（44页PPT）制造业数据治理体系构建（附下载方式）

最新推荐文章于 2025-11-28 22:41:02 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-28 22:41:02 发布 · 887 阅读 · 30 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#大数据 #人工智能 #数据库

篇幅所限，本文只提供部分资料内容，完整资料请看下面链接
https://download.youkuaiyun.com/download/AI_data_cloud/89302285

资料解读：《制造业数据治理体系构建》

详细资料请看本解读文章的最后内容。

数据治理与数据资产概念解析

数据治理作为现代企业数字化转型的核心环节，是指组织中涉及数据使用的一整套管理行为。这份资料清晰地界定了数据治理的基本概念——由企业数据治理部门发起并推行，主要关注如何制定和实施针对整个企业数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。其核心目标是提升数据价值，确保数据在企业中得到有效使用和管理。

与数据治理密切相关的"数据资源"概念被明确定义为企业或个人在运作中累积的各类数据记录，包括客户记录、销售数据、人事信息等。这些原始或加工的数据蕴含着大量信息和潜在价值。值得注意的是，资料特别指出"数据资源"作为大数据领域的新词，已在2020年7月被大数据战略重点实验室全国科学技术名词审定委员会研究基地审定并发布。

资料进一步区分了"数据资产"的概念——由个人或企业拥有或控制，能够带来未来经济利益，以物理或电子方式记录的数据资源。这种资产具有数据权属（勘探权、使用权、所有权），具有价值、可计量、可读取等特性。随着数据

最低0.47元/天 解锁文章
（44页PPT）制造业数据治理体系构建.pptx
05-13
（44页PPT）制造业数据治理体系构建.pptx
（48页PPT）企业数据治理体系建设方案（附下载方式）
AI_data_cloud的博客
09-14 757
在数字化转型浪潮中，数据已成为企业的核心战略资产。《企业数据治理体系建设方案》文件系统阐述了如何构建完整的数据治理体系，将数据从"成本中心"转化为"价值中心"。本文将从建设背景、体系架构、核心模块到实施路径，全面解读这一数据治理方法论，为企业数据资产管理提供系统化解决方案。随着《数据要素市场化配置》改革深化，此类体系化、全生命周期的数据治理方案将成为企业数字化转型的基础工程，为数据要素价值释放提供制度保障和技术支撑。这些痛点凸显了数据治理的紧迫性。篇幅所限，本文只提供部分资料内容，完整资料请看下面链接。
基于制造业的全面质量管理数据分析体系构建指南
德昂信息博客
05-28 1109
本文首先描述全面质量管理（简称TQM）的核心逻辑与制造业关系，其次对TQM数字分析体系构建框架、步骤和价值点进行详细描述，为制造业搭建全面质量管理的数字化转型做全面描述
数据治理在制造业的实践案例
cdfunlove的博客
06-06 218
   数据治理在制造业中的应用日益广泛，它不仅帮助企业优化了生产流程、提高了产品质量，还促进了业务创新和客户关系管理。面对数据整合、数据安全、法规遵从等挑战，企业需要不断创新和完善其数据治理策略。展望未来，随着工业互联网、大数据、云计算和等技术的发展，数据治理将更加智能化、自动化，为制造业带来更广阔的发展空间和更高效的运营模式。
制造业数据治理的顶层设计与实践路径：企业数据治理体系构建、数据治理产品、数据治理平台规划方案、主数据管理解决方案、实践案例
fengye8600的博客
05-22 675
在此基础上研究构建具备数据治理、数据标准、数据架构、数据安全、数据质量、数据应用等核心能力，三位一体并覆盖装备制造全寿命周期的数据治理体系，以实现装备制造研制数字化协同建设过程中涉及到的型号、项目、物料、客商、合同、试验等基础数据的平台化管理，对于在装备制造全寿命周期的各阶段对设计数据、试验数据、生产数据、产品及其保障性数据进行标准化管理具有重要实用价值。介绍适配工具平台，实现元数据管理、资产盘活。木木自由，更多数据分析，经营分析、财务分析、商业分析、数据治理、数据要素、数据资产干货以及资料分享。
【45页PPT】某大型车企数据资产数据治理体系解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
08-27 724
明确数据治理范围，涵盖研发、生产、制造、仓储、物流、营销、销售、质量、管理等多个业务主题域。数据治理，是企业对数据使用的一整套管理行为，涵盖数据架构组织、数据模型、政策及体系制定、技术工具、数据标准、数据质量、影响度分析、作业流程以及监督考核等多方面，目的在于提升数据价值，确保数据在企业中高效管理与使用。数据治理为数据资产的管理和价值实现提供保障与支撑，二者紧密相连。数据全流程治理路径从数据采集、清洗建模、数据存储、数据交换等环节入手，保障数据安全、质量、标准，构建数据资产、数据服务、数据指标等价值链条。
（42页PPT）数据治理与数据中台架构（附下载方式）
AI_data_cloud的博客
09-24 565
从实施路径看，需经历业务现状梳理、数据资产盘点、数据标准制定、数据模型设计等阶段。在数据入湖管理上，华为制定了六项标准：明确数据 Owner、发布数据标准、认证数据源、定义数据密级、制定质量方案、注册元数据，确保入湖数据的规范性与安全性，为数据资产化奠定基础。无论是制造业的业务场景，还是华为的实践案例，都印证了数据治理与数据中台的协同价值：数据治理为数据中台提供 “干净、一致” 的数据源，数据中台则通过模型化、服务化的方式将数据转化为可复用的业务能力，最终实现数据从 “资产” 到 “价值” 的跨越。
（74页PPT）制造业数据架构设计顶层规划方案（附下载方式）
2301_78256053的博客
09-20 318
基础数据管理中，数据分为基础数据、事务数据和分析数据。主数据判断有特征一致性等四个标准，常见类型包括供应商、客户、物资等数据，需进行优先级排序和 CRUD 分析，制定统一标准、质量要求和安全规范，并有四种管理模式可供选择。元数据分为技术和业务元数据，管理需从制度、流程、系统入手，制定完善制度，规范新增和变更流程，系统需具备相应功能和技术架构。数据架构设计以管理与架构框架为基础，结合企业特点明确范围和结构，目标是明确数据分布和流向，定义数据模型，配套基础资源管理，规划分析服务，完善治理体系。
【112页PPT】汽车制造业大数据项目之产品主数据蓝图方案（附下载方式）
2501_92808859的博客
08-12 699
在汽车制造业数字化转型浪潮中，福田汽车集团启动了整车大数据管理项目，其中产品主数据蓝图方案作为核心组成部分，旨在构建统一、标准化的产品数据管理体系。项目覆盖除欧辉、雷萨、海外之外的商用车业务，聚焦产品主数据的标准化管理与全生命周期管控。汽车行业产品主数据被定义为描述产品相对稳定、唯一且可共享的数据，贯穿销售、生产、售后等业务环节。具体包括品牌、子品牌、平台、产品线等核心元素。值得注意的是，规划部门对质量审核数据、物料主数据编码规则等也有明确需求，这些因素都被纳入方案考量范围。
168页PPT华为流程管理体系构建与落地
zuoan1993的博客
09-20 1939
公司级流程如战略管理流程，一级流程像研发流程中的产品开发流程，二级流程例如产品开发流程中的需求分析流程，三级流程则更为具体，如需求分析流程中的用户调研流程等。同时，在进行重大流程优化或变革时，做好变革管理工作，包括沟通、培训、激励等方面，确保员工能够适应新的流程。定义流程角色：根据流程活动的需要，定义出不同的角色，如流程所有者、流程执行者、流程监督者等。同时从整体流程的角度进行优化，如调整流程架构、重新分配资源等。培训体系建设：建立完善的流程培训体系，包括新员工入职流程培训、岗位流程培训、流程变更培训等。
【Zookeeper】ZAB协议
最新发布
qq_43494013的博客
11-28 524
【Zookeeper】ZAB协议
后端在分布式中的Apache Kafka
2509_93945680的博客
11-28 263
比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 866
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
hive-----广电大数据分析
2401_87586917的博客
11-26 829
1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。
金融大数据风控系统中的多语言语法引擎与分布式架构实践
2501_94114711的博客
11-27 339
在金融大数据风控系统中，交易量大、风险复杂，实时性和准确性要求极高。多语言微服务环境中，Python、Java、C++、Go 等服务需要统一的规则解析和执行能力，以保证风控决策快速准确。
Hadoop 分布式计算MapReduce和资源管理Yarn 2
2402_85236482的博客
11-25 924
序列化定义：就是把内存中的对象，转换为字节序列，以便于存储到磁盘或网络传输，此过程被称为序列化。反序列化定义：将字节序列或磁盘中的持久化字节数据，转换为内存中的对象的过程。##4.2 hadoop为什么需要序列化和反序列化数据经过mapper 任务的处理后，会产生溢出文件，这些文件会被保存到磁盘上。mapper任务完成后，reducer会通过http get的方式从mapper端拷贝对应分区的数据，中间需要经过网络传输。需要做持久化（存盘）或网络传输，这中间就需要做数据的序列化和反序列操作。
基于Java与Go构建混合式事件驱动数据流处理平台的架构策略深入剖析与高可靠设计方法实践应用研究
2501_94056519的博客
11-26 446
Java 提供稳定性与复杂计算能力，Go 提供高并发与高吞吐处理能力，两者结合能构建高可靠、可扩展、低延迟的数据流系统。随着企业对实时数据处理需求不断增长，这种混合架构将越来越普及，并成为未来大规模事件平台的重要基础。
Flink CDC系列之：Kafka 数据接收器配置选项类KafkaDataSinkOptions
zhengzaifeidelushang的博客
11-28 445
Flink CDC系列之：Kafka 数据接收器配置选项类KafkaDataSinkOptions
华为制造业：数据治理与中台架构的解决方案详解
华为的制造业数据治理、数据管理和数据中台架构解决方案PPT详细探讨了在现代制造业中如何有效管理和优化数据流程。该方案聚焦于构建一个一体化的业务及数据管理体系，旨在提升企业的数据准备度和效率，从而驱动业务...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

极客11

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值