某重卡企业数据治理平台建设项目紧扣企业核心业务领域——营销域和采供域，通过系统性的业务架构和业务流程梳理，旨在构建高效、统一的数据管理体系。项目不仅设计了全面的数据架构，建立了数据资产目录和企业级数据模型，完善原有的数据治理体系，并引入了先进的数据治理平台工具，从而有效解决了业务互联互通中的难题，为数据分析应用提供了坚实的数据基础，确保企业数据治理工作的有效落地与推动。
一、实施背景
重卡，作为一种重要的生产资料，因其运距长、运量大、运输效率高的特点，在公路货运中发挥着核心作用。其结构复杂、生产周期长、规格多变，按客户订单进行设计、生产，工作性质依客户要求的品种、规格、交货期、价格而定，这种产品特性和生产形式决定重卡企业的数据治理工作难度大、任务重。
某重卡企业信息化已具备相当规模，先后建立了80余套信息系统，流程覆盖度达75%，数据已经成为其最核心资源，是驱动业务创新、提升客户体验、优化运营效率的关键要素。面对内部数据管理的挑战和外部市场环境的变化，该企业面临着数据质量不高、数据孤岛现象严重、数据赋能业务不足等一系列挑战。为了解决这些问题，实现数据的有效管理和价值挖掘，该企业决定启动数据治理项目。
二、实施目标
围绕“1+1+1”的数据治理架构，提高数据质量，实现广泛的数据共享，发挥数据价值。通过对某重卡企业的数据资源进行盘点，构建以数据架构为核心，包括资产目录、数据分布情况、数据标准和企业级数据模型的数据治理“1”张图。基于数据治理能力要求，形成以组织保障、规章制度、管理流程为核心的贯穿数据全生命周期的数据治理“1”体系。通过数据资产管理平台与企业大数据平台的拉通，打造数字化转型核心引擎“1”平台，增强企业数据底座能力，实现数据开发治理一体化。
图-1数据治理实施内容
数据资产清晰化：厘清领域数据资产及其关系，建立资源目录，统一数据资源使用归口，提升数据使用者、管理者对数据资产的认知；
数据供应效率提升：通过数据资产规划，实现数据资产长期、有效的管理；建立数据共享、交换和协作的机制，提高数据的共享和交换效率，降低数据治理的成本和风险。
数据质量提升：通过数据质量评估、脏数据处理跟踪流程监控，实现数据质量有效处理、监管与考核，提升数据质量，发挥数据价值；
数据价值挖掘：开展企业的数据治理和数据管理工作，支撑基于海量数据的报表统计、查询分析、数据挖掘应用等数据价值发掘的活动。
三、建设内容
数据治理能力提升（健全体系+平台能力）
基于企业数字化转型战略要求及数据治理现状及成熟度水平，参考行业数据治理先进经验，优化完善数据治理核心能力域管理体系，并搭建专业数据治理平台，支撑数据治理需求与管控要求的落地。
数据治理速赢落地（经验提炼与推广）
选取营销、采供两个业务域落地数据治理工作，取得速赢落地成效，并通过验证、迭代提炼形成科学且适用于企业的数据治理规范落地经验。
构建数据资产运营能力（运营体系+运营能力）
部署构建数据资产运营管理体系及数据资产管理平台能力，实现数据资产目录可视化，依据形成的数据资产目录结合企业核心价值链场景落地实现数字化运营解决方案，并逐步实现以价值为导向的持续数据资产运营能力提升。
项目实施落地过程中结合企业现状，制定八大举措完成项目目标：
举措一：业务为先
通过业务调研梳理企业业务流程，梳理业务活动和业务活动产生的表证单书，基于此总结、识别业务对象构建资产目录，使数据资产目录依托于业务流程即保证数据架构来源于业务架构。
举措二：协同互联
确定数据分布情况，基于业务的调研和了解，通过共享矩阵图识别数据在业务和系统的分布情况，同时确认数据的权威系统，保证数出一孔。同时开展数据模型设计工作，统一业务数字化标准，形成企业级数据模型和标准，指导存量系统迭代和新建系统标准化。
举措三：源头管控
在新建、改造的业务系统践行数据架构管控工作，针对新建系统，升级改造系统的实施，在项目全生命周期过程中，要落地企业级数据模型和数据标准。在项目设计、开发、验收三大阶段加入数据架构管控要求，即在蓝图设计阶段进行数据架构设计，提交设计交付物；系统实施过程中完成对应业务域的数据模型、数据标准等工作，项目验收阶段需要进行模型、标准一致性和质量的稽核检查，检查合格后系统才能验收。
举措四：质量跟踪
组织开展例行质量检查和专项质量治理活动，制定企业质量整改目标，划分责任到数据管家并进行例行检查。同时对数据质量问题进行收集，并协调相关方进行规则制定和稽核检查，跟踪问题解决情况，并对重大问题上报数据资产管理委员会解决。
举措五：体系完善
结合企业现有组织架构和业务现状，构建数据治理组织，同时为了数据治理机制更好地落地执行，将已有的制度文件结合企业现状进行适配，做出有针对性的设计，并通过流程设计来完善组织职能，明确数据管理的工作流程。
举措六：意识提升
培养企业人员用数习惯，提高数据文化素养。通过开展宣贯培训、用数比赛等培养员工对数据的重视和敏感性，使员工可以更好地理解和利用数据。并加强员工为下游服务的数据质量意识，协同参与共享数据模型设计，从源头数据标准把控数据质量水平。
举措七：平台落地
数据治理平台承载数据治理成果，实现企业数据从“盘”到“治”再“管”后“用”的全生命周期，包括落地数据资产目录、数据标准、数据分布、数据模型、数据质量和安全以及数据开发、应用，并嵌入治理体系的流程管理，打造企业数据驱动“核心引擎”
举措八：消费拉动
根据业务调研反馈，分析高价值业务场景需求，以解决用户痛点出发，结合数据治理实施内容打造数据应用需求，促进数据资产跨业务的规范、共享流通消费，利用业务场景需求促使整个数据治理体系进行运转，最终反哺业务解决相关痛点。
四、实施效果
4.1社会效益
1)重卡行业示范效应：通过本项目的建设，某重卡作为行业领军企业，通过本项目的实施，沉淀行业企业级数据模型、数据标准体系、数据质量规则库以及行业数据分类分级管控方案，为重卡行业乃至更广泛的制造业树立了数据治理的标杆。项目的成功实践将为其他企业提供可借鉴的经验和模式，推动整个行业数据治理水平的提升。
2)有效促进业务协同与互联互通：项目围绕营销域和采供域两大核心业务领域，通过数据治理平台的建设，有效解决了业务互联互通中存在的数据壁垒问题，促进了内部及跨集团子公司间的业务协同，增强了营销和采供透明度和响应速度。
3)构建资产目录促进数据资源共享：通过构建统一的数据模型和资产目录，项目促进了企业内部、企业与分子公司间以及企业与外部合作伙伴之间的数据资源共享，提高了数据的利用效率和价值，促进了资源的优化配置，有助于提升整个产业链条的协同效率和创新能力。
4.2经济效益
1)降低运营成本：通过数据治理平台的建设，某重卡将实现数据的集中管理、统一数据标准和高效利用，避免了数据重复采集、集成和处理的浪费，降低了IT运维成本和数据管理成本。
2)提升开发效率：通过构建企业级数据模型，统一的数据视图和标准化数据结构，确保数据开发遵循相同的数据定义和规范，避免了因数据理解不一致导致的重复工作和沟通成本。沉淀稳定、可扩展的公共数据基础层，确保所有应用访问到一致、准确的数据，减少数据清洗、转换和验证的工作量，提升数据开发效率，降低开发成本，并加速数据驱动的业务创新。
3)促进业务增长：通过数据治理平台项目建设，沉淀数据资产，提升数据质量，有效支撑企业订单全流程跟踪、经销商全景画像、成本精细化核算、车辆配置智能化推荐、客户旅程画像等业务分析应用，促进业务的持续增长。
4.3创新点
1)业务与数据双驱动的设计思路：本项目创新性地从业务架构和业务流程梳理切入，构建和设计与之相匹配的数据架构，确保数据治理工作紧密贴合业务需求，实现业务与数据的深度融合。
2)企业级数据模型与资产目录建设：项目首次在某重卡营销和采供业务范围内建立了统一的数据资产目录和企业级数据模型，实现了数据资源的全面盘点和统一管理，为数据的价值挖掘和高效利用奠定了基础。
3)智能化的数据治理平台工具：项目引入了先进的数据治理平台工具，结合某重卡实际情况进行了定制化开发和应用，并利用大数据、人工智能等技术对数据进行智能分析和管理，包括智能血缘解析、数据标准智能推荐、敏感数据智能识别等，实现了数据治理工作的智能化、自动化和可视化，显著提升了数据治理的效率和智能化水平。
持续优化的数据治理机制：本项目不仅局限于单一业务领域的数据治理工作，更是站在集团整体的高度，构建了一套全面、系统、可持续优化的数据治理体系和流程管控机制，包括应用系统数据架构管控、数据质量评估与落地管控、业务流程优化等，确保了数据治理工作的长效性和持续改进能力。