摘要
随着数据治理理论体系的逐步完善,以及技术方法和工具的日趋成熟,数据治理被越来越多的制造业企业争相学习、了解和实际应用。本报告有针对性地梳理制造业数据治理管理框架,此管理框架主要由数据资产全生命周期的管理职能活动和支撑保障模块两部分构成。其中,管理职能活动体现了数据治理管理体系各环节需要开展的具体工作,包括数据战略、数据管理、数据运营、数据流通共4个模块23项管理职能,通过界定各项职能活动的定位和内在联系,相对完整地覆盖了制造业企业数据治理工作方向;支撑保障...
随着数据治理理论体系的逐步完善,以及技术方法和工具的日趋成熟,数据治理被越来越多的制造业企业争相学习、了解和实际应用。本报告有针对性地梳理制造业数据治理管理框架,此管理框架主要由数据资产全生命周期的管理职能活动和支撑保障模块两部分构成。其中,管理职能活动体现了数据治理管理体系各环节需要开展的具体工作,包括数据战略、数据管理、数据运营、数据流通共4个模块23项管理职能,通过界定各项职能活动的定位和内在联系,相对完整地覆盖了制造业企业数据治理工作方向;支撑保障模块则定义了确保职能活动有效开展所应具备的前提条件和支撑能力,包括组织保障和技术支撑共2个领域6项支撑手段,具备较好的系统性、开放性和扩展性,通过与管理职能活动相结合,针对性地提出各种细化管理要求,确保执行过程准确到位,实现制造业转型升级的目标。
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作者简介
蔡春久: 蔡春久,数治云(北京)科技有限责任公司联合创始人、大数据技术标准推进委员会数据资产专家、中国电子工业标准化技术协会数据管理应用推进分会副会长、数据工匠俱乐部创始人,具有20余年IT咨询和数据治理行业经验,为中国石油化工集团有限公司、南方电网、国家电力投资集团有限公司、腾讯等100余家世界500强企业提供数据治理服务,主要研究方向为数据治理。
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