制造业数据架构设计顶层规划方案（文末有PPT下载方式）

资料解读：制造业数据架构设计顶层规划方案

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在当今快速发展的信息化时代，制造业面临着前所未有的挑战和机遇。为了提升企业的竞争力和响应市场变化，制造业的数据架构设计显得尤为重要。本文将对《制造业数据架构设计顶层规划方案》进行详细解读，旨在为企业提供一个全面的数据管理和发展蓝图。

数据架构设计思路

制造业的数据架构设计思路是整个规划方案的核心。它涵盖了数据资源的总体规划、基础数据管理、数据分析与应用、数据治理与管控，以及项目实施计划的建议。这一思路强调了数据架构与管理工作的重要性，指出了当前企业在数据模型、数据分析应用体系、主数据管理体系和数据治理体系等方面存在的不足。

数据资源规划

数据资源规划是信息化规划的重要组成部分，其主要任务是梳理企业级的数据模型。规划过程中，需要考虑业务战略、IT现状、最佳实践，并遵照系统概念数据模型、业务需求和技术方案。此外，还需细化数据资源规划的方法与过程，包括业务能力与流程、应用架构、系统架构等。

数据架构设计目标

设计目标明确了数据分布和流向，定义了数据模型，并配套了数据基础资源管理。规划中还包括了数据分析服务管理的完善和数据治理体系的建立。这一目标的实现，将有助于企业实现企业级的数据整合与分析应用，解决数据架构中的不规范问题。

数据架构规划实施方法论

实施方法论为数据架构的实施提供了清晰的路径。它包括了设计实施路径、数据资源梳理、数据模型定义、技术框架设计以及数据治理体系的设计。此外，还考虑了各事业部的差异，优先梳理共性数据资源，并综合考虑了人员、流程和技术等现实要素。

数据资源管理

数据资源管理是数据架构设计的关键环节。它包括了基础数据、交易数据和分析数据的管理。主数据管理作为其中的重要部分，需要统一规划、标准和管理平台，以提升数据质量，统一数据口径，并加强数据管控。

数据治理体系

数据治理体系是确保数据架构设计得以有效实施的保障。它包括了组织架构、评价与考核、治理流程和治理工具。通过构建一个联邦式的数据管理组织，可以更好地协调和管理企业内的数据资源。

项目实施计划

项目实施计划为数据架构设计提供了具体的时间表和投资估算。它包括了从2017年到2020年的逐年规划，涉及硬件投资、软件投资、咨询/实施费用等，确保了数据架构建设的顺利进行。

结语

通过上述解读，我们可以看到，《制造业数据架构设计顶层规划方案》为企业提供了一个全面、系统的数据管理和发展框架。它不仅涵盖了数据架构设计的各个方面，还提供了实施的方法论和具体的项目计划，以确保数据架构设计的顺利实施和企业的信息化发展。

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