艾瑞白皮书解读（三）丨剖析制造业、工程设计、创投数据治理痛点与典型方案

2024年7月 艾瑞咨询公司对国内数据治理行业进行了研究，访问了国内多位大中型企业数据治理相关负责人，深度剖析中国企业在数字化转型过程中面临到的核心数据问题后，重磅发布《2024中国企业数据治理白皮书》（以下简称“白皮书”）。

数据作为新型生产要素，其在企业数字化转型变革、辅助企业精准决策、对抗企业经营风险等工作中的价值不言而喻。白皮书针对制造业、工程设计行业、创投行业数据治理的痛点及典型实践方案进行了全面解析，洞察不同行业下，企业数据治理的核心驱动力及应用方向。

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制造业数据治理痛点与典型方案

多数制造企业已经经历了制造过程自动化和制造管理信息化的转型升级，实现了机器换人和以ERP、MES、PLM、SRM等为主的管理系统建设，并积累了海量的数据资源，亟需通过对数据资源的应用，例如通过数据实时监测生产质量/库存周转/采购执行进度、利用数据监测企业运营过程中的风险等，从而助力企业提升竞争力、实现高质量发展。

制造业数据治理痛点：

随着制造企业管理信息化的不断深入，业务系统MES、ERP、PLM、OA等存在数据孤岛、数据标准不统一、数据质量差等问题，影响制造业全流程协作效率和决策及时性、准确性与科学性，也不同程度的影响着企业战略运营执行，无法满足企业抵御内外部风险的能力要求，最终阻碍企业数字化转型进程。

• 数据分散在多个系统，难以支持面向经营层的数据聚合分析，例如企业级经营目标达成度分析，跨业务、财务与职能部门的运营风险分析预警等；
• 各管理系统数据建模标准不一致、管理口径多等问题普遍存在，数据在多个系统间交换时，经常出现一物多码或实体（如供应商、物料等）数据不匹配等问题；
• 存量数据普遍存在数据格式要求不一致、数据类型定义不一致、数据空值、数据错填等现象，低质量的数据使得其并不具备良好的可用性；
• 数据服务的技术门槛高、管理混乱、服务场景单一。

制造业数据治理典型解决方案：

企业运营活动由一个或多个业务流组成、每个业务流由一个或多个业务域链接而成、每个业务域又有一个或多个实体参与，完成相应的运营活动。以数据工程为指导的制造业的数据治理方案践行业务驱动数据治理理念，线上化构建业务数据地图，通过数据治理打造企业数据资产基座，实现企业状态、过程、风控可视化管理。

通过数据治理，实现企业数据高度汇聚、标准与质量规则高度统一，从而对企业经营管理、战略运营、绩效管理、审计风控等场景化建设，从不同维度加强企业经营管理的辅助决策、过程分析、风险管控，加速制造业数字化转型。

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工程设计行业数据治理痛点与典型方案

住建部印发的“十四五”工程勘察设计行业的发展规划中指出，行业应当侧重管理运营的数字化举措，优化完善现行管理流程与业务系统。在总体数字化战略基础上，小步快跑的敏捷模式能够让工业设计企业跟上市场、业务与技术的变化，少走弯路，并提升数字化举措的投入回报，让传统的工程设计行业这头大象“翩翩起舞”。

工程设计业数据治理痛点：

工程设计行业重点关注合同与项目的全生命周期管理，亟需打破传统信息孤岛，基于统一的数据资产进行项目全生命周期的科学决策。

• 企业信息系统的信息孤岛普遍存在，工程勘察设计→项目施工→项目运维的数据还不能高效共享；
• 敏感数据多、管控力度弱：工程设计类企业通常处理大量敏感数据，如设计图纸、客户信息等，数据泄露或不当使用将带来严重的安全风险；
• 项目管理涉及流程长、牵涉部门与系统多、项目周期跨度大，系统间数据难以从项目全生命周期视角对于项目管理的情况进行实时穿透，管理过程基本是“黑盒”操作。

工程设计行业数据治理典型解决方案：

在工程设计类企业中搭建数据治理体系，以项目全生命周期管理为切入点，帮助其串联内部多系统数据以及外部招投标实时数据，完成主数据治理以及各主题域的指标体系建设，用数据助力“大象跳舞”。

以数据工程为指导：

• 咨询：定义数据的模型结构和编码规则，为用户明确主数据（如客户、产品、供应商等九大类）的管理和维护流程，建立高效的数据集成和分发机制；
• 应用：为企业经营者提供统一的数据视图，对企业全域数据直观认知，提供系统性、智能化决策；
• 运维：帮助用户构建日常数据运维的标准化流程，并为数据管理提供制度保障。

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创投行业数据治理痛点与典型方案

中国投资市场历经三十载耕耘，已成长为全球瞩目的繁荣市场，同时也意味着优胜劣汰加速、竞争更激烈，对投资机构运营能力要求更高。企业需要通过数据融合与治理，围绕项目、基金、人员、财务等核心业务流程，建立投资业务全生命周期的数据洞察分析体系，助力创投机构提高投资专业力。

创投行业数据治理痛点：

• 围绕募、投、管、退、服全业务流程的数据难以打通，难以支持项目尽调、投资决策等工作；
• 基金、项目、投资企业、GP/LP、投资经理等关键实体数据不匹配，人（投资经理）、财（基金）、事（投资项目）等割裂，存在基金收益难洞悉、人员绩效经验评定等问题；
• 数据基础较差，许多基金数据缺系统管理、投资项目数据多分散在投资经理的Excel中、投资企业画像不完整等，数据可用性亟需提升。

创投行业数据治理典型解决方案：

立足数据视角，驱动全局数字化转型，构建创投业务全生命周期运营管理与数据洞察体系。

创投行业数据治理为企业提供了一个全面的解决方案，支持整合企业内部管理数据和第三方数据分析服务数据，帮助企业构建面向投资项目、基金、投资企业在内的多个业务模块的事实洞察和详细线索分析，从而获得更全面、更深入的业务认识，提高在投资项目中的工作效率与决策精度。

本白皮书中，针对制造业、工程设计行业、创投行业数据治理痛点，以海睿思数据工程为指导，逐一剖析了对应的数据治理解决方案与成效，以期为同行业企业数据治理提供新的视角与启发，助力企业在数据治理工作中，少走弯路、打开视角、扩展数据价值面。