管理架构：定义了IT组织在企业中的定位和结构，包括信息化总监、信息化管理办公室、首席技术官等角色和部门，以及他们如何协同工作。
IT与业务一体化的程度：描述了IT如何与业务流程紧密结合，从需求导向型到战略推动型，反映了IT在企业中的作用和价值。
信息化管控模式：涉及信息化工作的管理和控制方式，如集中式管理和整合式管理，以及它们的优势和劣势。
IT治理框架及核心能力：建立了IT绩效评估、风险管理、预算审核等治理机制，确保IT活动与企业战略一致。
IT人员能力素质模型：定义了IT团队所需的技能和知识，包括通用技能、业务技能、项目管理技能等，并为不同等级的能力设定了要求。
一体化的信息化评价体系：包括对IT组织和业务组织的绩效评估，使用平衡计分卡等工具来衡量财务绩效、内部运营、客户绩效和学习成长。
绩效进行量化评估：通过关键业绩指标(KPI)来量化评估信息化项目的执行、系统运行和业务收益，确保项目目标的实现。
二、汽车制造行业应用架构规划
三大业务板块概览：通常指企业核心的业务领域，如新产品开发(NPI)、市场营销销售(MSS)、订单到交付(OTD)等。
NPI板块主要业务和核心系统：
主要业务：涉及产品规划、设计、验证、生产准备和批量生产等。
核心系统：可能包括产品生命周期管理（PLM）、物料清单（BOM）系统、项目管理工具等。
MSS板块主要业务和核心系统：
主要业务：包括客户关系管理、销售管理、市场营销、售后服务等。
核心系统：可能包括客户关系管理（CRM）、数字营销平台、销售配置系统等。
OTD板块主要业务和核心系统：
主要业务：涉及订单管理、库存管理、生产计划、物流和配送等。
核心系统：可能包括供应链管理（SCM）、企业资源规划（ERP）、仓库管理系统（WMS）等。
C2M管理矩阵：C2M（Consumer to Manufacturer）即从消费者到制造商，是一种商业模式，强调客户定制和快速响应市场变化。
管理矩阵：涉及从客户需求到生产交付的整个流程，包括订单管理、生产调度、物料供应、质量控制等。
C2M模式落地：实施C2M模式需要企业在流程、系统、文化等方面进行调整，以实现客户定制化需求的快速响应。
C2M模式的车辆和配置选择：
车辆选择：提供多种车型供客户选择。
配置选择：允许客户在选定车型的基础上，选择不同的配置选项，如颜色、内饰、技术特性等。
三、汽车制造业应用系统规划
营销系统信息流：
涉及品牌导入、粉丝交互、客户培育、出行服务、互联服务到产品消费的整个流程。
通过CRM系统、客户联系中心、数字营销平台等工具实现客户数据的收集、分析和应用。
PLM（产品生命周期管理）：
管理产品从概念设计到退市的整个生命周期。
支持功能包括产品设计、配置管理、变更管理、产品数据管理等。
BOM管理体系：
BOM（物料清单）是制造业中定义产品组成的重要工具。
全配置化的BOM管理体系支持从工程BOM到制造BOM的转换，以及相关配置管理。
物流系统：
负责管理企业内部和供应链中的物流活动，包括运输、仓储、库存管理等。
利用仓库管理系统（WMS）和供应链管理（SCM）系统提高物流效率。
供应商管理系统：
涉及供应商的选择、评估、合作和绩效管理。
通过供应商门户、供应链协同、采购管理等功能实现供应商关系的优化。
QMS规划（质量管理系统）：
规划和执行质量管理活动，包括质量规划、质量控制、质量保证和质量改进。
QMS系统包括质量数据分析、审计管理、问题解决流程等模块。
财务管理框架：
涉及预算管理、成本核算、财务报告、资金管理等。
四、数据架构整体规划方案
数据模型：定义数据的组织方式和数据之间的关系，包括实体、属性、约束和数据流。
数据仓库：集中存储历史数据，支持复杂的查询和报告，用于决策支持系统。
数据湖：存储原始数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，支持大数据处理和分析。
数据集市：为特定部门或业务线提供定制化的数据视图，优化查询性能。
数据集成：整合来自不同来源的数据，确保数据的一致性和准确性。
数据质量管理：确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
数据安全：实施安全措施，保护数据免受未授权访问和泄露。
数据治理：制定政策、流程和控制措施，以确保数据架构的合规性和有效性。
数据生命周期管理：管理数据从创建、存储、维护到归档和销毁的整个生命周期。
数据访问和报告：提供用户界面和API，方便用户访问和报告数据。
大数据分析：利用高级分析工具和技术，从大量数据中提取有价值的洞察。
实时数据流：实时处理和分析数据流，用于即时决策和响应。
API管理：管理数据访问接口，确保数据服务的可用性和安全性。
数据存储和备份：确保数据的持久化存储和灾难恢复。
✦ 65页PPT方案，仅展示部分
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