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数据服务

工程建设服务

端到端覆盖企业级数据应用需求

企业数据建设的需求
复杂企业环境下的数据建设是一项高度依赖体系化经验的工作,从纸上的架构和方法论到企业数据流动起来发挥价值仍然是一个巨大的跨越,商业生态的快速变化已经不允许完全从头建队和试错,企业需要根据自身信息化基础和战略指向,在业务数字化到数字业务化建设全过程中寻求专业的实施和解决方案支持。
数据建设服务内容



“5个中心”的大数据平台体系建设



数据治理服务能力



数据治理产品能力



数据挖掘和专项数据应用建设



数据运维和可视化建设

 

案例解析

集团数据治理项目

项目背景

 某企业是一家国有控股上市公司,是中国品种很全、规模很大的商用车企业。该企业采用“产业控股公司+业务集团”管理模式,以高质量发展为主线,聚焦价值,精益运营,正在从规模扩张型发展模式向精益式价值增长型转变。企业数据治理项目是通过提升企业产品数据质量,实现以数据驱动的增效降本,达成“产业+数据服务”的转型。
 

项目内容

  • 以业务价值为导向,围绕业务痛点的挖掘,深入调研技术和业务部门,以成熟方法论梳理数据现状,完成数据资产盘点,理清数据关系,识别数据问题;
  • 与业务部门紧密沟通,制定科学、系统性、符合业务要求的数据标准和规范;
  • 开发和部署数据资产管理平台和可视化工具,实现对数据标准落地的有效监控,对数据关系的快速查询和变更的高效定位,以及数据资产质量核捡效率的自动化提升;
  • 对产品资源、车辆、装配以及供应商主数据等进行专项治理,针对后市场和供应链业务问题大幅改善数据质量;
  • 设计数据管控保障机制框架,撰写和制定相关制度规范。

项目收益

  • 完成产品数据标准修订,实现研、产、销、服数据标准统一,打通数据链,在商用车和后市场板块数据共享达到90%;
  • 提高系统内部数据质量的一致性、完整性,建立数据质量T+1检测机制,并形成管理闭环,售后服务信息发送异常降低85%,网联平台注册成功率提升12%,故障零部件追踪成功率提升40%,产品资源利用正确率提升,错误库存率下降;
  • 整体管理成本大幅下降,降低数据使用成本,减少沟通成本50%以上;降低数据运维成本,减少数据运维时间30%以上;
  • 完善了数据治理组织,流程、制度,搭建数据管控平台辅助数据资产管控,使数据治理走向可持续良性循环的轨道。
 
 
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