02556.HK
你可以问我任何问题
-
给我一个销售的联系方式
-
给我一个试用账号
-
迈富时如何帮企业业务增长
登录
02556.HK
智能体中台
数据治理
AI营销
AI分析
AI服务
AI政务
数据治理咨询
以业务价值为导向的
数据体系规划与治理
面向企业数字化转型，通过数据资产盘点、数据问题诊断与治理体系建设，形成数据发展蓝图，推动数据驱动业务增长与智能决策落地。
以业务价值为导向
构建企业数据发展蓝图
数据治理咨询是以业务价值为导向，对标行业领先最佳实践，围绕企业业务目标，对整体数据体系（业务应用、数据平台、业务系统）进行全面问题识别与诊断，形成企业数据发展蓝图规划报告，并指导后续项目建设与落地实施。
通过系统梳理企业数据现状与痛点，将战略目标转化为可落地的业务蓝图与行动路径，支撑企业实现精细化管理与持续增长。
为什么选择我们的数据治理咨询
六大核心优势，以业务价值驱动数据治理体系化建设
业务驱动的数据治理方法论
以业务价值为导向，对标行业最佳实践，围绕业务目标对整体数据体系进行全面问题识别与诊断，形成数据发展蓝图。
全链路数据体系规划能力
围绕企业战略目标和业务价值链进行蓝图规划，涵盖业务应用、数据平台、业务系统，形成完整建设路径。
多维业务场景分析能力
覆盖销售分析、经销商分销、库存分析、终端运营、消费者与会员等业务场景，支持多维度精细化管理。
标准化数据架构与治理体系
设计符合业务逻辑的数据架构，进行数据分层设计、数据模型设计，建立数据标准、质量、安全管理体系。
系统与数据资产诊断能力
通过数据资产盘点与系统梳理，覆盖ERP、营销系统、生产系统等，形成数据资产目录与质量报告。
数据治理与运营机制建设
建立数据管理制度和标准，完善数据运营体系与数据服务体系，实现数据全流程规范化管理。
数据治理核心能力模块
覆盖数据盘点、架构设计、治理体系、数据运营与应用支撑，构建企业数据全生命周期管理能力
数据架构设计与技术方案
根据业务情况设计符合业务逻辑的数据架构，进行数据分层设计及数据服务层规划。
数据治理体系与标准规范
建立数据治理制度和标准，包含数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理。
数据运营与数据服务体系
建立数据运营体系及流程，形成数据服务体系，支撑企业内部数据管理。
数据质量与问题诊断
通过系统诊断与数据质量探查，识别数据问题类型，形成质量报告。
数据治理核心应用场景
围绕数据资产盘点、数据质量提升、数据应用与治理体系建设，支撑企业数据驱动业务发展
企业数据资产盘点与治理
- 不清楚有多少数据资产、分布、质量
- 系统/数据确权问题，权限掌握在集团
- 多个看数入口，难以一点看全
- 开展数据资产盘点，梳理信息系统数据现状
- 覆盖ERP、营销、生产、物流系统
- 形成数据资产目录与数据流转图
- 盘清数据资产，明确资产分布与结构
- 提升数据可视性与管理能力
数据标准统一与数据质量提升
- 指标体系不统一，数据口径有差异
- 表无主键、注释为空等质量问题
- 主数据与系统数据不一致
- 建立数据标准与规范，统一指标体系
- 建立数据质量规则与监控体系
- 输出数据质量报告及优化建议
- 提升数据一致性与准确性
- 提高数据分析与决策可靠性
业务需求落地与数据应用
- 业务说不清楚需求，IT未深入分析
- 一线部门大量手工报表
- 数据不一致，影响业务分析
- 开展业务访谈，梳理不同视角需求
- 形成业务蓝图与指标体系清单
- 推动报表自动化与数据应用建设
- 推动数据应用落地
- 提升业务效率与分析能力
统一规划与治理体系
- 各事业部各自为政，标准不统一
- 多工具、多供应商、多标准
- 存在部门墙、缺乏牵头人
- 设计数据治理体系与管理制度
- 建立数据架构、标准、安全管理
- 形成数据发展蓝图与建设路径
- 实现数据统一管理与规范化
- 降低重复建设与成本投入
数据治理平台化工具建设
- 治理工作停留在纸面，缺乏自动化抓手
- 人工监测质量效率低且覆盖不足
- 缺乏统一指标管理入口
- 构建数据资产管理平台与质量监测平台
- 自动化质量巡检，长期监控
- 实现平台与核心系统自动挂接
- 治理能力工具化与自动化
- 降低人工运维成本
数据运营支撑与监控预警
- 报表系统性能不佳，影响使用体验
- 数据异常由业务先发现，IT缺乏预警
- 数据应用缺乏深度
- 报表系统深度优化与功能增强
- 建立监控告警体系，实时监控
- 开展深度数据应用专题建设
- 提升一线业务部门使用体感
- 被动识别向主动预警转化
数据驱动业务增长，构建从数据到决策的闭环能力
服务头部企业，以数据治理推动业务价值持续释放
客户背景
在婴幼儿营养品行业全面数字化转型的背景下，客户启动了数字化体系规划项目。本次合作聚焦于数据治理专题，旨在从底层基础数据入手，全面摸清婴幼儿业务板块的数据资产家底，构建支持智能决策的高质量数据底座，实现从"经验驱动"向"数据驱动"的战略转型。
挑战与痛点
在数据资产化进程中，客户面临着典型的组织架构与资产透明度难题：
- 权限与治理权分离：业务部门的核心系统与原始数据权限高度集中于集团数科部门，导致业务端在数据调用与自主治理上存在壁垒。
- 资产边界模糊（看不清楚）：缺乏统一的数据资产目录，业务方不清晰自身拥有多少数据、数据存储于何处，存在严重的"数据暗资产"现象。
- 质量管理缺位（心里没底）：缺乏对数据质量的监控手段，资产的准确性、完整性及分布情况不透明，导致数据对业务决策的支撑力度受限。
解决方案
本策略核心通过"资产全景盘点"技术手段，替代传统盲目治理，执行"盘清楚"四维路径：
- 系统资产梳理：穿透集团技术架构，明确业务部门关联的所有底层系统节点，理清系统间的逻辑关系与数据流向。
- 数据资产对标：跨越部门墙，对核心业务库、指标库进行深度探查，建立标准化的业务对象映射。
- 数据中台资产集成：整合中台底座的数据资源，通过血缘分析明确数据加工链路，确保资产的可追溯性。
- 报表资产精简：盘点现有报表体系，识别高价值看板与冗余数据指标，优化数据呈现层级。
核心效果
通过「提质量、促应用、健体系」三大闭环策略的落地，项目实现了数据价值的全面跃升：
- 资产盘活：建立了透明、可用的数据资产地图，使沉睡的数据转化为可直接调用的经营资源。
- 业务体验升级：决策层与业务层获取数据的效率大幅提升，数据反馈从"滞后"转向"实时"。
- 价值变现：完善的数据治理体系有效支撑了精准营销与供应链优化，最终驱动业务增长，实现企业数据资产的商业价值最大化。
客户背景
康师傅作为快消品行业巨头，在2019-2024年的六年间，各事业部及功能部门在数字化建设上保持了高投入。然而，随着数字化进入深水区，集团亟需解决高额IT投入与底层效能产出不匹配的问题，通过集约化治理实现从"分散建设"向"集团协同"的模式转型。
挑战与痛点
尽管投入巨大，但在实际运营中，各业务单元之间的数字化壁垒依然显著：
- 重复建设与资源浪费（花冤枉钱）：缺乏集团维度的统一规划，各事业部"各自为政"，引入了多种技术工具与供应商，导致采购成本与维护成本居高不下。
- 标准不一（乱）：技术底座与数据标准不统一，各部门数据统计口径存在偏差，导致数据一致性极差，难以形成集团层面的合力。
- 数字化"最后一公里"断层：尽管系统林立，但一线部门仍需依赖大量人工手段处理手工报表，数字化对业务的赋能感微弱。
解决方案
我们协助集团IT发起方，构建了一套"向标准要效能"的顶层设计，通过四位一体的重构方案，理顺集团数据治理逻辑：
- 统一数据架构设计：重新定义集团级数据标准与流向，打破事业部孤岛，确保从底层数据到顶层应用的一致性。
- 强化数据管控体系：建立统一的数据准入、治理与质量评价标准，将"分散管理"收归为"标准化管控"。
- 集约化技术底座：整合异构的技术环境，构建统一的集团底座，减少无效工具的堆叠，降低底层架构复杂性。
- 分析工具收敛与标准化：精简并统一BI及分析工具链路，推广标准化的自助分析模式，减少一线部门对手工报表的依赖。
核心效果
通过从"乱"到"治"的体系化重塑，项目实现了IT资产的价值回归：
- 成本结构优化：通过供应商与工具链的标准化缩减，显著降低了冗余的软硬件及维护支出。
- 数据口径统一：建立了"单一口径"的真相源，消除了部门间的数据冲突，决策效率大幅提升。
- 运营提效：自动化数据流转替代了传统的手工报表处理，释放了一线员工的生产力。
- 治理闭环：构建了可持续迭代的IT治理框架，确保未来的数字化投入更具确定性与ROI（投资回报率）。
以数据治理咨询为核心，提供完整服务路径
从现状评估到蓝图规划，以三大模式匹配不同阶段需求
数据业务咨询
围绕企业数据现状开展系统调研与数据盘点，识别数据问题与差距。
- 梳理业务域和支撑域数据现状
- 覆盖ERP、营销、生产系统等
- 识别数据质量与管理问题
- 输出数据资产目录与质量报告
数据管理咨询
基于业务需求与现状评估结果，设计数据架构与数据治理体系。
- 设计符合业务逻辑的数据架构
- 数据分层及服务层规划
- 数据标准、质量、安全管理
- 输出数据治理体系与标准规范
数据战略咨询
围绕企业战略与业务目标，形成数据发展蓝图及实施路径。
- 形成数据发展蓝图规划报告
- 明确阶段性建设路径与优先级
- 梳理业务场景与应用路径
- 指导后续数据建设与实施
合作流程
调研与评估
开展业务访谈与系统调研，完成数据资产盘点
问题诊断
识别数据问题与差距，输出差距识别报告
方案设计
设计数据架构、治理体系与管理规范
蓝图规划
形成数据发展蓝图与实施路径
沪公网安备31010902001233号
