企业数据治理体系和应用场景案例分享
本前沿 ●企业数据治理体系和应用场景案例分享
企业家朋友： 更好的支撑企业数字化转型项目的建设；
：更好的培养数据治理人才；
高校学生： 更好的职业选择；
**不承诺此次培训后：
● 为数据资产管理专家
● 能够成功实践数据资产管理，并有效控制数据管理项目的落地
课程目标： 了解标杆企业数据治理框架体系和应用场景的实践做法，为各位学员提供相关决策参考
数据治理培训课程的收获
√ 数据治理政策的最新解读
√ 领先实践数据治理框架体系
√ 获得数据治理应用场景方法及相关案例
标准
体系
平台
建设
DGC 数治云
Data Governance
Cloud 课程的目标
治理
组织
第3页
二、企业数据治理体系案例分享
概览篇：数据治理相关概念及体系框架
不同行业数据治理框架体系案例剖析
三、数据治理应用场景案例分享
数据治理应用场景设计方法介绍
应用场景案例分享 (HR 域、财务域、设备域)
一 、数据治理管理现状及发展趋势
国内外数据治理背景解读
四 、数据治理领域未来职业相关观点和建议
企业数据治理体系和应用场景案例分享
目录
CONTENTS
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Data Governance
Cloud
数据治理挑战及建设思路
举
第4页
数据治理背景、政策解读
序号 主要事件 主导组织 发布时间
1 《 关于构建更加完善某省市场化配置体制机制的意见》第一次提出 数
据是生产要素
中共中央、 十九届四
中全会
2 国资委颁布了《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知)
-构建数据治理体系
国资委
3 《数据安全法》颁布实施为了规范数据处理活动，保
障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护
国家主权、安全和发展利益，制定的法律
全国人民代表大会常务委员会
4 《个人信息保护法》颁布实施，了保护个人信息权益，规范个人信息
处理活动，保障个人信息依法有序自由流动，促进个人信息合理利用
而制定的法律
全国人民代表大会常务委员会
5 《大数据从业人员能力要求标准》,大数据工程师作为正式职业岗位
描述发布-数据从业者福音
工业和信息化部、人社部、电
子标准化院
6 《 关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》-数据二十条’
着力构建我国数据基础制度的“四”
中共中央
7 《国家数据局》成立，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资
源整合共享和开发利用，统筹推进数字经济、数字社会规划和建设等
国家发展和改革委员
8 《关于构建国资某著名企业大数据体系的指导意见》,某著名企业大数
据治理二十条
国资委
9 《 企业数据资源相关会计处理暂行规定》规范企业数据资源相关会计
处理，强化相关会计信息披露，发挥数据要素价值
财政部，财会(20 2 3 ) 2 1号
文，2024年1月1日起施行
10 中国资产评估协会发布的《数据资产评估指导意见》 中国资产评估协会
Go 国家层面政策导向： 近年度数据治理领域10件大事
Cloud
Dat
DG
第6更
产 率和全要素生产率，第三次释放是数据资产/本
化
数据资产交 包括
块内、场外交易 开发
衍生数据产品
■前两次价值释放是企业为主，提升实体经济的劳动生
数字化转型阶段：企业内
部数据治理和挖掘利用，
主要是原生数据资产
数据支撑业务系统运转，推动业务数字化转
型与贯通。(透明化、效率提升、风险控制)
■ 数 据 要 素 三 次 价 值 释 放 过 程 ： 1 ) 数 据 支 撑 业 务 贯 通 ； 2 ) 数 据 推 动 数 智 决 策 ； 3 ) 数 据 流
通 对 外 赋 能
数据流通对外赋能，打破数据壁垒，数据
更普惠
数据分析使战略决策更智慧，支
撑业务智能化决策。(智能化)
政策背景介绍-底层逻辑
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Cloud
一次价值
业务贯通
三次价值
流通赋能
二次价值
数智决策
对内 对外
第7页
三个着眼点 三权分置 三个分类
“ 保安全 ”
数据安全是数据要素流通交线 数据资源持有权 公共数据
“ 重发展 ”
发挥政府有序引导和规范发展的作用 数据加工使用权 企业数据
“ 促创新 ”
对于探索性创新的领域建立容错机制 数据产品经营权 个人数据
第一份专门文件：数据是新型生产要素
第一份要素基础制度：指南针、长期性、稳定性
“数据要素基础制度建设事关国家发展大局”
“事关大局”
“数据要素基础制度建设事关安全大局”
加快构建数据基础制度，增强经济发展新功能
“重要指向”
加快构建数据基础制度，构第国家竞争新优热
2022年12月19日， 《中共中央关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 ( 简称“数据二十条”)发布
“数据二十条”围绕促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济这一主线， 以数据产权制度、流通交、收益分配制度、治 理制
度为核心，明确了数某省市场制度建设的基本框架、前进方向和工作重点，初步形成我国数据基础制度的 “四”。
数据可以作为无形资产列入会计目录，评估资产价值、
投资转让、融资贷款等。
政策背景介绍-数据二十条
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Cloud
两 个
“ 第一份 ”
收
益
分
配
制
度
数
据
产
权
制
度
安
全
治
理
制
度
流
通
交
一条主线
第8页
两 个
两 个
班究院
成立国家数据局， 一方面是提高国家对数据交机制建设，以及
数据基础设施建设的支持力度，用专业化的部门来推动数据产业发
展，另一方面是通过高权限部门的方式，打通数据链路，实观数据
整合。
建立国家层面的数据管理机构，有助于发展数字经济，抓住全球新一代
科技发展浪潮，数字中国建设将得到更多的制度保障，更加规范有序
,从而进一步拉动数字经济高速发展，推进数实融合。
负责协调推进数据
基础制度建设
统筹数据资源整合
共享和开发利用
统筹推进数字中国、
数字经济、数字社会
规划和建设等
将中央同络安全和信息化委员会
办公室承担的
·研究拟订数字中国建设方案
▶协调推动公共服务和社会治理
信息化
·协调促进某省市建设
·协调国家重要信息资源开发利
用与共享
推动信息资源跨行业跨部门互
联互通等职责
国家发展和改革委员会承担的
·统筹推进数字经济发展
·组织实施国家大数据战略
·推进数据要素基础制度建设
推进数字基础设施布局建设等
职责
划入围家数据局
：原中央网络安全
和信息化委员会办公室副
主任、国家互联网信息办
公室副主任，工业和信息
化部副部长、中国某著名
企业董 事长
■2023年3月7日，组建国家数据局，将有力促进数据要素技术创新、开发利用和有效治理，以数据强国支撑数
由
国
家
发
展
和
改
革
委
员
会
管
理
国
家
数
据
局
国家数据局成立
国家数据局成立为中国数字化转型注入新动力!!
字中国的建设。
器
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国
家
数
第9页
数据资源入表相关准 则 依 据。
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(财会[2023]11号)
· 解决数据资产能否作为会计上的资产确认
· 作为哪类资产入表
· 明确计量基础
《企业会计准则第6号——无形资产》(财会[2006]3号)》
《<企业会计准则第6号——无形资产>应用指南》(财会
[2006]18号)
《企业会计准则第1号——存货》(财会[2006]3号)》
《<企业会计准则第1号——存货>应用指南》(财会[2006]18号)
《企业会计准则第14号——收入》(财会[2006]3号)》
……
企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利
益的预期消耗方式等对数据资源相关交项进行会计确认、计量和报告。
企业使用的数据资源 无形资产
企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源—
一存货
会计司
Mnatry at fnvea st he Fwp a Rasudie df Cu
·
SRCR: 普 - 发考
叶 会(M3)119
有为画委、有关育属机某省市、自治区某省市。非划单判态时此开 CM)。 新温4产建进RE 时范码，对部各地其
解。有天单位：
为规看细资深相关全计地理，强化相天会让级息我露，根据《中体人民具和国会计识)和相天企业会计准明，我们制定
了《业业期据资测相为会计处理制行所定),现子印发，请难积执行。
■有助于进一步推动和规范数据相关企业执行会计准则，准确反映数
据相关业务和经济实质；有助于为有关监管部门完善数字经济治理
体系、加强宏观管理提供会计信息支撑，也为投资者等报表使用者
了解企业数据资源价值、提升决策效率提供有用信息。
财政部会计司于2023年8月21日正式发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,暂行规定主要围绕数据资源是否可以作为资产入
表，数据资源及相关交进行会计处理，如何在财务报表中列示，以及需要做出何等程度的披露等方面进行规范，将自2024年1月1
财政部下发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》
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Data Governance
Cloud
日起施行且采用未来适用法。
财政部
XP
第10页
年2
二、企业数据治理体系案例分享
概览篇：数据治理相关概念及体系框架
不同行业数据治理框架体系案例剖析
三、数据治理应用场景案例分享
数据治理应用场景设计方法介绍
应用场景案例分享 (HR 域、财务域、设备域)
四 、数据治理领域未来职业相关观点和建议
一 、数据治理管理现状及发展趋势
数据治理挑战及建设思路
企业数据治理体系和应用场景案例分享
目录
CONTENTS
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国内外数据治理背景解读
举
第12页
项目型治理，
难延续
在实际执行过程中往
往以项目交付为目标
， 点到为止，导致治
理 不全面、无延续，
效 果也注定是差强人
意。 一个持续漫长的
运营 过程，需要逐步
完善、 分步迭代，指
望一步 到位完成数
据治理是 不现实的
被动型治理，
成效不可见
看不见摸不着，无法在
治理过程中多角度、多
维度地实时展现数据全
貌来有效检验和评判数
据治理工作；当发现质
量问题时建设质量平台、
需要数据字典的时候建
设元数据管理平台，将
原本完整的治理体系割
裂为多个系统、多个平
台，造成系统集成难度
高、治理效果差
随着企业数据治理工作的推进，我们发现数据治理工作的质量并不理想，只有确保数据的标准化、规范化、可
信可用，才能进一步通过数据运营、数据应用帮助企业实现数据资产管理、发现数据问题、发掘数据价值，
误区型治理，
难聚焦
随着数据平台的建
设脚本和任务越来
越多，本来管理数
据变为了管理程序；
数据治理的本质是
管理数据，走入误
区变成管理程序、
脚本、任务，造成
头疼治头，脚疼治
脚，不是体系化治
理数据治理
事后型治理，
数据不一致
历史原因，采用
“先建后治”的
方式，通过手工
填报等的方式进
行元数据探查，
数据质量管理，
事后才能发现数
据质量问题，然
后去治理，容易
造成管理的内容
和生产内容的不
一致
为治理而治
理 ， 未与
业 务紧密
结合 来理
解数据 的
内涵 ， 数
据治理质量
和安全难以
提升。
进而实现企业数据资产的盘活和有效利用。常见的“两不三难”的情况
企业数据治理工作之困
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Cloud
泛在化治理，
难提质
第14页
数据采集与信
息化能力
离线数据采集
实时数据采集
结构化数据
采集
非结构化数据
采集
视频数据采集
物联网数据
采集
手工数据补录
采集
*
大数据存储与
计算能力 数据应用能力
人员与组织
客户与供应商
规划、计划与预算
财务与资产
合同
项目
物资
生产
产品与服务
研发
质量
安全健康环保应急
文档
数据需求管理
数据产品管理
数据运维管理
数据资产价值评估
数据资产推广
数据资产价值变现
数据运营评价
…
数据架构管理
数据标准管理
主数据管理
元数据管理
数据建模管理
指标数据管理
数据质量管理
数据安全管理
数据生命理
统计分析
灵活查询
多维分析
数据挖掘
人工智能
标签管理
知识图谱
数据可视化
数据需求管理
数据资源目录
数据服务接口管理
数据共享与交换
数据报送管理
数据开发管理
数据开放管理
…
数据采集规
划设计
信息系统规
划建设
经营管理域
信息化建设
研发域
信息化建设
生产运营域
信息化建设
过程管理域
信息化建设
过程控制域
信息化建设
物联网域
信息化建设
数据库数据
文件数据
图片数据
视频数据
音频数据
时序数据
关系图谱数据
… ·
数据治理发展趋势研究-数据治理8大能力建设
Data Governance
CLwL
全业务领域、全业务过程数据闭环管理(实现了统筹或分层集中)
数据单一来源、在组织内顺畅流动(实现了数据标准化和数据认责)
各 部 门 各 岗 位 能 够 获 得 开 展 工 作 所 需 的 数 据 资 源 ( 实 现 了 数 据 要 素 化 )
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数据服务能力
数据运营能力
数据分析能力数据汇聚能力 数据治理能力
第16页
……
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企业数据治理工作思路
■借助人工智能的工具，应全方位治， 通过源头、过程、应用治理逐渐形成数据全生命理体系。健全数据治 理体系，
推动治理环节前移，可大幅提升治理效率，保证数据质量，降低数据管理综合成本。
压实责任，关联业务，数据治理需要体系化建设。 推送前端，有效检验，数据治理需要建管一体化。
多层次、多角度、全生命对数据进行治理，使数 将后台治理数据推到前端，让治理工作看得见、摸得着，
1
据具有活力，适应数据应用变化，充分挖掘数据价值。确 2 并供总部职能部门、分子公司使用，来实时检验数据治
保数据治理的质量与数据内涵一致，数据治理需要贯穿数 理情况，有助于解决数据管理与数据生产口径不一致的
据全生命，保证数据在采集、加工、共享、存储、应 问题，避免出现两低效管理模式。
用整个过程中的完整性、准确性、 一致性和实效性；
数据支撑，数据治理需要聚焦业务和应用场景。 做好数据资产顶层设计，健全管控体系、配套管理。
做好数据资产顶层规划设计，循序渐进，完善数据治
3 4 理管控体系，做到有章可依，有法可依。
提高企业员工对数据资产管理基础知识认知，建立起
数据文化。
17
d
Governance
Clou
Data
业务部门牵头， IT部门统筹，外部咨询团队支撑
与应用系统建设同步，支撑职能部门业务多场景应用和
服务，为企业提供个性化、智能化、精准推送能力。
第17页
不同行业数据治理框架体系案例剖析
三、数据治理应用场景案例分享
数据治理应用场景设计方法介绍
应用场景案例分享 (HR 域、财务域、设备域)
一、数据治理管理现状及发展趋势
国内外数据治理背景解读
数据治理挑战及建设思路
二、企业数据治理体系案例分享
四 、数据治理领域未来职业相关观点和建议
概览篇：数据治理相关概念及体系框架
企业数据治理体系和应用场景案例分享
目录
CONTENTS
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Cloud
第18页
那么,数据治理的治：惩治的治?还是统治的治?是治病的治?
数据治理(本质做的工作) Data Governance
建立秩序(组织、制度、认责、标准、规范、考核)+提供工具(数据仓一体化数据平台+数据治理工具)、营造生态
(日常数据管理+数据运营)+创造价值(共享、开放和变现)
数据治理目标： 保证数据的有效性、可访问性、高质量、 一致性、可审计和安全性。
“治”在汉语中，是个很严厉的词。
惩处、惩治： 不效则治臣之罪，以告先帝之灵。 ——诸葛亮《出师表》
统治： 或劳心，或劳力。劳心者治人，劳力者治于人。治于人者食人，治人者食于人。 ——《·滕文公上》
治疗、治病： 如人有疾，不治则寝以深。 ——《盐铁论·世务》
数据管理指利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的
作用
广义数据治理： 是围绕将数据作为企业资产而展开的一系列的具体化工作，数据治理是保证数据的可信可靠可用，满足业务对
数据质量和数据安全的期待的系列举措。
数据“治”理与数据管理理解
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Cloud
第19页
》从数据流向看，主数据的识别、定义、建模应先于业务应用(实际情况有所差别),业务应用在主
数据的支持下才能顺畅运行，分析域的数据湖、数据仓库、分析应用等以及对应的元数据治理则要
更后面一些
》信息化时代，主数据是ERP 实现全企业集中管控的核心技术基础，数字化时代，主数据治理对于克
服微服务为代表的碎片化企业应用架构带来的企业整体管控困难问题仍然具有核心基础意义
》主数据仍然可以用元数据来进行描述，所以也有自己的元数据，可以纳入元数据管理
事务域数据治理的几条主线
唯一性
准确性
规范化/一致性
主数据质量
为业务应用提供高质量的、
唯一标识的、跨系统保持一
致的共享数据
主数据库
主数据的元
数据
元数据库
数据治理辨析-业务域数据治理(主数据治理)
■以主数据为核心， 目标是确保业务应用及其集成与交互的顺畅，提高数据质量，降低业务风险
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Cloud
业务数
据库
分
析
域
业务应用
Tips
第20页
分析域数据治理的几条主线
数据规范化
数据架构与业务属性
数据位置与流向
数据质量与可用性
数据安全
产供销人财物等的生产
经营场景的智能优化
统计查询、多维分析钻
取、2D/3D 可视化
DM
DW
ODS
ETL数据抽取清洗加载
业务应用 业务DB
■以元数据为核心，目标是理顺数据分析建模过程，提高数据质量，为构建分析型数据应用提供保障
元数据治理解决“数据4问”:我是谁?我在哪里?我从哪里来?我往何处去?
数据表、指标等的命
名规范和编码规范
数据分层、库表结松
以及相互关系，维度
数据和指标数据
数据资源目录、
存储位置、血缘
关系及流动方向
数据的业务质
量和技术质量，
数据可用性
数据的分级分类、
角色授权、隐私保
护、、审计等
Tips
■是构建数据仓库、数据中台、数据湖/大
数据平台过程中的一个关键工作
■目前对非结构化数据、 (工业)时序数
据治理效果不好
场景应用层
数据展现层
数据存储层
数据采集层
原始数据层
相关信息即
元数据，在
元数据库中
管理和维护
元数据库
数据治理辨析-分析域数据治理(元数据治理)
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Cloud
第21页
数据型应用
数据可视化
数据检索
自助分析
数学规划最优化
数据智能/Al
数据集
数据目录、索引
多维数据集
数据集+算法
数据集+算法
架构管理
数据标准
数据质量
数据安全
数据应用
规范化数据集
数据资产目录
数据模型(指
标/维度)
规范化数据集
规范化数据集
新一代数据治理是应用导向的
数据治理
数据战略
治理组织
应用架构
流程型应用
要求共性数据
标准化、高质
量、安全可靠
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Cloud
主数据与参考
数据
数据
采集
交换
加载
清洗
数据架构
生存
数据
存储
数据
源
元数
据
第22页
数
据
战
略
数
据
架
构
数
据
目
录
数
据
标
准
化
开
放
共
享质
量
安
全
动 活 理 治
外
部
数
据
感
知
数
据
非
结
构
化
数
据
时
序
数
据
指
标
数
据
交主
数
据
与
参
考
数
据
新一代数据治理是全域、全类型完整体系dGovernanceClouData
研发
工艺
销售
制造
物资
质量
财务
。*
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数据类型
业务域
第23页
数据资产 财务资产 房地产 实物资产
Intangibility无形 √
Sole不可替代 √
Non-depletable
不可消耗
可复制、共享 可以用尽 可以用尽
Non-degrading
不会贬值
√ √ 贬值 贬值
Durable持久性 √ √ √
Strategic战略性 √ √ √ √
数据资产 (Data Asset) 是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，
以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。在企业中，并非所有的数据
都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。
基本概念：数据资产
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Cloud
第24页
战略规划 战略实施 战略评估
指导与监督
数据需求管理 数据服务管理 开发运维管理
数据确权 数据应用管理 评估与审计
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概述篇：企业数据治理体系框架-黄金屋-是一个体系化工程dGovernanceClouData
组织保障
组织架构
制度规范
管理机制
人才培养
技 术
支撑
数据流通
数据产品管
理
数据开放共
享管理
数据交
理
数据价值管
理
IT 能力
数据治理管理平台(含主数据、数
据指标等工具集)
数据标准管理
元数据管理
文件和内容管理
支撑需求
湖仓一体化大数据平台
■ 不忘初心，不仅仅是技术帐，更是一本经济账(提质增效、降本增利)
数据质量管理 数据安全管理 时序数据管理
数据资产目录
数据指标管理
数据模型管理
主数据管理
数据战略
(愿景与目标)
数据
运营
数据
管理
新技术创新
规范
保障
调整
发展
平台工具
支撑
服务
第26页
数据资产化、资本化需求。实现数据资产流
通，开放共享 (跨层级、跨地域、跨系统、
跨部门、跨企业、跨业务),实现企业数据
价值挖掘及数据资产变现升值
数据运营、数据安全合规保证、成本优化和
控制。实现数据资产“可见、可懂、可用、
可运营“
查找和加工便捷性需求。数据好找、好看、
好用、实时，实现数据资可复用，有好的用
户体验需求。解决了企业数据资产查找难，
应用难，管理难等问题
数据质量有保障、准确、完整、有效。
自我实现
尊重需求
社交需求
安全需求
■ 需求层次理论，是由美国心理学家于1943年在《人类动机理论》中所提出的该理论将人类的需求像阶梯一
样从低到高分为5个层次。数字化不同阶段，企业不同的角色和时期，数据治理关注的核心不同，需要做好需求管理。
价值
安全运营
便 捷
质量
概述篇：数据治理“的需求层次”
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Cloud
数据产出及时性
生理需求 时效
第28页
三、数据治理应用场景案例分享
数据治理应用场景设计方法介绍
应用场景案例分享 (HR 域、财务域、设备域)
一、数据治理管理现状及发展趋势
国内外数据治理背景解读
数据治理挑战及建设思路
二、企业数据治理体系案例分享
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企业数据治理体系和应用场景案例分享
四 、数据治理领域未来职业相关观点和建议
不同行业数据治理框架体系案例剖析
目录
CONTENTS
概览篇：数据治理相关概念及体系框架
第29页
全管理
参 移
促进 数据质 导 与 监
数据目
需求
量管理生
录管理
数据管理
支撑需求 IT能力
技术支撑
制度规范 管理机制
准管理
数据标
构管理
数据架理
据
管
数
管理
元数据
业务数字化
营销数字化
物资数字化
财务数字化
综合数字化
办公数字化
生产数字化
…
数据
共享开放
服务
数据
效益评估
某某著名企业案例-数据资产管理框架
(范例)
公司转型升级
智能某著名企
业运 营
商
数据
服务管理
数据
需求管理
数据
运维管理
导 与 发
组织管理
制度规范 管理机制
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Data Governance
Cloud
人才培养
调整发展
数据战略
规划 实施评估
组织架构
规范保障
XXXX数据资产管理框架
能源生态系
统供应商
能源价值链
供应商
数据运营
数据安
产生
第30页
公司转型升级
三商转型
双碳目标
世界一流企业
数据定价管理
指 引
数据运维管理
数据共字开做
数据运营
数据器求管理
数据分级分关
数据报务管理
数据资产
目录管理
某某著名企业案例-数据资产管理总体工作框架
(2021)
数据资产价值评估
数据管理
主数据管速 数据括标管理
数据安全管源 数据模型管展
创建 传输 存储 加工 发布 使用 归档
IT 能力
技术支撑
平台工具 技术创新
定责
创利
尊 利
数据流通
拓量
数据贡献度管理
数据产 数据应
品管理
数据战略实施 数据战略评估
指导与监督
数据确权管理 数据凭证管理
支撑指引
元激据管理
歌民质置管理
规划
业务向导
组织
架构
国家政策 法律法规 行业规范 生态发展
规范保障 调整发
展
业务驱动因素
经营管理数字化
xxxx 数据资产管理体系框架
外部协调
客户服务数字化
促 进
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Cloud
生产营运数字化
数据合规管理
数属认责管理
数据 数据结
算管理
数字产业化
数据战略
数据战略规划
数据应用价值评估
组织机制
制度
规范
确权
推动
优本
管理
机制
需求
人才
培 养
第31页
服务
数据计费管理
数据推广
支撑
…… …
创建了多主体互动融合的管理模式
构建了政府、监管部门、产业链等多元主体互动融合，开放式的数据资产管理模
式，推动建立“共创共建共享”的管理机制。
首次提出“责权利，量本利”的指导思想与策略路径
基于实体企业生产经营的本质要求，基于数据XXXX维持属性，在业务首次提出了
“贵权利” “量本利”的指导思想，并以此为遵循，分解制定了可行的策略路径和
管理职能。
率先构建了数据要素化、资产化特征的数据资产管理体系框架
充分结合国家关于数据要素战略， “双碳”目标和公司生成经营的需要，提出“责
权利，量本利”的研究主线，在院所率先构建了数据要素化、资产化的数据资产管
理体系框架。
行业首次设置数据资产目录与发布定价方法
在行业率先设置了“数据资产科目”,明确了数据资产入表的确认与计量标准，并
在业内首发《数据资产定价方法》,为数据资某省市场化提供了相对完备的支撑
保障，促进实现了数某省市场化的价值判定与变现
创建了多主体互动融合的管理模式
在公司首次规定《数据处理法律风险防范指引》,规范了法律风险与防范管 理，
并明确现有法理制度体系框架下，数据资产交的适用空间和可行策略。
基于数据要素化、资
产化特征的XXXX 数据
资产管理体系
某某著名企业企业案例-创
新研究
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Cloud
第32页
■ 三大保障
·组织机构： 明确“责任主体”
·制度文件： 固化“工作范围、治理规则和逻辑”
·平台支撑： 通过数某著名企业各类数据统一 汇聚、融合、
整合、分析，提供统一数据服务；通过数据治 理工具实现
对数据目录、架构、标准、质量、安全等进行统 一管理，
将责、权、利分配的制度流程进行统一固化
■ 四篇文章
·数据采集、存储、管理、应用四个阶段构成数据生命 过程
■ 一个愿景
·数据真实“还原”业务，构建完整映射的数字世界，实现数
据整体共享、流程整体贯通、业务整体协同、决策支持有力、
价值明显提升，支撑数字化转型
双轮驱动
·数据管理任务，让数据资源成为数据资产
·数据运营任务， 推动数据要素价值释放
愿景：
实现数据真实“还原”业务，构建完整
映射的数字世界，实现数据整体共享、流程整体贯通、
业务整体协同、决策支持有力、价值明显提升，支撑数字化转型
数据生命
采集 存储 管理 应
用
■ 实现一个愿景、深化双轮驱动、抓实三大保障、做好四篇文章。到十四某著名企业数据资源向数据资产的
转变，同时数据价值可评估、数据管理成效都可度量，数据管理水平处于油气行业前列
某某著名企业能源案例-数据治理总
体框架
组
织
机
构
目录 架构
数据
安全管理、标准
质量
平台支撑
数据治理工具 数据湖
DGC 数 治
云
Data Governance
Cloud
集团公司
基础数据平台
制
度
文
件
数据
运营
评估
数据中台
流通
第33页
确权
Go 某政务案例-数据治理工作蓝图框架
Cloud
充分理解XX 数字化转型的需求，系统性的设定一套符合XX 自身特点和要求的数据治理建设蓝图框架。
a
C
at
G
D
D
治理什么?
治理目标领域、对象、活动
√ 数据分类、统一资源目录编制
√数据架构、数据建模与资源映射
√数据标准规范、管理体系规划
√ 数据质量体系评估规划
√数据访问控制与安全管理
√ 数据及模型生命理
怎么治理?
数据策略、技术方案
√数据管理体系规划
√数据资源目录建设规划设计
√数据架构建设方案设计
√数据质量管理体系建设方案设计
√数据安全方案设计
XX 数据治理的目标和愿景
治理目标 政策研究 核心问题 现状与需求 治理规划
数据管理平台、服务与应用建设
数据管理平台系统集成、外部协作机制
实施策略与方法、实施路线图
√数据政策、制度与管理方法编制
√数据治理管理流程设计
√数据治理管理与人员规划
怎么实现?
如何保障?
数据政策、组织、流程、人员
数据治理总纲与标准
数据治理顶层设计
第36页
一 、数据治理管理现状及发展趋势
国内外数据治理背景解读
数据治理挑战及建设思路
二、企业数据治理体系案例分享
概览篇：数据治理相关概念及体系框架
不同行业数据治理框架体系案例剖析
三、数据治理应用场景案例分享
数据治理应用场景设计方法介绍
四 、数据治理领域未来职业相关观点和建议
企业数据治理体系和应用场景案例分享
目录
CONTENTS
应用场景案例分享 (HR 域、财务域、设备域)
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举
第37页
数字化转型： 指通过先进的云计算、人工智能、大数据、物联网、某著名企业互联网手段，对信息系统的海量信息进行处理和
挖掘，
产生新的业务价值，并改变原本的商业模式。
数据
又
应用场景
又
数字技术 二
数字化转型
的组织
·
组织机制
度
孤岛
化管控与治理制
与 IT 协同机
制
门合作打破组织
字
务
部
数
业
跨
·
·
捷
力
敏
导
开放的
数字化
·
·
数字化转型(数据+场景+平台)
基础数字技术平台
(全面构建基于云计算、自主可控的新型架构模式)
治理体系和数据平台 (采集、存储、治理、
算法、模型、分析、服务等)
·数字化人才队伍建设
·以数字化技术赋能员工
人才培养
·数字化思维与理念
·数字化价值观
·推动创新文化
文化塑造
数据融合，提升数据质量
数据的分析、挖掘和应用
数据驱动
充分利用最新技术(T+DT+OT)
强大的技术研发能力
新技术应用
·数字化标准体系
· 数字化安全体系。
体系健全
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Cloud
以业务为主导
聚焦业务痛点和难点
对标行业和企业实践经验
数字化
转型
01
技术转型
02
组织转型
海量数据优势
业务数据需求
品
第38页
·
·
数据战略顶层规划设计
以强化大数据驱动企业应用创新发展能力为核心，以推动数据开放与共享、深化数据治理能力为重点，制定企业大数据战略规划；建立制度标
准体系，统一基础设施建设，推进大数据建设和应用，推进公司数字化转型，为世界一流企业奠定坚实基础。
数据治理
以建立全面的数据治理体系为目标，遵循
总体设计，根据需求分步实施，健全数据
治理组织，统一数据标准，完善数据获取、
处理和使用流程，构建数据集成与共享应
用管理机制，执行数据盘点，摸清家底，
形成数据资源及应用服务开放目录，实现
数据治理“七化”效果。
数据应用场景
● 建设客户服务大数据应用，整合客户资源，
建立统一客户视图
● 建设销售实时分析应用，深入挖掘业务价值，
提升精准高效的实时数据处理能力
● 建设物资采销大数据应用，推动供应链优化
组合，助力物资供应管理体系优化
● 建设全价值链分析应用，支撑板块结构优化，
提高板块整体创效水平
● 建设财务价格大数据应用，顺各环节价格关
系，推动各产业链优化组合
■制定企业数据战略规划，以建立全面的数据治理体系为目标，构建数据管理机制，形成数据资源开放目录；搭建统一的数据
资源中心；通过大数据技术，深入挖掘业务价值，支撑科学决策分析，提升企业一体化管控水平
平台搭建
搭建统一的数据资源中心，以云数智一体
化数据平台，同时建立数据的管控体系，
保障平台的安全及稳定性。实现集团统一
的数据模型，形成统一的某省市，支撑
企业的大数据分析应用。
数据治理项目数据思路(范例)
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Cloud
第39页
数据治理场景应用的6个导向
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结果导向
6
需求导向
能力导向
问题导向
创新导向价值导向
第40页
4
2
3
5
1
■ 场景定义： 源于影视、戏剧及文学艺术品等作品中的场面。 “数字化转型场景”是企业数字化转型的微观
业务活动单元，指在某一时空环境下，聚焦业务执行、生产经营痛点难点，从业务视角、用户视角出发，
通过人、物、业务、技术、数据、管理、文化等元素的集成，系统开展的一系列数字化融合创新活动，从
而实现预期目标和价值创造。
■ 场景描述： 从业务视角结构化视角，需要从业务活动与数字技术融合应用的角度，阐述数字化转型场景建
设的背景和目标，重点以业务场景活动为基本单元，以场景关键要素为对象，描述每一个场景活动的主要
内容和配套机制，串联形成结构化的数字化场景。通过对场景描绘内容的阅读，可以让人感受到一幕数字
技术深度融合于业务活动的场景。
■
场景库： 按照场景描述的要素和场景梳理的模板，通过数字技术打造场景信息库，实现对场景的生命 管
理
引入场景的目的是为了通过场景描述，建立连接业务和数字化的桥梁。
场景定义与描述
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Cloud
第41页
v 场景库建设(1)
Cloud
场景库建设方法论
总述：以价值为导向，夯实数据治理主体责任，驱动挖掘和解构数字化场景，通过数据与数字技术的充分融合，赋能业务场景
的转型升级，实现价值创造。
Data Go
DGC
“是什么”:构建场景结构化表达方式和通用模型，制定统一的业务场景描
述语言与标准，实现业务场景的数字化、模型化、模块化
“怎么做”:形成系统的方法体系，借鉴示范经验，全面挖掘和培育各
产业数字化转型的潜在业务场景。
“怎么用”:场景入库，促进供需
融合，打通场景和投资链，形成完
整的价值创造链条。
“怎么选”:按照定标准、建团队、评场景、选
典型的步骤开展评选工作
数据治理场景结构化建模
数据治理场景应用
数据治理场景培育
数据治理评选
第43页
1.以场景活动为基本单元，以
场景关键要素为对象，描述每一
个场景活动的主要内容和配套机
制。
2.场景蓝图，总体描绘场景的
主要活动内容及要素。
3.场景活动描述：重点突出数字
化应用、数据等对场景赋能带来
的变化和影响
基于场景描绘环节的梳理录入，按
要素分类自动生成。针对每一项场
景要素，需要从其内涵和在场景所
发挥的作用进行描述说明
6.经验总结
总结和提炼该场景建设和应用过程
的经验、教训和启示等内容，可供
参观的场景或解决方案。
数字化转型场景名称、所
属产业、场景类别及概述
等的基本信息。
3.价值成效
要突出场景预期或已取得
的应用价值、示范价值和
创新价值。
1.从政策要求、产业发展及公司战
略等要求描述对场景的宏观要求
2.业务现状和问题，便于读者了解
场景当前的状况及具体问题、业务
提升点。
3.场景目标要具体性和可落地性，
同时要关联背景和问题。
1.场景库建设方法论—— “是什么”
建立场景结构化建模标准：统一场景描述模板(基础版+进阶版=完整版)
完整版
基础版
2.背景及目标
进阶版
5.场景要素
场景库建设(3)
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Cloud
4.场景描述1.基本信息
第45页
一 、数据治理管理现状及发展趋势
国内外数据治理背景解读
数据治理挑战及建设思路
二、企业数据治理体系案例分享
概览篇：数据治理相关概念及体系框架
不同行业数据治理框架体系案例剖析
三、数据治理应用场景案例分享
四 、数据治理领域未来职业相关观点和建议
应用场景案例分享 (HR 域、财务域、设备域)
企业数据治理体系和应用场景案例分享
目录
CONTENTS
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Cloud
数据治理应用场景设计方法介绍
举
第47页
■人力资源管理就是运用科学的方法，通过招聘、培训、任用和奖励等措施对组织内外能够推动组织发展的成
员的管理和有效运用，以保证组织目标实现与成员发展的最大化。
d
Governance HR域-人力资源管理业务的理解Clou
Data
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劳动关系管理
薪酬管理
招聘管理
组织管理 资源规划
培训管理
绩效管理
第48页
…
…
重
人力资源战 组织与岗位 员工招聘管 员工关系管 薪酬福利管 培训与人才 员工绩效管 员工考勤和 员工信息管
略与规划 管理 理 理 理 开发管理 理 工时管理 理
人力资源
战略
岗位编制
管理
招聘计划 入职管理 薪酬策略 培训需求计
划与执行
考核目标
制定
日常考勤 基础信息
人力资源 组织架构 外部招聘 离职管理 工资总额 课程体系 过程辅导 有效工时 报表管理
规划 管理 管理 与沟通 管理
人力资源 虚拟组织 招聘 合同管理 基本工资 培训资源 绩效考核 年休假管 知识管理
制度 管理 管理 管理 理
变动管理 激励管理 职称评审 结果反馈
与应用
档案管理
劳动纠纷 福利管理 人才推优
人才梯队
建设管理
Data Governance HR域-人力资源管理-业务架构
Cloud
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第49页
下达服务工单资源&方案管理
人才管理 电子招聘
绩效
管理
企业培训
学习管理
训练&
人员发展
薪酬
人才关系管理
应聘者跟踪
评估管理
目标管理MBO
学习解决方案
iTutor
技能仓库
员工参数
职业生涯规划
接班人计划
薪资策略&管理
薪资基准比较
长期激励计划
人事管理
人事
行政
时间
管理
组织
管理 计薪 差旅管理
人员管理
人员调动
人员状态变化
弹性工时功能
时间数据管理
跨应用时间记录表格
人员时间评估
时间核算&假期累计
组织结构图
职位/职务管理
汇报关系
薪资计算
激励工资
所得税
社会保险
差旅计划
差旅计划核准
差旅费用申报
自助服务 领导自助服务 员工自助服务
我的员工
我的预算
评估下属
招聘面试
办公室
时间管理/商务差旅/采购
个人信息/福利/报酬
生活&工作事件/iViews
技能&评估/训练/工作机会
人力配置 项目资源计划 资源安排管理 呼叫中心人员调度
战略计划和分析 组织发展
劳动力成本
计划和模拟
战略分解
和链接
人力资本分析
Ad Hoc查询
标准报表/法定报表
SAP BI&BO
HR域-人力资源管理信息系统的理解
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Cloud
针对不同业务需求进行
计划&预算
模拟未来/对比分析
分析工具
不同业务流程
的模拟
客户服务请求产生人力需求项目资源计划
平衡计分卡
班次计划
第51页
总经理：
全面的视角
HR 状态、结构、趋势、成本等
人力管理者
业务的视角
及时动态把控人力信息变化，支持企业业务
人力操作者
具体的视角
图形化，用户友好的界面以便于查询日常人
力记录、统计报表、分析信息以及预警
HR域-人力面向企业不同层级的人力资源分析应用
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Cloud
第52页
三卡
根据XXX人力资源管理现状及分析需求，结合人力资源管理特点，设计XX集团人力资源分析主题，包括：人力资源效率分析、
人力资源保障分析、人力资源运作分析、员工出勤分析等子主题及各项指标。
人力资源分析主题
招
聘
成
本
期
末
人
数
干
部
人
数
新
员
工
入
职
人
数
新
员
工
转
正
人
数
员
工
增
长
率
人
员
流
动
率
人
员
离
职
率
变
动
率
员
工
晋
升
率
干
部
结
构
层
级
结
构
学
历
结
构
性
别
、
年
龄
结
构
司
龄
结
构
职
称
结
构
人
均
利
润
人
均
销
售
收
入
、
产
量
人
工
成
本
预
算
执
行
率
人
工
成
本
总
额
万
元
工
资
净
利
润
人
工
资
本
效
率
不
同
地
区
薪
酬
水
平
同
行
业
薪
酬
水
平
不
同
行
业
薪
酬
水
平
培
训
测
试
通
过
率
平
均
培
训
满
意
度
培
训
费
用
占
薪
酬
比
脱
产
培
训
费
用
岗
位
培
训
费
岗
前
培
训
费
人
均
培
训
妻
培
训
妻
用
总
额
内
外
部
培
训
人
次
同
批
雇
员
损
失
率
同
批
雇
员
留
存
率
员
工
到
位
率
招
聘
完
成
比
率
员
工
录
用
比
率
应
聘
者
比
率
单
位
招
聘
成
本
招
聘
总
成
本
平
均
加
班
长
度
加
班
强
度
加
班
比
重
工
作
负
荷
率
出
勤
时
间
利
用
率
出
勤
率
员
工
投
诉
比
例
社
会
保
险
参
保
率
劳
动
合
同
签
订
比
例
薪
酬
指
标
外
部
薪
酬
指
标
绩
效
工
资
比
例
员
工
绩
效
结
果
培
训
效
果
投资回报 投入 产出 人员结构 人员流动 人员数量 招聘 培训 绩效 薪酬 劳动关系 基本 加班
HR域-数据分析指标体系(范例)
培
训
人
数
指
标
填
补
岗
位
空
缺
时
间
招
聘
渠
道
分
步
录
用
人
员
评
估
人
均
人
工
成
本
额
万
元
人
工
成
本
净
利
润
人
工
成
本
利
润
率
层
级
结
构
学
历
结
构
性
别
、
年
龄
结
构
司
龄
结
构
职
称
结
构
人
事
档
案
查
询
主
动
离
职
率
被
动
离
职
率
关
键
岗
位
离
职
率
DGC 数治云
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Cloud
工
资
增
长
工
资
总
额
保障分析效率分析 运作能力 时间分析
保
险
总
额
第54页
培
训
费
用
人
均
保
人
均
工
人
均
a
员工学历分布
极土：15%—
高中： 0%
*4:74%
大专：
第土：9%
人力资源管理驾驶舱
总体情况 薪酬分析 人员分析
员工年龄占比
4049#:25%—
50*以上：8%
20-29岁：6%
辞退
寻找新的发展机会
畅
7月
离家太远
和团队不和
8月 月 10月 11月 12月
产晶 劝 施 度 运登
李16 李17 李18 李19
各部门人数分布情况
李14
李12
月 5 月 6月
人员全景状态图
员工离职趋势
换行业
组织结构图
当前总人数
M
P
10年以上
人数41
平均工龄
工龄分布
平均年龄 离职人数
离职原因
1月 2月
30-39岁：60%
北京
李13
李15
运警部
产品解
3月
李11李10P上海 事 3李1 学2 学4
职能转型：从事务型财务管理到价值型财务管理
1.业财融合：从关注结果到重视过程
2.智能决策：从规范制度到注重发现
3.战略指引：从聚焦到统筹内外
4.价值创造：从记录历史到塑造未来
技术转型会计电算化 (从线下到线上)→财务集成软件
以总账为核心，财务流程模块为前端)→财务业务集成
(业务系统和财务流程模块有效衔接)→财务智能化 通过
规则化代替人工作业、职能学习、大数据)
组织转型 职能转型驱动组织配套转型，组织层级将三级分
散型管控体系优化为二级集中型管控体系，组织将以财 务
会计为重心转化为以管理会计(财务管理)为重心
人员转型：会计安业型 (主要要求会计专业能力)→业财复
合型(除会计专业能力外，财务人员对战略理解、业务理解
能力的要求也在日益提高)
财务域-财务数字化转型方向
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Data Governance
Cloud
财务转型
第57页
财务战略 会计核算 预算管理 业绩考核 金融投资 资金管理 税务管理 财务管控 决策支持
战略制定 会计政策 预算目标 目标确定 项目立项 授信管理
*
纳税登记 财务风险预警 财务资源配置
战略实施
4*****
总账管理 目标分解 指标分解 项目审批
***
融资管理 发票管理
… …
内控执行监控
t*
财务分析预测
… …
战略修订 往来管理 预算编制 责任签订 项目实施 担保管理 回款管理 项目成本控制 财务信息服务
战略评价 资产管理 预算执行 执行监控 项目监控 票据管理 认证抵扣 成本费用控制 财务绩效评价
关联交易 预算分析 结果认定 项目评价 保函管理 纳税申报 重大事项报告
合并抵消 预算控制 账户管理 汇算清缴 大额资金监控
报表管理 预算考核 外汇管理 税收备案 重点专项工作
财务报告 利率管理 税负分析 人才队伍建设
资金计划 纳税筹划
资金理财 税企关系
资金结算
银企关系
*
财务域-业务架构
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Cloud
第58页
财经信息化系统
久其报表/管理报表/价值分析
数据仓库/财经指标库
资金管理 资产管理 税务管理
资金计划 祖产调拨管理 销项管理
账户管理 资产清查管理 进项管理
信贷业务 资产处置管理 纳税管理
… …… … …
统一结算系统(BMS)
集团核算平台(集团一本账)
应收 应付 资产 成本
预算申报 预算控制 预算分析 经营监控
业务及管
理系统
ERP系统
资金管理
系统
设备管理
系统
人力负源
信息管理
系系
合同管理
系统
…
其他系统
内网门户
统一用户
认证管理
平台
CA认证
电子邮件
系统
Lync即时
通讯系统
………
标准化主数据 会计核算标准 财经模板
财务域-财经信息化系统应用架构
总账
全面预算
预算编制
第59页 图例： 新建应用系
统
财经共享
报销管理
服务申请
财经处理
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Cloud
财经标准化体系
分析与决第
业财融合
财务报告指标体系
指标/分析维度/业务定义/取数逻辑
需求输入
合并财
务报告
纲领制度指引
财务信息应用
业务操作规范
系统操作规范财务
合并与报表系
统
标准数据
财务域-数据治理的思路
财务核算规范
会计科目/辅助核算/客户、供应商/业务流程/解决方案
会计核算操作手册
核算基准流程/核算标准
(业务规则、系统操作规则)
5
持续改进的运维体系
3
财务模板
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Cloud
主数据管理平台 业务系
统
ERP 系统落地
指导
原则
内控指导
内控制度
第61页
4
2
自由现金流量分析
资金集中度分析
零售金融渗透率
财产保险投保与结案
损益/资金预实分析
投资成本分析
融资成本分析
机会风险分析
分税种计算
投资发包/支付执行率
资产减值测算
场景分析
收入预实分析
费用预实分析
财务分析比率
价格转移
TdC 降 成 本
TP趋势分析
TIV走势分析
宏观经济趋势分析
预实偏差分析 宏观/行业分析 现金流分析 凭证疑点分析
同比/趋势分析 财务指标分析 新车收益分析 关联交
成本费用分析」[财务风险分析 并购、重组模拟 转让定价分析 部门/个人绩
效
第二层
计算层
业务单元
损益/资金预算、预测及分析
标杆/行业分析 预算指南 CCR 考 核
价值链分析 政策及制度统一 税务规划
重点项目进度报告 企业重组 内控及风险业务分
析
能够利用综合分析方法进行财经分析、收入利润分析、财经能力分析、预警分析；从集团总部、区域管理中心、项目公司等
维度分析收入、成本、利润、利润率、资产、负债、所有者权益等指标及KPI达成情况。
样例
总部
分配与控制 经济资本配置 第五
层
决策层
心益利能力分析
产品/客户/利润中
财务域-指标分析体系
单体报表
关联交
合并报表
合并科目余额表
审计报告
客商信息
分产品交
经销商销售数据
产品金融
产销存管理
投资项目信息
MTP 和 预 算
项目方案
项目实施评估
项目期后管理
损益分析 ][产销存分析 资 金 分 析 投资/项目分析 授信额度分析 税赋分析 两 金 分
析
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Data Governance
Cloud
会计凭证
财务台账
科目明细账
科目余额表
总账管理
票据管理
委存、委贷
理财
财产保险
资金收付
报关数据
发票数据
资产数据
存货数据
人力资源
财
税
管
理预
算
管
理
第 一 层
操作层
第 三 层
分析层
第 四 层
管理层
计算和测算
事业部
测算与模拟
模拟与分配
投
资
管
理 资
金
管
理业
务
数
据
第62页
现金案入 现金流出
表取时常数)
支市动金
其的现全理人量
定 产作的安
级
逐产负维表…>详级 细装>佳道 能纳说金 500 式现税金 640 返税金额
150
产负镇率 动比率 速动比事 现金比率 销售毛利事 意业利的率 序资产收益事 存当网的康 海动资产网转率 总奥产用率
集团事业部积金统况 分公司税金情况
■*或税全■发全目发金的
26% 19% 14% 14% 24% 12% 22% 15% 17% 24% 90
30
20
10
0
钢二单 的他三要 初货一单研发二部平发一每 二部 路 一 册
集团整体业绩 ◎相甜 O 本事度置计 O 本年量计 少 现金流
现金流量表之洋绩
015
a¹2
2014 2015 016 017 208 2019
85%
10%
净利率
净利用上年同比
15%
10%
最用支出额
费用支出进凝
上年同比
800
25%
15%
实际费率
实际费车上年同比
15%
15%
整体毛和率
同期预自达成率
上年同比
14%
85%
15%
40
0
a⁰
1
0
球 工程部
费率对比 支出进度对比
实顺支出 段道支出
x
联
整体的售制
同期预算达成率
上年同比
88%
15%
经群净利润版
同期预目达成率
上年同比
%
2%
33%
遵动北率 现金比率 伤售毛利事 当业利润率 净注产收益率 存指同转律 动资产同转年 总会产同物率资产负债事
028
024
020
2014
018
3
K
房地产 金刷 矿产晶 物混
现金流入 2800 现金流出 2000 现金结余
800
01
2016 17 2018 209
费用支出对比
1600
2014 2015 2016 2017 2018 2019
鲁乐统衍售偿古比 各系统率利间占比
各系统净利率对比各系统营收占比
矿品
■
费用使用情况
财务整体分析
流军
金级单位：万元
财务状况 税金
2015
02
>
>设备有感知 >物资有联动
>运行有监护 >技改有跟踪
>故障有诊断 > 风险有预警
>维护有排程 >安全有抓手
>检修有指导 >培训有实操
■通过打造智能监屏、智能运维、智能协同的数字化管控体系，实现生产数据随时可看、生产流程随时可查，
为生产规范化、标准化、专业化管理提供有力抓手，助力公司实现“管理引领
设备域-某某著名企业集团案例-设备数字化10
有目标
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第65页
建立案例采集规则
采集设备状态及故障案例
建立专家知识库
并持续完善
匹配规则
案例模型
设备运行、状态
设备
时间 ：20 14/8/1
…
时间：2013/7/1
设备故障
设备
故障开始时间：2014/8
故障结束时间：2014/9
停机时间：24 小时
故障现象：振动大
故障开始时间：2013/7
设备
专家知识库
设备类型：离心式压缩机
结构形式：多级
轴
承
型设备
轴承磨损
轴承断裂
润滑不足
转子不平衡
+*****
润渴不足
轴承
非正常磨损
冷却不足
设备
采样规则
投备柴型：离 心式压培机 采集数据型
运 行时 间
日刺时间
蒙计运行时间：
投用后
大修后
让次维绩是
状态：
日期时间
独承部位
轴承振动道度
测骨压力
通量度检
性能：
日M时间
流量负荷
进口压力加度
出口压力洲育
造水压力应
介质：
日期时间
介质组成
介质含量
采样频率：
正常单次技负荷比例
县常1:每小时一次 异常2:每分钟一次异常3:连续
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建立设备模型
采集设备数据
设备模型
设备类型：离心式压缩机
制造厂商
投用日期
单位/装置
级数
功率
转速
额定流母
进口压力
出口压力
进口
出口
设备基础数据
设备
设备类型：离心式压缩机
制造厂商：沈阳鼓风机公司
4**
设备
*
设备
设备
mm
当前设备运行、状态
设备2014/8/1振动超标著示
状态：
轴承1振动：xx ： xx 轴承2振动： xx ：xx
润滑油压力：xx ： xx 最近一次质检：2014/7/1结果；合格成分：水…
电机电流：xox
性能：
流量： xxx 进口压力：xx 进口： xx 出口压力： xx 出口：xx
众质组成：氢气：mx 硫化氢：wx
诊断及预测结果
诊断结果：
轴承奢损80%
转子不平衡10%
润 滑 油 不 当 1 0 %
功能故障时间：
10天70%
15天20%
3 0天 1 0 %
诊断结果：
轴承磨损70%
转子不平衡20%
功能故障时间：
1 5 天 6 0 %
设备域-设备大数据管理应用场景-故障诊断过程示例
设备基础数据
设备
设备名称：新氯压谑机
设备类型：离心式压础机
制造商：沈阳鼓风机公司
单位/续置：模每炼化/重整
投用日期：2000/1/1
级数：5
功率：1111xKW
转油：2222x转/分
额定光量：3333xNM3/h
#GEf:30kg/m2
事后故障记录
设备
故障开始时间：2014/8/1
故障结束时间：2014/9/9
停机时间：24小时
故障现象：振动大
故障部件：轴承
故障损坏：磨损
原因：正常磨损
措施：更换
推
理
机
索
配
擎
搜
匹
引
故障诊断与预测
诊断结果
后评价
结
果
评
估
优
化
维修
计划
征
兆
振
动
一、数据治理管理现状及发展趋势
国内外数据治理背景解读
数据治理挑战及建设思路
二、企业数据治理体系案例分享
概览篇：数据治理相关概念及体系框架
不同行业数据治理框架体系案例剖析
三、数据治理应用场景案例分享
数据治理应用场景设计方法介绍
应用场景案例分享 (HR 域、财务域、设备域)
四、数据治理领域未来职业相关观点和建议
企业数据治理体系和应用场景案例分享
目录
CONTENTS
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举
第68页
各组织的眼光必须超越数据战略，并且思考数据文化
>哪怕数据量可观，但仅仅掌握数据并不能确保取得成功。
>数据可以成为资产，但只是不断获取更多数据是不够的，只掌握恰当的技术是不够的，
而且只有称职的分析师也是不够的。
>越来越多的企业正意识到，如要使数据转化为信息、知识以及洞察，必须建立数据文化。
在大数据时代数据文化和技术同等重要。各组织的眼光必须超越数据战略并且思考数据文化，并持续推进企业各级单位数
据文化建设、加强数据文化理念宣传、培育数据思维、构建数据话语环境，将数据融入到各级单位运营模式、思维方式当中，
在组织的各级单位营造良好的数据文化氛围。
数据文化是指企业各个层级人员对数据治理工作具有一致的价值观行为及态度，
他们愿意推进以及支持对于数据的使用，并认为数据可以作为企业做出决策的
驱动力。
4.相关建议：企业的数据文化建立是当务之急
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所有数据
第69页
2、 提升全员数据资产认知
水平，构建数据话语环境。
积极开展数据基础知识普及工作，提升
全员对数据资产重要性的统一认知，促
进业务与数据的认知融合，重构“用数
据说话、用数据决策”思维模式，在集
团公司各级单位构建数据话语环境
1、 培育全员数据思维，
营造良好数据文化氛围。
利用电梯电视、公司广播、刊物、
社交媒体、文化建设学习等各种方法途径，
加强数据文化理念宣传，培育数据思维，
形成良好数据文化氛围
3、积极开展数据文化活动，
促进业务、技术全员参与
在企业组织开展年度大数据知识竞赛、
大数据创新大赛、大数据软文评比等各
类数据文化活动，充分调动员工
“认识数据、了解数据、使用数据”的
积极性，促进业务、技术全员参与
4.相关建议：企业的数据文化建立是当务之急
■ 持续推进企业各级单位数据文化建设、加强数据文化理念宣传、培育数据思维、构建数据话语环境，将数据融入到各级单
位运营模式、某著名企业各级单位营造良好的数据文化氛围。
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第70页
伦理是建立在对错观念上的行为准则。伦理准则通常侧重于公平、尊重、责任、诚信、质量、可靠性、透明度和信任
等方面。
在没有人看的情况下，正确地去做事 (doing it right when no one is looking)"
数据处理伦理指如何以符合伦理准则的方式获取、存储、管理、使用和销毁数据。基于伦理准则去处理数据对于任何
希望从数据中持续获得价值的组织都是必要的。违反数据处理伦理准则会导致组织声誉的损失及失去客户，在某些情
况下，甚至面临触犯法律的风险。
大数据技术的迅速发展对社会变革的驱动力越来越大，而各国的数据伦理制度和规范相对滞后。因此，
要实现数字鸿沟的有效伦理治理，就必须要不断完善相关的伦理制度和规范，并努力弘扬公平参与及协
作精神、共享精神、契约精神和人文精神。
4.相关建议：数据伦理意识急剧提升
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第72页
序号 职业方向 岗位名称
1
数据战略
首席数据官(CDO)
2 数据战略规划师
3 数据治理 数据治理工程师
4 数据架构 数据架构工程师
5
数据应用
数据采集工程师
6 数据标注工程师
7 数据建模工程师
8 数据分析工程师
9 数据开发工程师
10 数据系统工程师
11
数据管理
大数据管理师
12 数据安全工程师
13 数据质量工程师
14 数据标准师
15
数据技术服务
数据咨询师
16 数据培训师
> 职 业 种 类 ：基于大数据行业的技术参考架构、业务形态和应用规律，分为大数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数
据
管理、数据技术服务六类岗位方向。下设16个专业岗位。
> 岗位等级 ：根据大数据行业发展的需求以及从业人员的职业发展客观规律，将从业人员岗位等级划分为初级、中级、高级三
个
等级，作为从业人员能力评价的依据。组织可根据自身情况，结合行业特征细化要求进行量化。
> 岗位能力要素：按知识、技能和经验三个维度提出了大数据从业人员岗位能力要素。
4.相关建议： 人才的培养《大数据从业人员能力要求》
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