数据治理体系的建设是促进公司数据管理体系建设和执行体系落地的有力支撑平台,将分散、多样化的数据通过标准化、质量探查、清洗、集成及监控等技术手段进行优化,形成公司内的数据治理体系,并结合公司组织结构,形成数据管控执行体系,在公司内部持续运行,提升、挖掘公司业务中台内各项应用模块中主数据及其他应用系统的应用价值,为后续数据中台的搭建奠定基础。主要包括数据管理体系设计与实施、数据质量管控体系设计与实施、数据生命周期管控体系设计与实施以及数据治理体系管理规范制定四块具体工作内容,具体工作需依据国家局《烟草行业新型数字基础设施体系技术架构》、《烟草行业数字中台说明》等指导要求进行。

本数据运营平台的数据管理体系设计与实施,主要包括以下四个方面:

1 数据治理组织构建工作

设计数据治理(数据标准、主数据建设、数据资产、数据质量、数据安全、数据生命周期等)相关的组织架构、岗位制度、流程规范等,明确所需岗位角色与能力要求,并根据目标与现状的差距,明确数据治理优化的改进措施、具体举措和实施路径。数据治理组织的构建,旨在明确各级角色和职责,保障数据治理的各项管理办法、工作流程的实施,确保数据治理工作的有序开展。

烟草公司数据运营平台数据治理体系的设计与实施
数据治理组织示例图

2 数据标准管理工作

构建一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系,通过这套体系来推广和应用统一的数据定义、数据分类、纪律格式和转换、编码等从而进行对数据的标准化,保障数据定义和使用的一致性、准确性和完整性的规范性约束。数据标准管理流程包括:编制、审查、发布、贯彻和维护。包括但不限于以下工作:

数据盘点范围:根据重庆中烟数据管理的现状,对公司总部和三个卷烟厂的所有数据进行盘点,包括重庆中烟内部数据(企业战略管控数据、物资采购数据、仓储物流数据、生产制造数据、卷烟营销数据、技术研发数据、财务数据、人力资源数据等);行业内部数据(行业下行数据、工商企业数据、工工企业间协同数据等);行业外部数据(互联网市场数据、消费者行为数据、互联网涉烟数据等)。

数据资产清单:根据盘点的内外部数据,对所有的系统数据和手工数据进行梳理,并对所有内外部结构化和非结构化的数据进行整理,形成《重庆中烟数据资产清单》成果。

数据标准规范:以标准化、规范化、统一化和唯一化为指导,建立数据的标准体系,对所有内外部数据的定义、维度、频率、计算、存储、加工、采集与传输模式等相关内容,制定详细的数据标准管理规范。

标识解析体系:省级数据中台对接行业标识解析体系,结合多级数据传输通道,促进行业、企业数据资源的标准统一、规范采集、有序流动、合理共享。以标识为基础,通过标识编码、标识元数据、标识注册,借由数据中台统一编码(关联数据中台元数据、数据资产),在企业级进行设备注册(边端数据),建立行业唯一数字标识。通过标识解析应用促进行业数据共享与互通,通过运行监测感知行业标识解析各节点运行情况。编码规则由行业数据中台和标识解析体系共同制定。

数据标准管理流程示例图
数据标准管理流程示例图

3 主数据管理体系与工具建设工作

针对重庆中烟主数据管理和业务系统应用主数据的需求,设计主数据的管理组织与流程,结合业务系统建设过程中制定的主数据标准和主数据编码,基于阿里云中台的技术组件落实主数据和主数据管理流程,实现主数据的集中化管理和实时分发,落实对业务中台各模块系统(以 ERP 系统为核心)的支撑能力。通过在数据运营平台中构建“主数据管理平台”,集中管控业务中台各模块数据,为数据中台“全局性”实施打下基础。

烟草公司数据运营平台数据治理体系的设计与实施
主数据管理流程示例图

4 数据资产管理工作

基于《烟草行业数字中台建设指导意见》的相关要求,盘点整理公司总部及所属三个卷烟厂的数据资产清单,设计数据概念模型(包括一级主题域、二级主题域、三级主题域、所有数据实体),形成数据资产目录清单。数据资产管理包括资产分析、资产治理、资产应用等,并需要基于这三个环节的技术研究,将流程、经验、标准和规范等数字化。 同时,在数据资产管理落地过程中,要深入研究国家局关于全国统一工业生产经营管理平台的架构体系,遵循行业工业互联网标识解析体系和省级基线版本的信息分类与编码体系,在国家局发布的标识编制规范的基础上进行范围和内容的完善,设计实施重庆中烟工业互联网标识解析统一可视化管理平台,实现对设备、产品、物料等对象唯一性的定位和数据查询,形成标识数据资源共享机制,促进行业数据交换,最终构建成重庆中烟统一集中的“数据资产管理平台”。

数据资产梳理示例图
数据资产梳理示例图

本系列文章摘取自公开发售的项目招标文件,该项目(纯软件)招标控制价逾 1300 万元,最后德勤公司以 1100 万元中标,分享在此仅供技术交流。

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  7. 烟草公司数据运营平台运维能力构建方案
  8. 烟草公司数据运营平台开发的项目实施和运行维护(软件开发)
目 录
  1. 1 数据治理组织构建工作
  2. 2 数据标准管理工作
  3. 3 主数据管理体系与工具建设工作
  4. 4 数据资产管理工作

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