企业数字化转型、数据中台、数据仓库、数据质量、数据安全方案;;;迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。;;;;调研项;数据中台是一套可持续“让企业数据用起来”的机制，是一套解决方案，不仅是一个平台。让数据更加灵活地支撑前端业务，通过持续沉淀企业数据复用能力形成数据从采集、治理、开发到数据服务的一整套数据使用的机制。;“咨询+平台+实施”三位一体中台建设方案;;数据战略;;CDO;序号;数据架构;明确元数据属性的基本组成和含义

(中文名称、英文名称、数据类型、值域…);定义数据质量评判规则;以数据安全管理组织、流程和制度为基础保障，分析企业在数据全生命周期的不同阶段的安全需求，设定相应的管控策略，确保企业数据安全管理目标达成。;面向业务主题的、整合的、反映历史变化的、稳定的明细数据;1、模型设计：1)模型与源头基本保持一致；2)分类上体现源头业务系统；3)保持数据关系；4）增加必要的标识属性。

2、数据处理：不做数据处理。;;数据模型特点：

明细数据区和轻度汇总数据区。

按业务分主题进行设计。

明细数据区每个实体原则上都要加相应的时间戳。

轻度汇总数据区的模型设计依赖于分析需求。

数据仓库模型是符合3NF的带有时间戳的关系模型。

建立编码映射表，用于进行有关编码转换。;;数据模型特点：

完全基于需求建立，它的主题域、主题的划分与DW层不同；

主题划分有两种类型：为企业主管层面服务的综合分析类主题；为企业业务主管层面服务的专业分析类主题；

数据分为两类：一类是基于数据仓库的细节数据或轻度汇总数据进行的统计分析，另外一类数据是基于统计分析进一步分析挖掘的数据；

数据集市模型通常采用星形模型建模。;指标梳理;战略管控;服务需求分析;;对数据元标准、枚举项标准和标准文件进行统一的线上、结构化管理与检索；

标准起草、审批、发布、修订、废止全生命周期管理；

数据标准与实际数据对象进行关联，对标准的实际执行情况进行评估和监控。;元数据??控;质量评估;数据存储;;显性化、全方位、多维度展现企业数据资产积累、分布和运营管理情况，包括资产大盘、元数据、数据标准、数据管理、数据质量、数据交换、数据安全等维度的监控与统计分析。企业数据资产运营情况一望可知。;ERP;web端拖拽式、可视化的数据开发工具，摆脱数据库SQL脚本、ETL工具、EXCEL公式函数等复杂、繁琐、技术难度高、难维护的数据处理方式。业务人员也可轻松玩转数据，激活数据价值自由探索通道。;数据开放共享的窗口，用户可基于资产目录进行全局数据检索访问、数据订阅以及API服务接口申请。改变企业数据沉积在数据库底层不可见、难管理、难获取、难理解、难使用的现状，激发用户发掘数据价值的积极性和效率。;业务系统;企业报告;从数据源添加数据;数据处理;数据实施服务流程;;;;运营数据可视化展现;行政手段和市场手段相结合，保障智慧成果落地，提升市民获得感;传统模式“交钥匙”;;谢谢聆听