：梳理企业级数据模型，包括概念模型、逻辑模型和物理模型。

• 方法与过程：通过业务能力模型梳理核心数据，参考最佳实践进行数据分类规划，分析数据分布和流向，设计数据架构技术平台。

3. 基础数据管理

• 基础数据管理是数据架构优化的关键，包括主数据、技术和元数据。

• 主数据管理：统一规划、标准和管理平台，梳理主数据、制定标准、质量管理规范和安全规范，选择合适的管理模式，建设主数据管理平台。

• 元数据管理：制定管理制度，识别和管理技术元数据和业务元数据，建设元数据管理系统。

4. 数据分析与数据应用

• 决策支持系统是数据架构的重要应用，可以实现数据可视化、管理“用数据说话”、促进业务规范化管理、形成信息化闭环、建立标准化的KPI分析体系。

• 建设步骤：梳理关键指标体系、构建数据分析系统。

• 分析系统架构：以数据治理体系为保障，以多数据源为输入、以数据仓库为支撑、以数据分析为关键、以数据应用为目标。

• 大数据环境下的转变：从以数据仓库为中心向数据资源池为中心转变。

5. 数据治理与管控

• 数据治理体系涵盖组织架构、评价与考核、治理流程和治理工具四个业务域。

• 组织架构：建议采用联邦式策略，由财务部和流程IT部牵头，各业务部门参与。

• 评价与考核：将数据管控考核纳入集团绩效考核方案，制定考核指标体系。

• 治理流程：制定数据标准、数据质量、数据安全等管理流程。

• 治理工具：建设企业级数据治理平台，实现数据标准、质量管理、绩效考核、元数据和主数据管理等。

6. 项目实施计划建议

• 基于业务价值和实施难度，将项目分为高、中、低三个优先级。

• 规划公司数据架构建设路线图，包括集团数据平台建设、数据仓库与决策支持系统建设、数据资源规划项目等。

• 制定项目实施路线图和投资估算，确保信息化建设目标的实现。