数据治理体系构建以“业务驱动、价值导向”为核心，通过主数据、元数据、质量、资产四大平台打通数据全生命周期，实现“数据-信息-知识-智慧”闭环，支撑离散制造业在复杂协同、个性定制、全球竞争下的数字化转型，最终让数据成为可盘点、可服务、可交易、可决策的生产要素与战略资产。

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一、核心概念解析

1. 数据与数据资产

• 数据资源：企业运营中积累的原始数据，如客户、销售、库存等。

• 数据资产：具备价值、可确权、可计量、可读取的数据资源，可纳入财务报表。

• 数据治理：对数据资产进行权力控制与管理的活动集合，确保数据质量、安全与价值实现。

2. 数据价值实现模型

模型	目标导向	价值实现方式	核心阶段	应用领域
DRAC	数据资产化、资本化	市场化交易、入表	数据→资源→资产→资本	数据交易、资产入表
DIKW	知识化、智慧化	提炼知识、辅助决策	数据→信息→知识→智慧	AI、知识管理

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二、数据治理体系构建

1. 数据治理核心内容

• 组织与职责：明确数据所有权、管理权与使用权。

• 制度与流程：制定数据标准、质量、共享、安全等制度。

• 技术工具：主数据管理、元数据管理、数据质量监控等。

• 监督考核：建立数据治理绩效评估机制。

2. 理论体系

• DAMA 框架：涵盖数据治理、质量、主数据、元数据等11个职能模块。

• DCMM 模型：国家标准，划分8大能力域、28个过程项、5个成熟度等级。

  

三、行业背景：离散制造业数字化转型

1. 行业特征

• 多品种、小批量、定制化生产；

• 供应链复杂、协同难度大；

• 数据孤岛严重，标准化程度低。

2. 面临挑战

• 技术层面：系统割裂、数据标准不统一、质量差；

• 业务层面：流程复杂、供应链协同难、组织层级多。

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四、数据治理体系建设路径

1. 数据战略地图

• 战略目标：数据驱动业务、支撑决策；

• 组织保障：设立数据治理委员会、数据责任人；

• 制度保障：制定数据标准、质量、安全等制度；

• 技术保障：构建数据湖仓、数据集成平台、元数据管理系统。

2. 全生命周期数据治理

• 数据采集 → 清洗建模 → 存储交换 → 应用分析；

• 主数据管理：统一物料、客户、供应商等核心数据；

• 元数据管理：实现数据血缘、影响、溯源分析；

• 数据质量管理：建立质检规则、整改机制；

• 数据资产管理：构建资产目录、提供数据服务。

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五、数据治理关键模块

1. 主数据管理（MDM）

• 目标：解决“一物多码”“一码多物”问题；

• 价值：提升数据一致性、降低运维成本、支撑决策；

• 系统对接：ERP、MES、CRM、SCM 等系统统一分发。

2. 元数据管理

• 功能：采集、整合、分析元数据；

• 价值：厘清数据家底、支撑数据血缘分析、影响评估；

• 工具：数据地图、元数据看板、链路分析。

3. 数据质量管理

• 流程：定义标准 → 质检 → 整改 → 评估；

• 工具：质量规则引擎、异常预警、整改工单；

• 指标：完整性、准确性、一致性、及时性。

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六、数据资产与服务化

1. 数据资产盘点

• 目标：摸清数据家底，构建统一资产目录；

• 方法：元数据采集、数据分类分级、资产编目；

• 输出：数据资产门户、数据服务目录、API 接口清单。

2. 数据服务化

• 内容：指标服务、报表服务、API 服务；

• 形式：可视化大屏、管理驾驶舱、自助分析平台；

• 价值：支撑业务决策、降低数据使用门槛、提升响应效率。

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七、AI 智能应用融合

1. 智能问数（如“小亿”）

• 能力：自然语言查询、图表推荐、知识图谱、预警推送；

• 场景：

  • 生产进度透明化；

  • 质量根因分析；

  • 动态成本优化；

  • 设备故障知识库；

  • 供应链库存预警。

2. 差异化价值

• 零代码交互：车间人员可直接提问；

• 知识资产化：老师傅经验转化为知识图谱；

• 全链路穿透：从订单到交付全流程可追溯；

• 实时响应：秒级生成图表与报告。

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八、典型案例总结

1. 吉利商用车

• 问题：系统割裂、数据不一致；

• 成果：

  • 构建6大业务域、11个系统数据链路；

  • 梳理203张报表数据链路；

  • 建立417个指标元模型，统一口径。

2. 奇瑞雄狮

• 背景：数据孤岛、质量差；

• 方案：构建数据湖+数据资产管理平台；

• 成效：实现数据开发、治理、运营一体化，降低成本、提升效率。

3. 某合资车企

• 建设内容：

  • 主数据统一管理；

  • 数据质量规则引擎；

  • 数据资产目录与服务化；

• 成效：提升数据一致性、降低重复建设、支撑跨国业务协同。

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九、总结与建议

维度	建议
战略	明确数据作为生产要素，纳入企业战略；
组织	建立数据治理委员会，明确责任人；
制度	制定数据标准、质量、安全、共享制度；
技术	建设主数据、元数据、质量、资产平台；
应用	推动数据服务化、AI 智能问数、可视化决策；
持续	建立常态化盘点、评估、优化机制。