药企数字化转型ppt制作报告

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构建数据治理体系。加快集团数据治理体系建设，明确数据治理归口管理部门，加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，定期评估数据治理能力成熟度。加强生产现场、服务过程等数据动态采集，建立覆盖全业务链条的数据采集、传输和汇聚体系。加快大数据平台建设，创新数据融合分析与共享交换机制。强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力。

政策注解：数据治理成新试炼场

根据《通知》要求，作为企业数字化转型的基础，有专家解读国企数据治理体系的内容包含：数据治理组织、数据治理标准与规范、数据治理流程、数据治理技术和工具、数据应用体系。

“明确数据治理归口管理部门”——这是数据治理组织的内容。企业需要一个数据管理组织，明确数据的归口管理部门、明确组织岗位要求，这是定义数据标准、制定数据管理流程和实施治理的前提。

“加强数据标准化、元数据和主数据管理工作”——这是数据治理标准规范的内容。“书同文、车同轨”，数据标准的制定为各部门、各系统数据的统一奠定了基础；元数据的梳理，实现对企业数据的全面盘点；主数据的统一，打通企业信息孤岛，实现应用集成，有效支撑企业的业务协同和管理决策。

“加强生产现场、服务过程等数据的动态采集、传输和汇聚体系”——这是构建数据治理流程，实现数据全生命周期管理。建立覆盖全业务链条的数据管理流程，控制每一个过程、环节的数据质量、保证数据安全，实现企

业数据的有效管控。“加快大数据平台建设，创新数据融合分析与共享交换机制”——这是数据治理技术与工具的建设内容。数字化转型下的数据治理平台是一个广泛的概念，它不仅是一个融合了元数据、主数据、数据质量、数据安全的数据管理平台，也是一个包含了数据架构、数据模型、AI算法、数据加工处理、数据分析挖掘等能力的数据应用平台。

“强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力”——这是强调了数据的应用。数据治理的目的是让数据用起来，只有将数据应用到企业的各个业务场景（采购、设计、生产、仓储、物流、营销、管理……）中，才能发挥出数据的价值，从而驱动业务和管理的创新。

最佳路径：高擎九把利剑辟新路

众所周知，数据治理的目标是把数据管起来、用起来，保证数据质量，实现数据共享，这些目标离不开各种技术的支持，这些技术包括元数据自动采集和关联、数据质量的探查和提升、数据的自助服务和智能应用等。工欲善其事必先利其器，大数据治理的落地开展离不开工具的支撑。大数据治理工具一般分为两类：一类是单个工具，另一类是集成平台，用于不同的阶段、场景和客户。

数据治理平台涉及面广，体系庞大而又复杂，一般公司或部门想要完全依靠自身力量搭建这样一个平台基本上是很难的，如果能选择一个在业界有口皆碑的工具，借鉴已成功运用落地的行业解决方案，则会在最短的时间内完成治理目标，达到事半功倍的效果。

凭借大数据领域的经验沉淀，亿信华辰积极布局数据治理领域，百余次产品迭代，打磨出睿治数据治理平台并荣获DAMA中国数据治理优秀产品

奖，形成包含元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据处理管理、数据生命周期管理等九大功能模块的数据治理产品方案。