74页PPT｜矿业巨头数据架构标杆规划方案：总体规划、基础数据矩阵管控、数据分析、数据应用、数据治理、数据考核、数据架构演进

1. 数据架构与管理基础薄弱：目前，企业在数据架构和管理方面的基础非常薄弱，缺乏系统性的规划和设计。这导致企业内部存在大量的数据孤岛，数据标准不一致，数据质量难以保证，无法满足企业日益增长的数据应用需求。
2. 数据治理体系亟待完善：企业尚未形成完善的数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等方面的管理都存在明显不足。这导致企业在数据应用过程中面临诸多风险和挑战，如数据泄露、数据误用等。

1. 数据应用水平低：企业内部各业务部门在数据应用方面存在较大的差异，整体应用水平较低。大部分业务部门仍然依赖传统的报表和手工统计方式，缺乏高效的数据分析工具和方法，导致决策效率低下。
2. 数据整合与共享难度大：由于企业内部数据标准不一致、数据格式多样等原因，数据整合与共享的难度较大。这导致企业在跨部门协作和决策支持方面存在较大的障碍，无法充分发挥数据的价值。

1. 建立统一的数据架构：通过数据架构设计，建立统一的数据模型和数据标准，实现企业内部数据的整合和共享。这将有助于消除数据孤岛，提高数据质量，为企业的数据应用提供坚实的基础。
2. 提升数据治理能力：完善数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等方面的管理。通过加强数据治理，确保数据的准确性、完整性和安全性，为企业的决策支持提供可靠的数据保障。
3. 推动数据应用创新：基于统一的数据架构和完善的治理体系，推动数据应用创新，如数据挖掘、机器学习等。这将有助于企业发现新的业务机会，优化业务流程，提高运营效率。

1. 明确需求与目标：在数据架构规划实施之前，需要明确企业的业务需求和数据应用目标。这将有助于确定数据架构设计的方向和重点。
2. 制定实施计划：根据需求与目标，制定详细的数据架构规划实施计划。计划应包括数据资源规划、数据模型设计、数据治理体系建设等方面的内容，并明确时间节点和责任人。
3. 分步实施与迭代优化：按照实施计划分步推进数据架构规划工作，并在实施过程中不断迭代优化。通过持续的改进和优化，确保数据架构能够满足企业不断变化的数据应用需求。

1. 数据资源梳理：对企业内部的数据资源进行全面的梳理和分类，明确各类数据资源的来源、用途、存储方式等。这将有助于企业更好地了解自身的数据资源状况，为后续的数据资源规划和管理提供依据。
2. 数据标准制定：根据企业的业务需求和数据应用目标，制定统一的数据标准。数据标准应包括数据的命名规则、格式要求、编码规范等方面的内容，以确保企业内部数据的一致性和可比性。
3. 数据架构设计：基于数据资源梳理和数据标准制定，设计统一的数据架构。数据架构应包括数据的分类、组织、存储、处理等方面的内容，以支持企业的数据应用需求。

1. 明确数据资源需求：根据企业的业务需求和发展战略，明确企业对数据资源的需求。这将有助于企业更好地规划和管理自身的数据资源，以满足业务需求和支持战略发展。
2. 优化数据资源配置：根据数据资源需求和现有资源状况，优化数据资源的配置。这包括数据资源的整合、共享、备份等方面的内容，以提高数据资源的利用效率和安全性。
3. 建立数据资源管理体系：建立完善的数据资源管理体系，包括数据资源的组织、管理、维护等方面的内容。这将有助于企业更好地管理和利用自身的数据资源，提高数据应用水平。

1. 业务需求分析：通过与企业内部各业务部门的沟通与交流，了解各业务部门的业务需求和数据应用需求。这将有助于企业更好地规划和管理自身的数据资源，以满足业务需求。
2. 数据资源评估：对企业内部的数据资源进行全面的评估和分析，包括数据的数量、质量、价值等方面的内容。这将有助于企业更好地了解自身的数据资源状况，为后续的数据资源规划和管理提供依据。
3. 数据架构设计：基于业务需求分析和数据资源评估结果，设计统一的数据架构。数据架构应包括数据的分类、组织、存储、处理等方面的内容，以支持企业的数据应用需求。

1. 企业战略：数据资源规划应紧密围绕企业的战略目标和发展方向进行。通过数据资源规划，支持企业战略目标的实现和业务的持续发展。
2. 业务需求：数据资源规划应充分考虑企业内部各业务部门的业务需求和数据应用需求。通过数据资源规划，满足业务需求，提高业务运营效率和决策支持能力。
3. 行业最佳实践：借鉴行业内外的最佳实践和经验教训，完善数据资源规划的方法和过程。通过学习和借鉴先进经验，提高企业数据资源规划和管理水平。

1. 确定关键数据资源：根据企业的业务需求和发展战略，确定关键数据资源。关键数据资源是指对企业业务发展具有重要影响的数据资源，如客户数据、产品数据、销售数据等。
2. 梳理数据资源关系：对关键数据资源之间的关系进行梳理和分析，明确数据之间的关联和依赖关系。这将有助于企业更好地了解数据资源的内在结构和逻辑关系，为后续的数据架构设计和数据应用提供支持。

1. 明确数据模型范围：根据企业的业务需求和数据应用需求，明确企业级数据模型的范围和边界。数据模型应涵盖企业内部所有重要的数据实体和属性，以支持企业的数据应用需求。
2. 设计数据模型结构：基于业务需求分析和数据资源梳理结果，设计统一的数据模型结构。数据模型结构应包括数据的分类、层次、关系等方面的内容，以反映企业内部数据的组织结构和逻辑关系。

1. 分析数据交互需求：根据企业的业务需求和数据应用需求，分析关键数据资源之间的交互需求。这包括数据交换的频率、方式、内容等方面的内容，以确保数据资源之间的顺畅交互和共享。
2. 设计数据集成方案：基于数据交互需求分析结果，设计统一的数据集成方案。数据集成方案应包括数据接口的定义、数据的转换和映射规则、数据的传输和同步机制等方面的内容，以实现关键数据资源之间的无缝集成和共享。

1. 确定数据源：根据企业的业务需求和数据应用需求，确定单一和可信的数据源。数据源应具备权威性、准确性和可靠性等特点，以确保数据的真实性和可信度。
2. 管理数据源：建立完善的数据源管理制度和流程，对数据源进行统一管理和维护。这包括数据源的注册、审批、变更等方面的内容，以确保数据源的稳定性和可持续性。

1. 定义CRUD操作：对数据资源的创建（Create）、读取（Read）、更新（Update）和删除（Delete）等操作进行明确定义和描述。这将有助于企业更好地了解数据资源的生命周期和管理流程。
2. 分析CRUD矩阵：基于数据资源的CRUD操作定义，分析各业务部门对数据资源的CRUD权限和需求。通过CRUD矩阵分析，明确各业务部门在数据资源管理中的角色和职责，为数据资源的权限管理和访问控制提供依据。

一、做好基础数据的管理是数据架构优化的关键

1. 数据一致性与标准化：基础数据管理通过制定和执行统一的数据标准和规范，确保企业内各系统间数据的一致性和标准化，从而消除信息孤岛，提高数据的可靠性和可用性。
2. 数据质量与可信度：基础数据的管理是提升数据质量的关键。通过数据清洗、校验和监控等措施，确保数据的准确性、完整性和时效性，为企业决策和业务运营提供可靠的数据支持。

二、统一、集中、标准化的主数据体系

1. 数据整合与共享：统一的主数据体系实现了企业内主数据的集中存储和管理，促进了数据的整合与共享，避免了数据的重复录入和冗余存储，提高了数据的使用效率。
2. 提升业务协同效率：标准化的主数据为企业内各业务系统提供了统一的数据语言，使得跨部门、跨系统的业务协同更加顺畅，提高了企业的整体运营效率。

三、数据管理框架的六个方面

1. 数据质量管理：通过制定和执行严格的数据质量标准和规范，对数据的采集、存储、处理和使用过程进行全程监控和管理，确保数据的质量。
2. 数据安全管理：加强数据安全防护，防止数据泄露、篡改和非法访问，保障企业数据资产的安全。
3. 数据标准管理：建立和维护统一的数据标准体系，确保数据的规范性和一致性。
4. 数据流程管理：优化数据管理流程，提高数据处理的效率和准确性。
5. 数据架构管理：设计合理的数据架构，确保数据的可扩展性和灵活性，满足企业未来发展的需要。
6. 数据组织管理：明确数据管理的组织架构和职责分工，加强数据管理的团队建设和人才培养。

四、主数据建设的四个阶段

1. 需求分析与规划：对企业内部的主数据进行全面梳理和分析，明确主数据建设的目标和需求，制定详细的建设规划。
2. 系统设计与开发：根据规划要求，设计主数据管理系统，包括数据库设计、接口设计、界面设计等，并进行系统开发和测试。
3. 数据迁移与整合：将现有系统中的主数据迁移到新系统中，并进行数据整合和清洗，确保数据的准确性和一致性。
4. 系统部署与运维：将主数据管理系统部署到生产环境中，并进行运维管理，包括数据备份、恢复、监控和故障处理等。

五、主数据的判定标准

1. 业务重要性：主数据应是企业业务运营中不可或缺的数据，对企业的决策和运营具有重要影响。
2. 共享性：主数据应在企业内多个部门和系统间共享使用，避免数据的重复录入和冗余存储。
3. 稳定性：主数据应具有相对稳定性，不易频繁变更，以确保数据的可靠性和一致性。

六、主数据进行优先级排序

1. 业务影响程度：根据主数据对业务运营的影响程度进行排序，优先处理对业务影响较大的主数据。
2. 数据质量现状：根据主数据的当前质量状况进行排序，优先处理质量较差、错误率较高的主数据。
3. 数据使用频率：根据主数据的使用频率进行排序，优先处理使用频率较高的主数据。

七、主数据CRUD分析

1. 创建（Create）：明确主数据的创建流程和责任部门，确保新数据的准确性和完整性。
2. 读取（Read）：规范主数据的读取权限和方式，确保数据的合法使用和隐私保护。
3. 更新（Update）：建立主数据的更新机制和流程，确保数据的时效性和准确性。
4. 删除（Delete）：制定主数据的删除策略和流程，防止数据丢失和误删。

八、制定全集团统一的数据标准

1. 数据命名规范：制定统一的数据命名规则和标准，确保数据的可读性和可理解性。
2. 数据格式规范：规定数据的存储格式和编码方式，确保数据的一致性和兼容性。
3. 数据质量规范：明确数据的质量标准和要求，包括数据的准确性、完整性、时效性等。

九、主数据管理存在四种不同管理模式

1. 注册模式：主数据由各业务系统自行管理，主数据管理系统仅提供数据的注册和引用功能。
2. 共存模式：主数据在业务系统和主数据管理系统中共存，主数据管理系统提供数据的整合和清洗功能。
3. 事务模式：主数据由主数据管理系统统一管理，各业务系统通过接口与主数据管理系统进行交互。
4. 合并模式：主数据在业务系统生成后，定期同步到主数据管理系统进行整合和分析。

十、主数据管理系统功能框架

1. 数据采集与存储：支持从各种数据源采集主数据，并进行存储和管理。
2. 数据整合与清洗：提供数据整合和清洗功能，确保主数据的准确性和一致性。
3. 数据查询与分析：支持对主数据进行查询和分析，为企业决策提供数据支持。
4. 数据服务与共享：提供数据服务和共享功能，促进数据的跨部门、跨系统共享。

十一、主数据管理的主要流程与关键控制节点

1. 数据采集流程：明确数据采集的来源、方式和周期，确保数据的完整性和时效性。
2. 数据审核流程：建立数据审核机制，对数据的质量进行把关和校验。
3. 数据变更流程：规范数据变更的申请、审批和执行流程，确保数据的稳定性和一致性。
4. 数据安全管理流程：加强数据安全防护和管理，防止数据泄露和非法访问。

十二、元数据的基本内涵与管理现状

1. 元数据的定义：元数据是关于数据的数据，描述了数据的结构、属性、来源和关系等信息。
2. 管理现状与挑战：当前企业在元数据管理方面普遍存在元数据分散、标准不统一、管理不规范等问题，需要加强元数据的集中管理和标准化建设。

十三、技术元数据和业务元数据

1. 技术元数据：描述数据的存储结构、技术细节和操作流程等信息，为技术人员提供数据管理和维护的支持。
2. 业务元数据：描述数据的业务含义、业务规则和使用场景等信息，为业务人员提供数据理解和使用的支持。

十四、元数据管理制度与流程

1. 元数据管理制度：建立元数据管理制度和规范，明确元数据的采集、存储、管理和使用要求。
2. 元数据管理流程：规范元数据的申请、审批、变更和发布流程，确保元数据的准确性和一致性。

十五、元数据管理系统主要功能框架参考

1. 元数据采集与管理：支持元数据的采集、存储和管理功能，提供元数据的查询、修改和删除等操作。
2. 元数据关系分析：提供元数据之间的关系分析和展示功能，帮助用户理解数据之间的关联和依赖关系。
3. 元数据质量控制：对元数据的质量进行监控和管理，确保元数据的准确性和完整性。

十六、元数据管理系统技术架构参考

1. 数据层：存储元数据的数据库和文件系统。
2. 服务层：提供元数据管理服务的接口和组件，支持元数据的查询、修改和删除等操作。
3. 应用层：提供元数据的可视化展示和分析工具，帮助用户理解和使用元数据。

第四章：数据分析总体规划

一、决策支持系统是企业决策和经营管理的重要抓手

1. 提升决策效率：决策支持系统通过提供全面的数据分析和可视化展示功能，帮助企业决策者快速了解业务状况和市场趋势，提高决策效率。
2. 优化资源配置：通过对历史数据和实时数据的分析，决策支持系统可以揭示业务运营中的瓶颈和问题，为企业的资源配置和流程优化提供数据支持。

二、决策支持系统建设的第一项工作是梳理关键指标体系

1. 明确分析主题：根据企业的战略目标和业务需求，明确分析主题和关键指标，确保数据分析的针对性和有效性。
2. 构建指标体系：构建层次分明、逻辑清晰的指标体系，为数据分析提供统一的标准和规范。

三、分析企业战略目标，形成企业战略地图

1. 战略分解：将企业的总体战略目标分解为可操作的具体目标，明确各部门和岗位的职责和任务。
2. 制定战略地图：通过绘制战略地图，展示各部门和岗位之间的协同关系和关键绩效指标，为企业的战略实施提供可视化支持。

四、决策支持系统建设的第二项工作是构建科学完整的数据分析系统

1. 数据源整合：整合企业内部和外部的各种数据源，确保数据分析的全面性和准确性。
2. 数据分析模型：建立科学的数据分析模型，包括统计分析、数据挖掘、机器学习等方法，为企业的决策和运营提供数据支持。

五、集团级数据分析系统应用体系框架

1. 数据源层：整合企业内部和外部的各种数据源，包括业务系统数据、外部市场数据、社交媒体数据等。
2. 数据整合层：对数据源层的数据进行清洗、转换和整合，形成统一的数据仓库或数据湖。
3. 数据分析层：运用各种数据分析模型和方法，对数据进行深度挖掘和分析，形成有价值的洞察和建议。
4. 数据应用层：将数据分析结果应用于企业的决策、运营和管理中，推动企业的业务发展和创新。

六、大数据环境下数据平台架构的转变

1. 从数据仓库到数据湖：随着大数据技术的发展和应用，传统的数据仓库架构逐渐向数据湖架构转变，以更好地支持大规模、多样化的数据处理和分析需求。
2. 实时数据处理：大数据环境下，实时数据处理成为重要的趋势和需求，要求数据平台具备实时数据采集、处理和分析的能力。

第五章：数据治理与管控

一、数据治理体系的四个业务域

1. 数据标准管理：制定和执行统一的数据标准和规范，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据质量管理：通过数据清洗、校验和监控等措施，提高数据的质量和可信度。
3. 数据安全管理：加强数据安全防护和管理，防止数据泄露和非法访问。
4. 数据生命周期管理：规范数据的创建、存储、使用、归档和销毁等全生命周期管理流程。

二、集团企业数据管理组织最常见的有三种模式

1. 集中式管理：设立专门的数据管理部门或团队，负责全集团的数据管理和治理工作。
2. 分布式管理：各业务部门自行负责本部门的数据管理和治理工作，缺乏统一的标准和规范。
3. 联邦式管理：在集团层面设立数据治理委员会或类似机构，负责数据治理的总体规划和协调，各业务部门在统一的标准和规范下开展数据管理和治理工作。

三、构建一个联邦式的数据管理组织

1. 明确组织架构：设立数据治理委员会作为决策层，负责数据治理的总体规划和决策；设立数据治理工作组作为管理层，负责数据治理的日常管理和协调工作；各业务部门设立数据管理负责人或团队作为执行层，负责本部门的数据管理和治理工作。
2. 制定管理制度和规范：制定统一的数据管理制度和规范，明确各部门和岗位的职责和权限，确保数据管理和治理工作的有序开展。

四、数据管控考核评价

1. 考核指标：根据数据治理的目标和要求，制定具体的考核指标，如数据质量、数据安全、数据标准执行率等。
2. 考核方式：采用定量和定性相结合的方式对数据进行考核和评价，确保考核结果的客观性和准确性。

五、数据管控考核指标体系示例

1. 数据质量考核：包括数据的准确性、完整性、时效性等指标。
2. 数据安全考核：包括数据泄露、非法访问等情况的考核。
3. 数据标准执行率考核：考核各部门和岗位对数据标准的执行情况。

六、全面实现数据的规范化、流程化治理

1. 制定治理流程：明确数据治理的各个环节和流程，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等。
2. 加强流程监控：通过技术手段和管理措施对数据治理流程进行全程监控和管理，确保流程的规范性和有效性。

七、逐步构建完整的数据管理制度和规范

1. 数据管理制度：包括数据管理的组织架构、职责分工、工作流程等。
2. 数据规范：包括数据标准、数据质量、数据安全等方面的规范和要求。

第六章：项目实施计划建议

一、未来数据架构项目的实施顺序分类

1. 优先级排序：根据项目的业务价值、实施难度等因素进行优先级排序，确保重要和紧急的项目优先实施。
2. 分类实施：将项目按照不同的类型和特点进行分类实施，如基础数据建设、数据分析系统建设等。

二、两大因素进行组合形成四个象限

1. 高优先级/低实施难度：这类项目应优先实施，以确保快速见效和回报。
2. 高优先级/高实施难度：这类项目需要投入更多的资源和时间进行规划和实施，但具有较高的业务价值。
3. 低优先级/低实施难度：这类项目可以在资源允许的情况下逐步实施。
4. 低优先级/高实施难度：这类项目可以根据企业的实际需求和资源情况进行评估和决策。

三、数据架构建设路线图

1. 短期目标：明确短期内的数据架构建设目标和任务，如完成基础数据建设、数据分析系统搭建等。
2. 中期目标：制定中期内的数据架构发展规划，包括数据治理体系的完善、数据平台的优化等。
3. 长期目标：展望长期内的数据架构发展愿景和方向，如实现数据的全面智能化管理和应用等。

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