车企数字化转型：数据治理与平台建设

“车企数字化平台数据治理解决方案.pptx”主要探讨了汽车行业在数字化转型中面临的挑战，以及如何通过数据治理来解决这些问题。该文件详细介绍了数据治理的重要性和实施步骤，包括背景与目标、应用功能蓝图、数据治理的具体策略，如主数据管理、自动化数据集成、数据质量校验和企业数据模型的构建，并提供了实战案例和项目实施管理的概述。 在数字化转型的背景下，车企面临的主要问题有系统间的数据孤岛，导致业务部门之间数据维度不统一、数据完整性不足和真实性难以保证。这使得业务部门无法便捷地使用数据进行业务预测，且现有的数据应用体系主要集中在传统的分析领域，数据分析效率低，效果不佳。因此，建立一个大数据平台成为了解决这些问题的关键。 大数据平台的应用功能蓝图规划了从数据接入到数据服务的全链条，旨在打通各个系统，消除数据孤岛。平台的建设遵循“边规划，边建设，边收益”的原则，逐步完善数据视图，覆盖从客户、销售、服务、生产、库存到物流的全供应链数据应用。 数据治理的核心在于数据夯实，涉及主数据管理和优化。主数据定义为特定且唯一的特征，通过编码规范确保其一致性和唯一性。此外，通过主数据集成与规范优化、主数据路由器和数据搬运工等工具，实现主数据的统一管理。自动化数据集成利用工具如PowerBI等，提高数据处理效率，同时数据质量校验确保数据的完整性、合法性、一致性、值域合规性和重复性。 企业数据模型（EDM）在数据治理中扮演着重要角色，它为企业定义了一套统一的数据标准，有助于消除信息孤岛，促进系统整合和数据共享，提升企业决策、运营、业务拓展和服务的能力。企业数据模型的设计并不直接用于系统，而是作为指导各应用系统数据模型统一设计的标准。 这份车企数字化平台数据治理解决方案强调了通过构建大数据平台、实施数据治理策略和建立企业数据模型，来提升数据的质量、可用性和业务价值，以支持车企在数字化转型中的高效运营和战略决策。