华为数字化转型与数据管理实践介绍.pptx
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华为数字化转型与数据管理实践介绍.pptx
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,华为数字化转型与数据管理实践介绍,数据工作的两个阶段:
第一阶段通过数据治理、业务数字化、数据流打通提升业务作业效率和质量;第二阶段通过建设数据底座、汇聚联接数据、数据服务化,支持数字化运营,清洁数据成就卓越运营,智慧数据驱动有效增长数据工作的两个阶段数据价值管理诉求,跨领域数据汇聚与整合,差异化的信息安全保护,自助式数据获取与分析,一致的信息架构与标准,第,二,阶,段,第,一,阶,段,数据分析与洞察,数据清洁与贯通,业务可视,使能快速、准确决策通过数据汇聚,实现业务状态透明可视,提供基于,“事实”的决策支持依据。
人工智能,实现业务自动化,通过业务规则数字化、算法化,嵌入业务流,逐步替代人工判断。
数据创新,成为差异化竞争优势基于数据的用户洞察,发现新的市场机会点。
数据全流程贯通,提升业务运作效率通过业务数字化、标准化,借助IT技术,实现业务上下,游信息快速传递、共享数据质量持续提升,减少纠错成本,通过数据质量度量与持续改进,确保数据真实反应业务(“帐实”一致),降低运营风险。
唯一可信的数据源,有效的质量度量改进机制,建立完善的“数据管理体系”:
明确数据管理的政策、流程、组织、IT等组件,并通过完整的数据管理体系的运作,不断促进业务规则和流程的优化,支撑数据打通和数据清洁目标的实现,数据源管理政策,公司数据Owner,数据架构管理政策,数据架构管理,数据质量管理,数据管理部,战略到执行信息价值链,业务交易到核算信息价值链,产品创意到生命周期管理信息价值链,存量管理到问题解决信息价值链,主,数,据,在,交,易,打,通,维,度,数,据,在,报,告,打,通,基于主业务流的信息价值链综合治理(数据&流程&IT):
纵横打通+数据清洁,数据是企业的战略资产,数据质量管理政策,公司数据管理总纲,管理数据架构,政策指引,流程组织IT主数据管理平台,管理数据质量管理数据分析,维度数据管理平台元数据管理平台数据质量管理工具,信息架构专家组,健全了公司数据管理组织:
各领域/BG分别建立了实体化的数据管理组织(专业的数据管家),虚线向公司数据管理部汇报;同时组建6个跨领域数据联合工作团队,跨领域数据联合工作组,体系建设者能力中心,业务的数据伙伴文化倡导者,数据管理组织定位,X,X,数,据,管,理,部,X,X,数,据,管,理,部,X,X,数,据,管,理,部,X,X,数,据,管,理,部,X,X,数,据,管,理,部,X,X,数,据,管,理,部,X,X,数,据,管,理,部,公司数据管理部,X,X,数,据,管,理,部,X,X,数,据,管,理,部,X,X,数,据,管,理,部,领域数据Owner,质量运营部/XX管理部,X,X,数,据,管,理,部,公司数据Owner质量与流程IT管理部,数据质量执行组,数据架构建设组,数据服务推进组,数据底座工作组,元数据工作组,数据分析工作组,开发了“管理数据”流程:
1个L2、3个L3,L1,12.0MBT&IT,12.5管理数据,12.5.1管理数据架构12.5.2管理数据质量12.5.3管理数据分析,L2,L3,发布了公司数据管理政策,数据是公司核心资产,数据准确是有效内控的基础。
规定数据架构、数据产生、数据应用、数据问责与奖惩的基本原则。
1.数据管理总纲,数据架构是公司统一的数据语言,是业务流打通、消除信息孤岛和提升业务流集成效率的关键要素。
规定数据架构的角色与职责、建设要求、遵从管控。
2.数据架构管理政策,明确数据在创建、维护及应用过程中的规则及质量要求。
4.数据质量管理政策,确保数据源头的统一,以及跨流程、跨系统数据的唯一性和一致性。
数据源管理原则与认证标准。
3.数据源管理政策,数据管理政策是数据管理的“基本法”,从目的、适用范围、管理原则、问责等方面进行规定,是公司层面需要遵从的文件。
建立数据管控与运作模型:
通过变革管理体系、流程运营体系运作落地,变革指导委员会ESC,各业务领域全球流程责任人GPOs,业务变革项目业务优化/数据攻关团队,业务架构专家组,数据架构专家组,应用架构专家组,技术架构专家组,公司数据Owner,变革管理体系流程运营体系,变革管理办公室PO,企业架构委员会EAC,业务运作团队质量运营团队数据管家,确定了四大信息架构组件,数据资产目录数据模型,数据分布,13,2数据标准数据架构4,通过分层架构表达对数据的分类和定义,厘清数据资产是建立数据模型的输入,通过E-R建模实现对数据及其关系的描述,指导IT开发,是应用系统实现的基础,是业务定义的规范统一语言,消除歧义为数据资产梳理提供标准的业务含义和规则,业务术语,数据标,准,数据标准,是数据在业务流程和IT系统上流动的全景视图,识别数据的“来龙去脉”是定位数据问题的导航,概念数据模型,L1,L2,L3,L4,L5,主题域,业务对象,属性,业务域,逻辑数据实体,数据分层结构,数据标准,业务术语,数据标准,对数据资产目录中业务对象在企业内的统一定义,对数据资产目录中属性描述企业内需共同遵守的数据含义和业务规则,数据分布,数据源,信息链表达数据在业务,流的流转数据流表达数据在IT系,统的流转,定义数据产生的源头,建立数据质量管理框架和运作机制,每年例行开展两次公司级数据质量度量,数据质量业务需,求,数据质量结果满,意,能力支撑,数据组织数据质量流程数据治理平台,领导力,数据质量政策数据质量管控数据质量文化,持续改进,数据清洁,数据质量目标规划(SP/BP),数据质量控制,数据质量度量,数据质量改进,数字化数据管理框架:
以业务数字化为前提,数据入湖为基础,重点建设数据中台;同时加强数据隐私与安全、血缘、虚拟化和生态能力建设,数据服务,销售系统交付系统人力资源,数据消费,数据,源,批量/实时采集,数,据,底,座,数据资产管理,物理入湖,两种入湖方式、六项入湖标准,五种数据中台联接方式,以业务流(事件)为中心联接,数,据,湖,业务/数据双驱动做厚数据中台,完整、清洁的逻辑数据湖,业务对象、规则、过程数字化,XX数字化运营XX数字化运营业务流效率提升,满足自助式的数据消费,数据分析平台,)台中(接联题主,信息架构,数据管控,数据质量,数据地图,指标管理,共享与安全,数据服务治理,元数据管理,XX数字化运营,内部数据,客户管理外部数据,数据服务,数据分析管理,自助分析实时可视风险预警智能决策,虚拟入湖,明确数据Owner发布数据标准认证数据源定义数据密级制定质量方案注册元数据,以对象(主体)为中心联接,智能标签,报告数据,算法模型,对象数字化(建立对象本体在数字世界的映射),过程数字化(实现作业过程、轨迹自记录、信息化协同),规则数字化(实现业务规则与应用的解耦,规则可配置),业务对象:
是企业重要的人、事、物,承载了业务运作和管理涉及的重要信息。
业务对象识别原则:
业务对象有唯一身份标识;,业务对象重要性原则;业务对象相互独立并有属性描述;业务对象可实例化;,客户合同,客户合同号签约日期签约金额,产品交付项目,主计划,产品编码产品商标产品序号,计划名称计划开始时间计划结束时间,业务对象样例,属性样例,三种事务类资源类控制类,类型,业务规则:
业务规则是企业内部定义业务事实、约束和控制业务行为的标准或声明。
规则数据:
规则数据是支撑业务规则的核心数据,主要描述规则的变量部分。
业务过程:
利用传感器IoT等技术,对业务对象的行为过程进行观测,形成观测数据,观测数据通常数据量较大且是过程性的,由机器自动采集生成,无需人工干预;需结合实际业务场景,方可产生价值;,观测数据:
观测者通过观测工具获取观测对象行为/过程的记录数据。
样例1-设备GPS数据:
ISC+通过采集货物的GPS数据及模型建设,实时计算动态到港时间,解决了发货后需要多次沟通到货时间问题,大幅缩减沟通成本。
样例2-网络访问日志:
泰代通过使用员工访问当地办公室网络日志数据,实时统计机关人员出差统计,,解决人工统计周期长与数据不准的痛点。
业务规则频繁变化并且组成业务规则的变量体量大的业务规则是规则数据管理的重点,业务数字化:
通过规则数据,实现业务规则与应用解耦,规则可配置;通过观测数据,实现业务过程/轨迹自记录;持续推进业务对象数字化,丰富数据源,主题联接(数据中台)建设:
将数据按业务流/事件、对象/主体、标签、指标数据与算法进行整合与联接,支撑业务的推演和根因分析,数,据,联,接,数据湖,图模型,以对象(主体)为中心联接(供应商、客户等),算法模型(计划预测、机会点挖掘等),多维模型算法与模型,以业务流(事件)为中心联接(合同、销售订单等),消,费,场,景,业务监控,多角度分析例如:
区域订货按合同、项目等维度分析,标签,智能标签(员工、用户画像等),员工,云计算专家,论坛博主,金牌讲师,销售达人,支撑度量属性,指标数据(如门店数量),指标(复合),指标(原子),叠,加,公,式,维度/口径,业务指标,报告数据(原子指标数据、衍生/复合等),合同接收合同评审合同签订合同注册,到货计划生产制造合同关闭,客户合同,订,单,箱,单MR,交,付,配,置,生,产,配,置,BO,Q,客户维,区域维,供应,商,自然,人,关联公司,如岭回归Ridge算法用于计划预测,多源异构整合,业务预测业务预警业务协调业务调度业务决策业务指挥,关联影响分析例如:
数通业务连续性分析AB(C)物料供应动态切换,特定范围圈定例如:
CBG通过标签筛选目标用户进行产品推送,对结果、质量、效率度量例如:
5个“1”度量,智能分析例如:
通过人脸识别算法实现智能门禁,数据服务数据服务数据服务数据服务数据服务,数字化运营模式转变:
由被动响应的“保姆式”开发模式,转变为基于统一平台和数据底座的“服务+自助”模式,“保姆式”开发模式:
平均响应周期为30天,用户提出需求,IT,定制开发,数据需求解析与澄清,方案设计,IT定制开发,测试验证,IT版本计划,部署上线,业务需求,需求提出,开发实现,用户自助完成应用建设,数字平台,提,供,资,源,与,服,务,定制化数据服务,基础数据服务,主题数据服务,自动推送服务,数据服务,大数据数据开放数据分析,可视化数据地图,工具服务,“服务+自助”开发模式:
服务建好后,业务实现报表周期为1-2天,把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界。
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