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RSS订阅原创 破局离散制造：主数据管理驱动数字化转型的实践与启示
在此背景下，企业需通过主数据平台重构，打通跨系统、跨组织的数据壁垒，支撑智能化决策与业务创新。部署主数据平台，支持建模（灵活配置数据分类与属性）、清洗（基于规则引擎去重补全）、分发（通过ESB或API对接ERP、MES等系统）及全生命周期管理（新增、变更、归档）。分阶段推进试点与推广，优先解决高优先级数据（如客商、物料），通过数据盘点、清洗、映射实现历史数据迁移，并建立持续优化机制。需建立“黄金数据”的集中管控机制，确保数据可用、可靠、实时可查，并通过流程优化减少人工干预，提升数据流转效率。
2025-03-26 10:11:18
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原创 主数据管理解决方案：破解数据混乱，打造企业核心数据底座
某500强制造企业曾因物料编码混乱，导致价值3.2亿元的配件采购错误；某三甲医院因患者信息分散在12个系统，每年引发超千例医疗纠纷。据IDC调研，85%的企业因主数据问题导致年损失超千万级。主数据管理（MDM）的缺失，正让企业陷入三大困局：数据孤岛：CRM/ERP/PLM等系统数据差异率超35%效率黑洞：30%员工工时浪费在数据人工核对创新瓶颈：数据质量差导致AI模型准确率不足60%
2025-03-25 11:11:01
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原创 主数据管理的主要作用是什么？企业数字化转型必备指南
在数字化转型浪潮中，60%的企业因数据不一致导致决策失误（Gartner 2023）。当财务系统中的「客户编号」与CRM系统存在30%的差异、供应链与生产系统的「物料编码」无法匹配时，企业每年可能损失超千万级营收。主数据管理（MDM）正是根治这一痛点的核心方案——它如同企业数据世界的DNA校准器，让分散在20+系统中的核心数据焕发聚合价值。
2025-03-24 18:00:23
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原创 AI+智检：智能化质检赋能企业数据资产高质量应用
面对"数据质量-业务成效"的正向循环构建，当下正是企业突破传统治理瓶颈、重塑数据价值链条的战略窗口。通过大模型与数据治理的深度融合，企业可打破数据孤岛、激活“沉睡”资源，解决了传统数据治理的难题。某保险公司曾深陷典型数据质检困局，其车险理赔系统每月产生500万条数据，但人工维护的68条质检规则仅能覆盖23%的数据质量问题，导致每年因数据错误产生超数千万元超额赔付。自动识别多种字段类型（身份证号、银行卡号、设备编码等），结合数据分布特征（空值率、离散度、数值区间等），通过大模型生成字段专属质检规则。
2025-03-19 11:22:12
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原创 归因分析太难？智问BI@GPT自动生成决策建议
BI@GPT的归因分析功能不仅提升了其在数据分析方面的智能化水平，更使得企业能够更加精确地了解数据背后的驱动因素，帮助企业在复杂的商业环境中找到最佳的决策路径。归因分析，简单来说，就是一种用来分析数据变化原因的方法。精准洞察，快速定位问题：通过多维度、穿透式的分析，归因分析能够精确揭示数据变化背后的根本原因，帮助企业快速发现问题，避免盲目决策，提升决策效率。科学决策，降低风险：基于量化分析和数据驱动的洞察，归因分析显著提高了决策的科学性与准确性，有效降低决策风险，增强决策的可靠性与可执行性。
2025-03-13 10:33:12
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原创 某金融租赁公司数据治理实践
为此，需采取一系列措施，包括但不限于构建统一的数据平台，构建数据治理体系，施行有效数据质量控制策略，建立完善的数据安全防护体系，以及培养数据驱动的文化与人才，从而达到有效地整合内外部数据资源，提高数据的可用性与价值密度，赋能前线业务，优化决策流程，提升客户体验的目标。W公司数据治理项目建设以来，已发现数据问题约500个，涉及业务、财务、数据平台约107张数据库表，通过系统发现了很多数据的标准应落未落，以及数据不一致等，且数据问题发现、整改的整个生命周期大大缩短，整体数据整改效率提升30%以上。
2025-03-04 17:34:35
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原创 深度集成DeepSeek，智问BI@GPT引领商业智能“深度思考“革命
例如当销售数据下滑时，传统报表只能呈现曲线图，而深度思考模式会分析意图，根据意图动态调整取数策略、解析意图背后的维度和指标、提供最适合的可视化方式。某商业银行应用深度思考功能后，系统通过分析客户交易行为、社交网络特征、行业景气指数等多个维度，不仅能识别潜在风险客户，还能预测不同经济周期下的违约概率变化，帮助银行动态调整信贷政策。在零售领域，通过分析销售数据，零售企业可以发现哪些产品最受欢迎、哪些地区的销售额最高、哪些时间段的销售额最高，从而优化产品组合，制定更精准的营销策略，抢占市场先机。
2025-03-04 16:36:05
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原创 可信数据空间到底是什么，与数据资产管理有什么关系
可信数据空间与数据基础设施存在相关性又有不同，具体体现为：数据基础设施涵盖网络基础设施、算力基础设施、数据流通利用基础设施与安全保障基础设施，可信数据空间中的技术系统是数据流通利用基础设施的一种，但除此之外，可信数据空间还包括规则机制、生态主体和场景应用等其他组成部分。作为数据流通利用的核心枢纽，可信数据空间肩负着构建安全、高效、可信的数据共享生态的重要使命，其核心目标在于打破数据流通的重重壁垒，全面激活数据要素潜能，实现数据要素价值，进而为构建全国一体化数据市场筑牢根基。
2025-02-27 10:51:25
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原创 指标管理项目建设的高频问题和解决思路
这是一个需要大家深思的问题，如何确保业务人员在参与指标项目的同时，也能看到并汇报自己的成果，从而保持其持续的热情与支持。在指标项目中，指标体系的取舍是一个敏感而困难的问题。此外，若资产的合计值不等于其各组成部分（如现金、存货、应收账款、固定资产等）的总和，则会引起后续使用者的质疑，对数据的准确性产生怀疑，这也是一个极为严重的问题。在这些场合中，尽可能推动客户方构建成熟完备的项目成员架构，适时抛出遗留问题与影响，需要明确客户方的责任人，确保有一个统一的协调职能，避免出现客户方人员责任确认不明确的问题。
2025-02-19 16:18:33
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原创 政策解读：制造企业如何实施数字化转型
通过建设一站式数据应用平台，某轻工制造企业实现对企业收入、利润、应收账款余额等关键指标的采集和分析，将基层员工从繁琐的数据统计工作中解脱出来，参与到数据分析和管控工作中，中层管理者凭借智能化、精细化的管控工具，辅助高层领导及时有效地进行风险管控和最终决策，实现内部财务运营的智能化。而今，通过构建科学管理体系，明确责任分工，并推出资产门户，实现了数据需求审批的线上化闭环，极大降低了沟通成本，提升了协作效率，同时支持数据的在线查阅、下载与自助分析，显著减轻了管理员负担。同时数据标准的缺失，读懂数据难；
2025-02-19 15:56:28
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原创 数据治理：某环境公司主数据管理项目经验分享
因此，项目主数据的管理显得较为零散。主数据项目通过整合和优化企业内部的各类主数据，如产品、项目、物料、客户、供应商等，实现了数据的统一管理和高效利用，有助于打通企业内部的各个业务流程，提升业务之间的协作效率。主数据管理的组织架构已明确划分，依据不同的组织和业务领域，我们为各类主数据指定了相应的责任部门，并详细规划了业务部门如何申请、使用及运维主数据的流程。此外，主数据管理平台本身具备数据分发的接口，可以方便地将数据分发给多个业务系统，包括新建的业务系统和历史业务系统，从而进一步降低了数据集成的成本。
2025-02-12 17:44:37
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原创 数据管理的四大基石：通俗解读数据中台、数据仓库、数据治理和主数据
原来各个数据孤岛中的数据，可能会在物理位置（比如沃尔玛在各个城市可能都有自己的数据中心）、存储格式（比如月份是数值类型，但但天气可能是字符类型）、商业平台（不同数据库可能用的是Oracle数据库，有的是微软SQL Server数据库）、编写的语言（Java或者Scale等）等等各个方面完全不同，数据仓库要做的工作就是将他们按照所需要的格式提取出来，再进行必要的转换（统一数据格式）、清洗（去掉无效或者不需要的数据）等，最后装载进数据仓库。同样，在数据世界里，主数据就像是数据的“身份证”。
2025-02-12 17:18:58
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原创 官方定义的61个数据领域名词，你了解几个
我国重点围绕未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康等方向，大力发展人工智能、类脑智能、量子科技、原子级制造、生物制造、人形机器人、低空经济、氢能等未来产业，这是牢牢把握未来发展主动权的战略选择。安全是覆盖点、线、面、场的动态全流程保护措施。数据使用控制是指在数据的传输、存储、使用和销毁环节采用技术手段进行控制，如通过智能合约技术，将数据权益主体的数据使用控制意愿转化为可机读处理的智能合约条款，解决数据可控的前置性问题，实现对数据资产使用的时间、地点、主体、行为和客体等因素的控制。
2025-01-09 16:52:19
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原创 国家数据局：数据治理推动企业数据资源开发利用
融合数据集成、数据交换、数据模型、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理九大模块，各模块可独立或任意组合使用，能迅速响应并满足跨行业、多元化、复杂多变的数据治理场景。很多企业的数据质量意识淡薄，数据管理职能缺失，无制度可依，数据操作不规范，数据质量问题严重；《意见》此处强调的数据治理技术与工具的建设内容，企业应积极开发和使用大数据分析、治理等智能化工具，建立覆盖研发、生产、销售、服务、管理等各环节的数据资源体系，以提升提高数据治理的效率和准确性。
2025-01-03 16:58:47
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原创 连续三年！亿信华辰荣耀入选信通院《数据治理产业图谱3.0》
数据治理产业图谱3.0》旨在梳理数据治理相关产品及服务的市场现状，洞察数据产业发展现状及未来发展趋势，为各方在数据治理领域的布局规划和未来发展提供参考。在本次《数据治理产业图谱3.0》中，亿信华辰被归类为一体化平台（Unification）服务商，这意味着亿信华辰提供的数据治理产品能够覆盖数据全生命周期，未来，亿信华辰将持续创新，充分利用在数据治理领域经验累积，为更多企业数智化转型提供技术平台支持，为构建更加智能、高效的数据治理生态贡献自己的力量！，助力各行各业实现数据资产的高效管理和价值挖掘。
2024-12-25 10:40:58
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原创 AI引领BI创新！亿信华辰BI@GPT应用入选权威案例
基于数可信、用好数的理念，某工业集团利用亿信华辰 BI 数字助理工具的私有化部署，将 LLM 大语言模型和 BI 基座能力相结合，通过向量数据库、RAG、text2DSL、数字人等技术共同协作，应用大语言模型的底层能力，学习企业业务知识（表知识、业务逻辑、问答知识、洞察知识等），建设以智能指标为中心，融合 LLM Agent 能力的数据驱动智能决策平台（见图），知识库实现业务洞察与自动化优化的无缝对接。通过智能化的知识管理与分享，集团得以构建更加坚实的知识基础，为长期发展注入源源不断的动力。
2024-12-17 11:17:19
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原创 实操！成功的指标管理项目应该怎么做
它记录了经过讨论落地形成的指标框架体系，就像一本真正的字典一样，业务人员可以通过所需的场景要素，在标准档案中快速检索到他们需要的指标。本文将深入探讨企业建立指标管理项目的必要性，提供一套实用的指标管理工作指南，介绍常用的指标管理工具，并通过生动案例，带您了解指标管理项目的真实效果。指标系统它不是业务系统，其实是作为数据分析平台，依赖上游系统数据，将数据抽取进行计算、进行整合，按照指标体系去进行计算、加工，并且存储指标计算结果，最终服务于终端使用用户。指标建设项目的核心问题，在于对指标的定义。
2024-12-04 10:39:29
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原创 以数据采集分析为核心支撑，解读产业大脑平台10大应用场景
某地产业大脑平台建立了工业增加值增速专题可视化应用，通过系统对数据的智能处理和分析，计算工业增加值及其增长速度，为某个地区一定时期工业经济总量及其增减变动情况提供依据，从而判断短期工业经济的运行走势和经济的景气程度，为制定和调整经济政策、实施宏观调控的重要参考和依据。工业企业投资和项目建设数据复杂，难以快速汇总和分析。产业大脑平台通过实时收集、处理和分析企业侧的生产、经营、供销、信用、管理等数据，能够为政府提供及时、准确的产业信息，从而增强政府对工业经济运行的调控能力，提高政策制定的前瞻性和针对性。
2024-11-27 11:02:12
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原创 如何做好企业主数据识别工作
平台提供全生命周期的管控，从主数据模型的构建、编码规则的定义、质量标准的设定，到模型流程的管理和工作流的集成，均具备完善的功能。例如，对于财务主题，我们需要了解哪些业务系统需要财务主题的数据，如会计科目等，并确定这些数据是从哪些上游系统（如金蝶、用友的财务系统）获取的，以及哪些下游系统（如订单系统）需要使用这些数据。随后，针对每个选定的主数据主题，列出其对应的上游系统。关于主数据识别的方法，主要就是4步：首先是列出所有的业务，第二标出关注的主数据主题，第三是标出对应的上下游的业务，最后是明确他的依赖关系。
2024-11-27 10:41:54
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原创 某集团数据治理组织及体系建设参考
为实现数据战略确定的目标和愿景，确保数据资产价值最大化，需在数据全生命周期的各个阶段实施有效管理，从宏观规划、概念设计到物理实现，从数据获取、处理到应用、运维、退役的全过程，均需满足数据管理需求。集团实施数据标准管理，涵盖业务术语、参考数据和主数据、数据元、指标数据等多个方面，确保数据资源从产生到传输、引用的全过程遵循统一标准，提升数据管理的规范性、有效性和共享性。数据标准管理的对象包括元数据标准、主数据标准、指标数据标准、数据质量标准、数据模型标准、数据接口标准、数据安全标准等。
2024-11-20 13:43:29
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原创 从传统分析到智能问数，打造零门槛数据分析方案
亿信华辰打造的数字助理BI@GPT 将LLM大语言模型和BI基座能力相结合，利用向量数据库、RAG、text2DSL、数字人等技术共同协作，应用大语言模型的底层能力，学习企业业务知识（表知识、业务逻辑、问答知识、洞察知识等），可构建强大且智能的自然语言数据统计和分析系统。无论是模型、语音还是数字人，我们都能根据您的业务需求进行灵活集成与适配，共同探索数据智能的无限可能。用户无需再费心查找数据所在的系统或表格，可以通过对话提问，快速了解数据的情况，基于AI的推荐和自动增强分析，抽丝剥茧，对数据做进一步分析。
2024-11-20 11:27:42
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原创 智慧电厂新纪元：基于亿信ABI的电厂环保指挥管控平台实践
本案例聚焦于某电厂的智能化转型实践，通过引入先进的烟气达标监测技术与碳资产管理平台，不仅实现了对电厂排放的精准控制，还极大提升了碳数据的处理效率与准确性，为电厂乃至省级层面的碳资产调度与环保管理开辟了新路径。本项目分两部分，以“数据采集、存储”为手段，以“数据资源整合”为核心，在电厂端建设电厂环保指挥管控平台，在上级省公司建设智慧环保指挥中心，旨在提升电厂环保设施智能化运行水平，提升电厂环保设施评价、监督、诊断水平，实现对电厂环保设施系统化、智慧化和精细化管控，提升和强化碳排放数据管理水平。
2024-11-13 15:31:05
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原创 主数据与数据标准的关系，这是我见过最形象的解释
基于这些经营数据和主数据，我们可以进一步生成企业内部所需的分析数据，这些数据主要是通过生产经营的加工汇总得出的，包括业绩统计、关键KPI指标、财务报表以及决策支持数据等，它们共同构成了企业内部的关键数据体系。对于主数据而言，也有主数据的数据标准，数据标准不仅确保了数据在采集、存储、处理和传递过程中的高质量，还为主数据的源头管理提供了规范和指导。本文将带您揭开主数据的面纱，探讨其在企业数据中的地位，辨析主数据与参考数据、数据标准的微妙差异，并阐述数据标准、数据质量与主数据的相互关联。
2024-11-13 15:23:06
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原创 数据治理项目怎么做，3种推进思路可参考
因此，即使有些人认为先建大数据平台而暂时无法实现业务支撑或应用分析是无效的，但实际上，在建设平台的过程中，企业的能力已经在逐步提升。因此，在做项目时，我们必须与最终用户达成一致，明确项目的定义和规划。先做数据治理顶层设计的规划，确定战略目标，进而拆解KPI，然后设立对应的支撑项目，并且根据优先级别进行排序，最后形成一个执行的路径，即每个阶段要建设的项目及其目标。这种方式的优点显而易见：它确保了项目有明确的规划和方向，从面到线，再到点，逐步落实，从而最大程度地保证了项目的成功，减少了无用功和重复建设。
2024-11-06 10:35:42
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原创 豫园股份：构建统一主数据中台，破解多业态管理难题
基于豫股份的规划，自行与服务商落地主数据。从豫园股份到各产业集团，从公司架构、人员组织、财务和业务都存在主数据管理的缺失的情况，导致数据质量、系统对接、BI统计分析、业务发展等都存在不同程度的问题。主数据管理是个隐蔽的系统工程，不管是数据治理还是主数据系统搭建，费用都不低，因此各产业对于主数据的投入相对有限，缺少完整的实施推进，需要豫园股份从集团层面定制主数据中台规划，促进产业集团主数据落地和规划。值得庆幸的是，主数据平台对业态的差异具有较小的敏感性，这为豫园股份建立统一的主数据中台提供了技术上的可行性。
2024-11-06 10:34:28
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原创 指标管理全解析：概念、挑战、方法论与实践应用
因此，在规划指标管理平台系统时，我们需结合企业的数据架构和数据流向等因素，来确定其定位。找指标就是找出分散在企业各个业务系统中的指标，将指标整理成指标字典，然后梳理清楚指标，确定指标的维度，指标的属性等，从而建立契合业务的指标体系，接下来就是管理指标，建立统一的指标管理制度和规范的指标管理流程，将指标责任到人，然后就是用指标，用指标进行分析，实现指标信息化应用，从而实现业务需求。这导致了指标体系的不完整和不全面，无法全方位地审视指标信息，难以掌握指标的来龙去脉，从而可能导致错误的判断和分析，影响管理效果。
2024-10-30 17:53:31
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原创 2024 DAMA数据管理峰会：亿信华辰引领数据治理新风尚
毛大群提到，私域运营的核心在于构建一个涵盖数据资产全生命周期的管理体系，通过全面的数据资产盘点构建清晰的资产视图，以坚实的数据治理为基石，推动数据产品的市场化开发，实现数据资产的高效变现，同时提供贴心的数据资产服务，确保数据应用的最后一公里畅通无阻。此外，通过科学的数据资产质量和价值评估，为数据的流通与交易提供精准的基准，从而实现数据的全面管理与高效利用。毛大群指出，亿信华辰通过多年的探索与实践，提出了一套数据资产私域运营的新模式，旨在帮助企业更好地挖掘和利用数据价值，实现数据资产的变现。
2024-10-22 16:25:47
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原创 ICT行业主数据模型技术落地经验分享
首要确立的是，以HR人力资源系统中的组织架构作为基准源点，随后将行政组织架构与业务组织架构向此基准进行对齐，确保数据的一致性与准确性。关于客商模型的构建，鉴于ICT企业在日常运营中对客户与供应商采取分开管理的策略，分别涉及客户主数据管理与供应商主数据管理，这种管理方式虽普遍，却易导致客户与供应商之间的关联关系不够紧密。总体而言，ICT行业的组织与员工模型在保留传统框架的基础上，通过引入业务小组模型这一创新机制，有效解决了组织架构间的差异与冲突，为企业的持续发展与高效运营奠定了坚实基础。
2024-10-15 15:13:52
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原创 Q&A | 主数据治理项目建设常见问题解析
以某投资集团的项目为例，在构建其合同管理系统并优化工作流程的实践中，我们发现了数据一致性与维护效率的关键问题：同一条数据既在合同系统中被使用，也在财务系统中频繁出现，这直接导致了数据冗余与更新维护的复杂性。同时，模型的需求调研与建立同样至关重要，这一环节涉及对主数据范围的精准界定、数据属性的细致梳理以及数据间关系的明确构建，是确保主数据管理系统能够有效支撑企业业务运营的基础。关于主数据价值的界定，其起源并非单一地源自客户的初步提出，而是在项目实施的深入过程中，通过双方的不断协作与磨合，逐步总结提炼而出。
2024-09-26 10:29:19
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原创 ICT企业主数据项目实战：实施全过程详解
此外，企业还期望能够协助建立一套完善的主数据管理体系，该体系将涵盖数据标准制定、质量监控、流程优化等多个维度，以确保主数据的准确性、完整性和时效性，为企业信息化建设提供坚实的支撑。同时，针对潜在的行业共性问题，我们提前规划并提出咨询建议。构建管理架构后，需要制定详尽的主数据管理制度与流程，包括主数据管理细则，规范模型变更、数据维护等流程，并设定前置条件以提高效率与准确性，确保管理有法可依、流程规范。此外，我们还对主数据的模型进行了精心设计，并明确了主数据的编码规则，以确保数据在系统中的唯一性与可识别性。
2024-09-26 10:05:45
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原创 机械厂如何做好企业级数据治理系统落地
生产制造企业的数据治理面临着诸多难点与挑战，今天以某国营机械厂为例，分享机械制造企业数据治理经验。某机械厂是国家投资的国有大型企业，业务范围覆盖到零部件的研发、测试、生产制造，属于典型的离散制造企业。鉴于近年来国家对国有企业数字化转型战略的深入部署，该厂积极响应国家号召，紧密围绕“数字化转型”这一核心任务，全面启动数据管理体系的建设工作，不仅有效解决了数据治理的痛点，还极大地提升了企业运营效率，加速了产品创新步伐，为离散制造业的数据治理之路提供了宝贵的经验与启示。01企业面临的挑战目前工
2024-09-10 15:47:32
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原创 集团企业主数据管理项目实施步骤及要点
此项目依托亿信华辰睿玛主数据平台的核心功能，精心构建了一个全面而高效的主数据管理平台，平台集成了主数据模型管理、数据质量监控、主数据分发管理、工作流审批多项关键功能，将关键主数据集成于一体，实现统一的管理与维护，形成对外唯一的权威数据源，有效避免数据冗余与不一致，确保数据的准确性、完整性和高效流通。这一过程不仅清晰地展现了集团主数据的实际状况，还明确了未来主数据建设的方向与期望内容，咨询规划涵盖了组织建设框架的搭建以及关键制度的制定，为后续的实施工作奠定了坚实基础。
2024-09-04 10:36:06
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原创 某投资集团数据采集分析项目：实施全过程解析
技术上，优化数据存储，集成第三方系统，确保数据流通顺畅。此项目正值国家高度重视并精细评估央企与地方项目高效对接之际，在投资促进领域彰显了其非凡的战略价值，通过构建投资经营数据管理一体化平台，实现了对传统复杂工作流程的深刻革新，将繁琐的数据考量与任务执行全面推向线上化、数字化的新高度。公司的信息化建设近年来取得了初步发展，对关键业务环节采用了信息化手段管控和数据沉淀，已经建立了包括人力资源系统、OA、财务系统等多个信息化系统，且运行多年，积累了一定数量的各类型数据，但系统之间未实现打通。
2024-08-27 15:33:07
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原创 IDC权威认可！亿信华辰连续3年位居中国数据治理解决方案市场第一
亿信华辰将继续秉承“以客户为中心”的理念，不断加大研发投入，深化技术创新，提升服务质量，为客户提供更加全面、高效、智能的数据治理解决方案。通过深入了解客户的业务模式、数据资产状况及面临的挑战，亿信华辰能够量身定制数据治理解决方案，助力企业实现数据价值的最大化。特别值得一提的是，凭借其在人工智能领域的广泛应用，如智能构建数据关系、标准智能映射元数据、自动探查数据质量等，为企业数据治理带来了前所未有的智能化体验。，亿信华辰的产品和服务覆盖了数据治理的全生命周期，为企业的数字化转型提供了强有力的支撑。
2024-08-20 14:15:39
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原创 全国首个数据要素人才标准，亿信华辰携76家单位共同起草
亿信华辰将秉持数据资产管理的战略视角，积极构建并完善数据要素相关人才的能力分级与技能认证体系，为数据产业的繁荣兴旺筑牢人才基石，促进数字经济与实体经济的深度融合，深度挖掘数据价值，引领经济社会在数字化浪潮中乘风破浪，勇往直前。标准精准定位，明确了数据资产入表会计、数据评估师、数据交易师、数据合规师四大核心职业路径，直击当前数据产权交易、应用开发等领域的痛点与难点，推动数据价值从抽象概念向具体实践转化，加速了数据领域从无形向有形、从理论到实践的跨越。
2024-08-13 13:45:57
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原创 数据资产盘点及治理的路径与方法
最后，通过高效的接口服务机制，将整理好的数据资产以标准化的方式对外提供，满足企业内外部用户的数据需求。同时企业也要建立相应的管理组织，然后摸清整个企业的数据现状，进行相应的数据标准、数据质量、数据安全等能力的提升，建立起闭环式的覆盖数据治理咨询规划、方案制定、执行和评价的数据治理统一流程。本文旨在深入探讨数据资产盘点及治理的路径与方法，通过系统化、规范化的手段，帮助企业构建完善的数据管理体系，实现数据资产的全面盘点与高效治理，进而推动企业在数据驱动的时代中赢得先机，实现可持续发展。
2024-08-13 11:44:00
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原创 新书《一本书讲透数据资产入表》简介
数据资产入表并不是中国独有的概念，而是全球范围内讨论和实践的话题，但中国在这方面的实践和探索是独特的、创新的、领先的。本书分为四部分，不仅从战略、方法、工具、实操、案例等角度为读者提供了全面的数据资产入表知识体系，而且还前瞻性地探讨了数据资产入表后的价值挖掘、资产评估和金融创新，得到了来自学术界和企业界的12位数据资产管理专家的高度评价和强烈推荐。在本书中，我们结合最新政策和团队多年的数据项目经验，总结出了企业数据资产入表规划和落地的方法论，希望能够为企业的数据资产化工作提供一些思路和启发。
2024-08-08 09:24:04
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原创 一文读懂《制造业数字化转型行动方案》
制造企业在数据治理方面，重点在于建立统一的数据标准与规范，实现多源数据的集成与共享，同时确保数据安全与隐私保护，加强数据质量监控与元数据管理，以构建高效、可信的数据基础。比如能耗数据采集与监测场景即对车间生产过程中各类能耗量数据进行有效采集和监测的过程，通过数字化仪器仪表实时采集用电、用水、用气以及各类生产设备能耗数据，对数据进行计量与可视化监测，企业可以根据需要按时间区域、设备、订单等维度进行分析统计，生产管理者可以及时了解能源消耗情况。然而，面对全球竞争的新格局，传统发展模式遭遇瓶颈。
2024-07-26 15:42:17
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原创 主数据驱动数字变革，打造央国企标杆项目落地
在这个过程中为了标准化不同系统之间数据结构和规则，协调不同系统之间交换和覆盖数据的工作协议，通过建设主数据管理MDM系统，从而将多域的主数据在一个统一的数据管理平台中处理。此举不仅摘取了核心业务域的“数据果实”，提升了数据质量，还实现了数据的共享，为集团的经营决策提供了坚实的支撑。同时，监控数据分发记录，确保数据的准确性和及时性。这一项目的实施，不仅有效解决了企业之前在主数据管理方面的难题，如制度缺失、数据版本不一致、多人维护导致的效率低下等，还极大提升了企业数据资源的规范化、标准化和集约化管理水平。
2024-07-03 11:39:06
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原创 不同行业不同场景的领导驾驶舱是什么样的
我们可以简单理解，一个组织就像一辆汽车，领导坐在驾驶座上，可以通过时速表、油表、各种状态灯，来了解整个汽车的运行状态，是否超速了，是否需要加油，门是否没有关上等等，保证整个汽车良好的运行。在政务领域，领导驾驶舱功能展现出非凡的价值，它能够直接且全面地展示交通、农林、社会事件、业务办理、市场投资等多样化的民生相关数据，以高清的视觉呈现方式，为政府决策者提供了全面而深入的洞察。领导驾驶舱，可以根据管理和业务的需要，分为战略型驾驶舱，分析型驾驶舱，操作型驾驶舱，满足不同管理角色的关注需求。
2024-07-03 11:20:18
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