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数据治理体系建设与实施

发布时间: 2023-11-24
来源: 科技服务团
截止日期:2024-11-30

价格 双方协商

地区： 陕西省 西安市 市辖区

需求方： 西安**大学

行业领域

新一代信息技术产业,高端装备制造产业,下一代信息网络产业

需求背景

科研计划与采购计划下达

  • 生产计划不精细
  • 采购计划不完整
  • 虚拟配套不精准

车间计划、物资配套

  • 车间：生产作业计划订单承接不顺畅
  • 物资：BOM更改频繁，信息传递不及时 不精准
  • 总装：临时领用频繁，冲击配套计划 影响批产产出。

需解决的主要技术难题

1. 建立产品全生命周期数据管理体系

2. 建立流程驱动的数据提成协同平台

3. 形成智能化的数据检查与放错机制

4. 构建航空发动机燃油附件bom数据标准体系

期望实现的主要技术目标

:四 项目实施后取得的成效


数据治理体系已初步建成，治理效果明显

1. 数据质量显著提升：基础数据准确率由 70%提升至99%过程数据实时管控、动态可视，精准推送数据质量显著提升.

2. 支持生产计划体系落地：生产计划准确下达率由65%提升至95%产品全生命周期BOM数据的集成应用.

3. 建立了数据治理体系:形成数据治理常态化机制，让数据价值最大化

4.率先启动数据治理，具有推广价值:完整的数据治理方案及措施，对行业数据治理具有参考意义，已用于集团数据治理试点项目.

需求解析

解析单位：“科创中国”航空制造产业科技服务团（中国航空学会） 解析时间：2023-11-24

杨亮

中国航空学会

高工

综合评价

一、管理域的工作主要是确定战略、搭建组织、制定制度、明确规范 我们需要做到的是战略是各个业务部门都知悉明确的，组织应该是跨整个集团部门的治理委员会，制度与规范则重点明确数据标准，数据维护流程等。 对于风险可控的目标，我们主要是过程域、治理域、技术域三个方面进行发力。 二、过程域主要是方法论层面 要求在数据治理的过程中，需要形成分析-设计-执行-评估四个步骤。其实也类似于戴明环（PDCA）通过前期调研，设计落地，巡检，分析反馈结果形成闭环。 我们在数据治理的过程中，会发现一些问题。例如：需求不明确或者经常调整，数据清洗影响评估不清晰，清洗主责部门不明确等等。实际上通过过程域的步骤管控，能尽可能避免该类问题风险发生。 三、治理域是针对于治理范围进行的定义：主要分为主数据治理，业务数据治理和分析指标数据治理 那么我们认为数据治理的核心驱动仍然需要放在主数据，主数据作为基座数据80%时间需要对此进行梳理治理。同时配合各业务系统产生的业务数据进行准确性、及时性保障。
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处理进度

  1. 提交需求
    2023-11-24 11:51:22
  2. 确认需求
    2023-11-24 17:47:12
  3. 需求服务
    2023-11-24 17:47:12
  4. 需求签约
  5. 需求完成
服务方

“科创中国”航空制造产业科技服务团