案例(十一):某军工集团研究所数据治理项目案例分享

一项目背景

某军工研究所是机电类科研生产一体化研究所，具有多品种、小批量、离散性、央企、军工保密等特点，在数据管理系统和研制管理体系的控制下，设计、工艺、制造、试验、售后服务等环节都产生了大量的数据。在管理信息化、工程信息化的建设过程中，为减少信息孤岛，数据集成与共享不可逾越，不同系统间的数据正确性、一致性变的尤为重要。

主数据作为描述单位核心业务实体的数据，是单位核心业务对象、交易业务的执行主体，是各业务应用和各系统之间进行信息交互的基础。研究所针对本单位现状，对BOM、工艺、物料（包括成品、半成品、零部件、材料、外购件、辅料、劳保用品）、人员、组织、项目、客户、供应商等主数据信息进行标准化体系建设及治理，实现从数据规划、获取、存储、共享、维护、应用直至报废的数据全生命周期管理，实现所内对主数据的统一入口、统一管理、统一发布和统一应用，保证数据的唯一性、一致性和完整性，从而打通设计端到制造端的数据通道。

二痛点难点

研究所在发展过程中积累了大量的项目、客户、物料、设备、产品等数据，随着数据共享以及决策的需求，以及数据使用范围的扩大，在使用过程中发现了大量数据问题，归纳如下：

1)数据顶层规划缺失，治理过程缺乏整体性、系统性。

2)缺乏统一的数据标准和规范，导致数据定义缺失、数据不完整、不准确等质量问题频发。

3)代码不一致问题严重，所内各类编码普遍存在一物多码、多物一码、编码规则不科学等现象。

4)缺少统一管理责任主体。没有明确各项数据在所内的分级管理模式与相应的管理责任主体，缺乏组织、制度及流程保障。

5)缺少统一权威数据管理平台，相关各类主数据分散在不同的信息系统中自行管理，数据流向不清晰，系统间数据不一致。

6)数据手工传递现象严重，数据流转缺乏相应的信息系统支撑。

7)缺乏对历史数据有效挖掘和分析，数据价值转化率低。

8)数据治理人才及梯队缺失，数据运维人员专业性不足。

看似表面的数据问题其实会对业务带来严重的影响，数据不真实、不准确、不透明、不共享，增加所内经营风险、管理难度和复杂度，跨组织信息共享程度低、资源难于整合。如何更好地管理和控制数据，做好数据治理体系建设，成为所内迫在眉睫的任务。

图1数据治理原因分析

三实践路径

主数据管理是复杂的系统工程，需要周密的论证，体系化的运作，精准的决策，适宜的方式，科学的方法，清晰的路线，才能达到预期目标，整体策划如下图所示。

图2主数据管理体系策划

针对主数据管理的实践，贯穿于整个数据生命周期中，如下图所示。

图3主数据管理路线图

在数据规划阶段，进行主数据标准化规划，建制度、定标准、设组织、理流程，结合单位战略及业务现状，设定主数据管理目标；

在数据获取、储存和共享阶段，对历史数据进行数据清洗及标准贯标，通过主数据管理平台的建设，有力支撑标准、制度、规范、流程、数据等管理落地，实现主数据采集、存储、管理与共享；

在数据维护阶段，为确保数据能够持续正常工作，进行数据更新、变更、标准化、验证、核实等工作，提高或增强数据质量，定期进行数据质量评估；

在数据应用阶段，理解主数据整合需求，理清数据血缘关系，识别主数据权威数据源，定义和维护数据整合架构，控制数据共享访问的数据流向，在全局范围内保证数据质量及其一致性；

在数据报废阶段，当数据因时效性等原因需要报废时，对数据进行停用操作。实际操作中，不能物理删除此数据或记录，只能变更数据状态，保证数据的可追溯性；

在进行主数据管理的实践过程中，数据生命周期各阶段活动不是以非常清晰的、可辨认的顺序发生的，它不是一个线性过程，而是反复迭代的，如下图所示。

图4数据生命周期不是一个线性过程

主数据管理通过计划、实施和控制活动，达到保证语境数据与“黄金”数据的一致性，其管理职能关联图如下所示。图中列出了主数据管理的目标、主要活动、输入、供给者、参与者、工具、主要可交付成果、消费者、测量指标等信息。

图5主数据管理职能关联图

在主数据管理的基础上，对核心物料数据进一步赋予专业属性，形成了标准件参数库、电子元器件设计库和工程材料参数库。以电子元器件设计库为例，其基本属性与主数据系统一致，额外添加专业数据属性（如原理图符号等）形成专业设计库，既保证基础属性的一致性、准确性，又能够支持设计人员直接设计选用。

图6物料分类示例

图7电子元器件数据元示例

图8紧固件数据元示例

图9标准件参数库示例

图10标准件参数库示例

四应用效果

通过数据治理管控体系建设，取得了良好的管理和应用效果，主要表现为：

1)体系架构方面，初步构建了研究所信息标准化体系框架，建立了《研究所信息化标准体系》。

2)应用标准方面，规范了管理信息化、工程信息化主数据业务模板、数据模型标准等。

3)信息代码方面，建立了信息代码体系表，统一编制了物料类等数据约220万条。

4)数据指标方面，对所数据指标进行了整体规划，定义了118项一级数据指标，保证了业务含义定义和概念的一致性、应用规则的一致性。

5)技术标准方面，制定了系统集成标准、系统开发框架功能规范等。

6)制度规范方面，制定了《信息标准代码管理办法》，保证信息代码的统一管控和统一应用。

7)管理平台方面，搭建了主数据及编码管理平台，实现主数据从建模、申请、审核、发布和集成共享的全过程管控。

8)人才团队方面，培养了一支专业的数据管控治理团队和数名数据治理人才。

9)主数据管理实践，实现了产品结构BOM（物品清单）、工艺、物品（成品、半成品、零部件、材料、外购件、辅料、劳保用品）、人员、组织、客户、供应商等数据按标准化体系建设及应用，提升了数据质量，统一了数据标准，规范了数据入口，明确了数据流向，促进了数据集成共享，有效支撑了智慧军工院所的建设。

图11物料典型应用场景

五洞察启示

1)针对主数据管理，需顶层设计、体系策划；中层运作、高层决策；统一代码、标准先行；数据驱动、需求牵引；行业对标、以知促行；久久为功、注重实效。

2)数据治理工作难度大，周期长，贯穿信息化建设始终。必须将数据治理工作作为长期性的、常规性的基础工作来抓。

3)数据管理成败的关键在于合理有效的组织架构和流程，而不是管理系统自身，因此应当更重视数据质量管理配套的组织架构和流程建设。

4)数据标准化是信息化建设不可逾越的过程，是进入数据时代的前提。每个企业开展数据治理工作都是独一无二的，需要考虑不同的组织、文化、环境和资源，成功的经验不是简单的复制，现在数据标准化不是从零开始，能用钱解决的问题就不是问题，问题是如何站在别人肩膀上，避免重复劳动，看得更高，走的更好、更远。

作者简介

谢朝夕，1978年生于新疆奎屯，祖籍四川仪陇。重庆大学机械电子工程专业研究生，2005年入中国兵器工业某研究所，从事过军品研发、生产、售后和质量管理。现从事企业信息化管理、顶层设计、数据资源规划和数据治理方面的咨询和实施工作。联系邮箱:[e-mail]

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