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抄作业 | 宝钢集团数据治理规划(2022-2025)

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来源:与数据同行

中冶宝钢

数据治理规划

(2022-2025)

“数据是企业最为宝贵的资产之一”已成为业界普遍共识,新冠肺炎疫情给全球经济带来巨大冲击,加速了以物联网、大数据、云计算、人工智能等新科技为驱动力的数字经济时代的到来。中冶宝钢于2021年6月发布《中冶宝钢“十四五”产业数字化转型规划》,而数据治理是数字化转型中的关键步骤,对数字化转型的成败起着承上启下的关键性作用,是有效管理企业数据的重要举措,为此公司制定并发布了《中冶宝钢数据治理规划(2022-2025)》。

现状与形势

(一)全球数据治理发展现状

▲共识:数据是企业最为宝贵的资产之一

▲两大支柱:互联互通、制度规范

▲主要问题:重数据生成,轻系统性管理;重数据数量,轻数据质量管理;重数据使用,轻数据增值利用

(二)国内数据治理发展现状

▲日益推广:数字化生产模式、大数据平台

▲驱动力:一是互联互通,二是业务效率和客户满意度

▲数据资产化:政策有引导,领先企业有经验

(三)公司数据治理发展基础

▲数据孤岛:数据分散在各系统中,没有实现互联互通

▲待系统性提高:数据标准、数据质量、数据安全、一致性、数据共享

▲数据管理能力成熟度:处于“受管理级”(L2)水平

总体思路

(一)指导思想

中冶宝钢数据治理将以“数据资产化”为中心,聚焦于数据资源转化为数据资产、数据资产开发利用、数据驱动企业战略和业务发展三个主线。同时强调数据治理要服务业务数字化,并应用于业务治理;要抓牢“数据治理是数字化企业根本性基础”的定位,即要立足长远、夯实基础,又要长短结合、持续迭代。


(二)工作目标

“公司数字化能力成熟度持续提升”为目标,在“十四五”期间,数据管理成熟度达到“量化管理级”水平——即数据可量化定义业务,以业务目标为导向,通过推动业务数据的互联互通,建立“全局、微观、量化、客观”的数据视野。在统一数据架构与数据资产中心的基础上,通过数据治理,提供可靠、可用、可信的数据资源与业务管理数据指标,从而完成业务数据化到数据业务化的过程。同时设定了目标的量化评价指标,即:到2025年数据完整性达到80%、可用性达到90%、普及率达到80%。


(三)数据治理业务框架

数据治理工作依托于各部门业务系统,以业务数据作为输入,服务“业务数字化”进程,且将应用于下一步的“业务治理”。数据治理的核心工作,是完成数据资源到数据资产的转化,并以此开展数据管理实现数据资产保值增值、推进数据智能应用实现价值创造。


(四)实施步骤

第一阶段(2022年)

平台化, 打造数据底座


完善信息化应用基础,启动数据治理工程,推进数据互联互通;

开展数据治理组织建设、数据管理制度建设和数据治理人才储备;

启动检修业务合同盈利分析示范项目,推进检修业务数字化,牵引数据治理体系建设。


第二阶段(2023年-2024年)

资产化,构建数据资产


深化信息化应用建设,覆盖“1+3”业务;

深化数据治理体系建设,构建数据资产中心,推进数据资产的融合共享;

开展经营决策数字化建设,在前期示范项目的基础上,启动数据智能应用。


第三阶段(2024年~)

智能化,推进数据应用


开展数据资产增值运营,提供数据服务;

深化检修业务数字化建设,量化检修作业活动、进程,应用检修业务规范和知识,实现从宏观到微观的穿透;

深化经营决策数字化建设,量化业务指标,实现从局部到全局的覆盖。

重点任务

任务一:

完善信息化建设,夯实数字化基础

1

完善检修作业执行管理信息化,在智能检修平台上添加检修作业信息管理模块和客户设备管理模块。

2

完善人力资源管理信息化,在人力资源系统中添加人员招聘与绩效管理模块。

3

完善资产管理信息化,新建设备全生命周期管理系统。

4

完善物料核算信息化,新建物流仓储管理系统

5

完善客户管理信息化,新建客户关系管理系统



任务二:

构建数据治理体系,实现数据增值运营

建设数据底座

▲数据管理平台-数据湖技术

▲数据计算平台-计算引擎

▲知识管理平台-知识图谱

1


2

构建数据资产

▲数据资产标准编制

▲数据资产融合

▲数据资产管理


运营数据资产

▲构建数据标签体系

▲构建计算模型及指标体系

▲构建知识模型

▲构建数据服务

3



任务三:

推进数据智能应用,赋能企业转型升级

横向打通职能域

横向整合和资源决策、风险、效益相关的职能,打开部门边界,实现信息的互通共享,拉通管理职能,实现端到端的一体化管理。把所有职能目标整合到实现业务目标上来,让企业的职能联合起来,以最高效的方式协同,通过经营决策数字化,建立从战略到管理再到执行,从目标到现值再到差异的指标分析体系和智能决策模型,支持企业做价值创造。

纵向打通业务线



纵向整合和检修作业执行相关的资源和信息,加强公司对检修业务的资源供应、作业执行、验收交付全过程的数字化程度,精细化管控检修业务作业过程,使人财物信息能落实到单个合同和项目上,实现单合同的精准盈利结果分析,为经营决策提供数据分析,使企业能在业务运作中掌握主动,从而提升各个业务活动阶段的效率。



任务四:

建立数据安全体系, 提升安全防护能力

管 理

制定数据治理安全制度

1.明确数据所有人的确认原则、确认流程和确认方式;

2.明确数据安全等级和数据敏感度分类;

3.设立相应的审批流程;

4.明确数据安全策略,对信息在存储、传输、处理、共享和备份时分等级实行安全保护;

5.信息系统的建立要符合相关信息安全等级保护的要求;

6.对信息系统中发生的信息安全事件分等级响应、处置。

技 术

搭建数据安全技术平台

1.数据存储安全:数据存储物理安全、数据存储安全策略、数据空间区分和加密、安全等级管理、数据安全溯源等;

2.数据传输安全:针对不同安全等级,明确数据传输加密方式、配置加密类型、加密方法等;

3.数据应用安全:让数据权限与组织绑定,对组织授予数据访问权限;让数据权限随人员流动而改变,动态管控个人用户数据权限

保障措施

建立组织体系

公司成立数据治理委员会;任命CDO(首席数据官);科技与信息化管理部增设数据管理室,作为公司数据管理部门;设备智能运维技术研究院作为公司数据治理的技术支撑单位。各部门各单位设立数据管理专员(专/兼职人员)。

保障资金投入

▲公司应保证数据治理资金的持续投入;

▲多渠道筹措资金,如申请上级集团的资金支持,各级政府的产业补贴、创新补助、研发支持、人才补助等。

加快人才培养

▲理论知识:聚焦在数据资产的治理和数据管理,建立数据的认知和管理思维;

▲积极实践:积极参与数据管理实践,结合业务特点和数据特征,积极参与数据治理建设任务。

培育数据文化

▲营造 “用数据说话、用数据管理、用数据决策,用数据指导行动、用数据驱动创新”的数据思维;

▲强调“谁生产谁负责,谁拥有谁负责,谁管理谁负责”的理念。

完善制度建设

▲明确数据管理的职责、流程和规范;

▲制定相关管理制度,开展数据及数据资产的管理;

▲建立考核评价体系,对数据治理的重点环节进行量化考核。


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