尚纬股份颜亮锋:制造业数据治理及质量提升路径

  • 颜亮锋

  • 2022-01-18

  • 来源:首席数字官

制造业的数据治理尚处于早期阶段。数据治理以数据标准、主数据和元数据的管理为根本,是企业实现数据资产价值创造的基础。在2021中国数字化年会中,尚纬股份CIO颜亮锋结合制造业数字化转型现状以及自身工作经验,分享了数据治理的实践方法。

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制造行业数据治理现状

新冠疫情对企业数字化转型起到催化剂作用。据近期制造企业的CIO调查显示,超过99%的企业领导对数字化转型持支持态度。不难看出,传统制造企业在面对企业发展战略、行业发展趋势、经济下行、市场竞争等因素的冲击时,越来越多的企业选择用数字化转型来对抗不确定因素,并高度认同其价值,内生动力不断被激发。

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企业纷纷建设数字化平台,打通与全交易链路的链接,实现与所有2B、2C平台等资源平台的链接,打通企业各个环节、各个要素之间的连接,以期提升企业的运行效率以及降低企业的运行成本。但是,制造业企业的的数字化转型程度参差不齐,存在多方面共性问题: 第一,在业务协同方面,数据不一致,分类代码混乱;缺乏统一的数据定义,数据含义不同;跨业务部门的临时供数困难。第二,在统计报送方面,业务统计需要跨系统数据支持和跨部门支持,但跨系统数据不一致;手工台帐、手工报表的方式产生巨大的工作量。第三,在分析决策方面,数据质量不高,可用性差;数据不完整,难以形成完成视图;数据整合困难,需大量清洗和转换。 例如,在特种电缆制造中,约80%的产品都属于定制化开发。技术部门需要对工艺进行设计与计算,但在定义过程中,每天可能会新增物料编码,编码格式或者标准可能会产生差异,在缺乏优质工具支持的情况下,难以准确完成开发。

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企业数据成熟度阶段分为随机阶段、认知阶段、成长阶段、成熟阶段、创新阶段。认知自身所处的数据成熟度,对于企业来说十分必要。目前,制造行业的信息化建设已取得显著效果,企业普遍希望通过数据治理为建设数据应用夯实基础,从而实现数据价值。

数据治理关键方法

通过解决释放数据价值过程中面临的诸多问题,以体系化的方式实现数据的可得、可用、好用,用较小的数据成本获得较大的数据收益,整体上可以分为五个步骤: 第一,建组织制度。组织跨部门的治理工作小组,建立制度与规范,重点明确数据标准,数据开发维护流程。 第二,盘点数据资产。从技术和业务视角,盘点和发布数据资产,构建数据资产目录。满足未来两道三年数据应用诉求,遵循可持续发展,不断丰富数据资产目录内容。 第三,数据管理。对核心数据进行管理,规范化和标准化数据资产,提升数据质量,保障数据安全合规,数据价值得到持续释放。 第四,数据计算。数据计算是对数据依某种模式而建立起来的关系进行处理的过程。当前大数据的背景下纳入了机器设备的数据源,而这些数据体量比传统的业务系统要大的多,提供短期内处理好的结果数据。 第五,数据应用。让用户更好地指导有哪些数据、如何更方便、更快捷的获取数据;对数据资产的使用监控和评价以及质量评估。

数据工作机制的建立

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数据角色分工是数据工作机制建立的基础。有关数据工作的部门可以分为数据生产部门、数据使用部门和技术部门,从而建立相应的数据标准管理、质量管理、使用要求、元数据管理等制度。 管理制度是有效完成数据工作的保障。规定工具产品的使用方法与产品使用流程,结合企业的现状,为数据治理的开展提供有据可依的管理办法、规定数据治理的业务流程、数据治理的认责体系、人员角色和岗位职责、数据治理的支持环境和颁布数据治理的规章制度政策等。

数据资产梳理流程

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在数据治理的实际操作中,只有先发现数据,对数据进行有效分类,才能避免一刀切的控制方式, 也才能对数据的安全管理采用更加精细的措施,使数据在共享使用和安全使用之间获得平衡。数据资产盘点以元数据中心为基础,支持多样化的数据资产盘点策略,实现数据资产盘点的最大程度的自动化。

数据安全管理

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目前,数据安全管理存在很大的风险,数据安全是大家常谈的热点问题。根据企业内、外关系人的划分及其在数据安全管理工作中的职责,制定数据访问基本权限表,明确各关系人对不同保密等级的数据的访问权限,当某关系人提出超出其基本数据访问权限的需求时,则须执行一定的授权审批流程,由授权者承担部分安全责任。

数据治理的延伸:数据管理

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数据治理不是项目性工作,而是持久化工作。首先要数据治理工作成果日常化,把数据治理工作利用自动化引擎实时或者准实时自动化运行;其次是元数据和标准化治理维护更新,不断的更新元数据和标准化治理以反映当前的诉求;最后是新型数据的自动化治理,其中,超过原先治理范围的数据,需要经历暗数据发现和分类,数据质量清洗和重新组织数据的全过程;在生产过程中,实时识别这部分数据,将其引入数据治理流程,使新类型在产生的初始环节就是可识别、高质量、可理解和可利用的。 制造行业已经开始逐步进行数据应用的探索,并取得落地成果。例如,工业互联网标识解析、线缆产品身份证等,实现产品的质量合规与信息可追溯。同时,客户的数据需求倒逼制造行业的发展,企业要确保数据的唯一性、准确性与及时性。有效完成企业和供应商间的数据对接,尚需要大家共同探索,形成产业效益。

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四川CIO俱乐部理事,(ISC)²协会西南创始会员,乐山市数字经济智库专家,嘉州数字菁英。 在尚纬股份有限公司任职首席信息官,结合公司战略发展规划信息战略发展规划,主导企业信息化基础建设,推进企业数字化转型发展,探索智能制造发展模式,推动公司与西门子签订战略发展协议,进一步加快公司数字化转型,打通销售、技术、生产、采购、质量、财务等数据流转,集成人与设备交互、设备与系统的连接。