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在当今数字化浪潮中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。对于大型车企而言，构建完善的数据治理体系不仅是提升企业运营效率的关键，更是挖掘数据价值、推动企业创新发展的必由之路。今天，就让我们深入探讨这份某大型车企数据资产数据治理体系解决方案，看看它是如何助力车企在数字化转型中脱颖而出。

一、数据治理与数据资产的核心概念

数据治理是企业对数据使用的一整套管理行为，旨在提升数据价值并确保数据在整个企业中得到高效管理和使用。它涵盖了数据架构组织、数据模型、政策及体系制定、技术工具、数据标准、数据质量、影响度分析、作业流程以及监督考核等多个方面。

数据资产则是指由企业拥有或控制的，能够带来未来经济利益的以物理或电子方式记录的数据资源。随着数据经济的发展和技术的进步，数据资产的价值逐渐被认可，并开始纳入企业财务报表。

数据治理与数据资产之间的关系密不可分，数据治理为数据资产的管理和价值实现提供了保障和支撑。

为更好地理解和应用数据治理，企业可以参考 DRAC 模型和 DIKW 模型。DRAC 模型强调数据从资源到资产再到资本的增值链条，通过入表、交易等市场化手段实现价值。DIKW 模型则侧重数据通过加工提炼出知识并辅助决策，最终服务于业务优化或AI应用。

这两个模型为企业提供了不同的数据价值实现路径，企业可根据自身实际情况和需求选择适合的模型进行应用。

全球产能过剩、竞争加剧，客户需求从大批量转向小规模、个性化定制。离散制造行业面临复杂协同、高度定制化、长价值链痛点以及资产密集等挑战。数据成为关键生产要素，对数据进行有效收集、管理和分析，可帮助企业优化生产流程、提高产品质量、降低成本、创新业务模式，从而提升核心竞争力。

然而，离散制造业在数字化转型过程中也面临着诸多挑战，如研发生成流程复杂协同难、供应链协同问题、组织及业务管理场景复杂等业务层面问题，以及系统集成与共享受限、数据标准与质量参差不齐、缺乏数据应用与价值发现等技术层面问题。

为应对上述挑战，企业需构建完善的数据治理体系。这包括数据治理范围的明确、数据梳理盘点、数据战略路线规划、信息技术支撑、组织制度体系保障等方面。

数据治理范围涵盖多个业务主题域，如研发、生产、制造、仓储、物流、营销、销售、质量、管理等。通过梳理盘点，将已梳理的业务实体按照业财一体化和5M1E原则划分主题域，分析出核心业务类别。

数据战略路线规划包括统筹与规划、组织构建、制定战略、架构设计、构建和运行、改进和优化等步骤。信息技术支撑则涉及到数据架构对业务战略的承接和实施计划的联通。组织制度体系保障包括人员、制度、文化、技术等方面的保障。

全生命周期数据治理及应用包括面向全业务角色的应用架构和数据全流程治理路径。应用架构涵盖战略决策、运营管理、自助分析等不同层面，满足高层决策、中层管理、基层执行等不同角色的数据需求。

数据全流程治理路径则从数据采集、清洗建模、数据存储、数据交换等环节入手，保障数据的安全、质量、标准等，实现数据资产、数据服务、数据指标等价值链条的构建。

数据治理服务包括主数据管理、数据资产管理等。主数据管理对实体属性数据进行全生命周期管理，实现企业内主数据统一管理及分发共享。数据资产管理则通过数据资产盘点及服务，构建企业完整的数据字典，发现有价值的数据，掌握数据全貌，实现精细化的分级分类管理。

数据分析应用为企业提供一站式数据处理及应用服务，包括数据仓库的高效存储和分析能力、数据湖的弹性和灵活性等。通过构建企业级经营指标体系，帮助企业各级人员实时管控企业经营数据，实现预警分析以及问题的定位。

数据 AI 智能应用则作为智能决策的数字助理，与业务场景紧密融合，提供对话式生产调度、实时质量预警、动态成本优化、设备故障知识库、供应链库存预警等服务，具有知识资产化、实时动态性、零代码普惠化、全链路穿透力等差异化优势。

吉利商用车、奇瑞雄狮以及某合资汽车等企业通过数据治理和数据资产管理平台的建设，实现了主数据管理、元数据管理、数据质量管控等目标，提升了企业的数据管理水平和核心数据价值。

这些案例充分展示了数据治理体系在实际应用中的成效和价值，为其他车企提供了宝贵的经验和借鉴。

数据治理体系的构建对于大型车企的数字化转型具有重要意义。它不仅能够帮助企业应对当前面临的各种挑战，还能充分挖掘数据资产的价值，为企业创新发展提供有力支持。在未来的发展中，车企应高度重视数据治理工作，持续优化数据治理体系，以提升自身的核心竞争力，在激烈的市场竞争中立于不败之地。

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