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制造業是立國之本、強國之基。多年來，中國制造業在全球制造業賽道上被定義為“追趕者”角色，長期被冠有“大而不強”的標簽。近年來，隨著新一代信息技術與傳統制造業深度融合，制造業的數字化和智能化水平不斷提升。尤以國企為代表的數字化轉型正快速推進，為中國制造業帶來了“換道超車”的機遇。

重慶青山工業有限責任公司（以下簡稱青山工業）是國有大型工業企業，專業從事變速器、動力系統、電動系統等零部件的生產與制造工作，是我國最大的專業變速器生產企業之一。在國家積極推動數字化轉型升級和新型工業化的政策導向下，青山工業近年來積極投身于數字化供應鏈的建設，加快了對供應鏈進行數字化和智能化改造的步伐。

然而，對于傳統汽車零部件制造商而言，數字化轉型堪稱一場從0到1的攻堅戰。面對從制造到“智”造的轉型訴求，如何基于數字技術實現自身業務升級成為擺在青山工業案頭的難題。

30TB數據，期待治理

2021 年，在青山工業年度戰略研討會上，以效率和科技創新為核心的“二號工程”（數字化工程）正式啟動，重點提出要從OTA（訂單到交付）流程著手，開展數字化轉型建設工作。

隨著數字化平臺的陸續上線，青山工業管理層驚訝地發現，系統中存有大約30TB的數據，包括了25萬張以上的數據表和超過100億條待梳理的數據記錄，而這些價值數據真正得到有效治理的不足10%。

同時，由于缺乏數據維護策略、數據標準、數據采集規范，以及存在數據定義的不清晰等一系列問題，數據質量隱患變得尤為突出。

數據治理，成為青山工業數字化轉型和新質生產力建設成敗的關鍵因素。一場數據治理的攻堅戰亟待開啟。

大禹治水，青山治數

秉承“數字中國”的初心，神州數碼深耕數據治理領域十余載。在神州數碼看來，數據是企業價值的根基，而有效的數據治理能夠助力企業更有效地利用數據資源，推動業務創新和增長。

基于此，神州數碼打造了一套智能數據治理框架，該框架運用AI大模型進行知識級的數據治理，將結構化與非結構化數據與業務信息相結合，可快速揭示數據背后的深層原因和市場趨勢等關鍵信息，加速數據的實際應用。近年來，神州數碼因其在數據治理方面的卓越表現，多次榮獲數據治理最佳實踐獎、最佳數據治理賦能企業等榮譽，確立了在數據治理領域的專家地位。

為有效治理“亂麻之山”般復雜的數據環境，從海量的數據治理中得到數據金礦，為青山工業的供應鏈運營、管理和科學決策提供依據， 神州數碼的數據治理團隊為青山工業繪制了“平臺+制度規范+實踐驗證”三輪驅動的數據治理行動路線。

這套方案包括三個核心模塊：一是從上至下建立統一的數據治理規范，二是搭建統一的數據資產平臺，三是基于規范和平臺的數據系統性驗證。通過這種規劃、落地、驗證的閉環治理工作，保障數據治理體系的全面性和系統性，確保數據質量和治理效率的同時，為后續其他業務系統的數據治理思路提供基礎框架。

分三步走，解決數據洪流

數據治理的第一步，是要建立一套標準化的數據管理標準體系，改變過去單純依靠組織架構的保障機制。該體系首次在青山工業內部明確和規范了數據治理框架、數據標準、數據質量、數據資產管理策略以及溝通保障機制等。

在數據標準體系的基礎上，神州數碼著手搭建青山工業的數據資產平臺及數倉體系架構。過去，青山工業的數據資產多散落于各部門的業務系統中，無法支撐統一數據分析。方案的建設使數據資產從原有的業務系統中釋放出來，首次完成在線化、閉環化（從數據資產識別、到數據資產消費全程）管理，讓OTD流程192項數據得到有效而統一的呈現和共享，全面提升數據透明度和利用率。

數據的規范及驗證是此次數據治理的第三步。過去，青山工業并未發布統一的數據定義模板，使得數據資產在管理中缺少指標尋源、主題劃分、指標分類、編碼分類、命名規則等一些問題。為了加快數據治理的進程，在青山工業的支持下，神州數碼數據治理團隊還與青山工業業務團隊混合編組，圍繞數據治理組織體系展開了全面的數據資產平臺建設。根據青山工業的供應鏈管理特點和生產流程要求，最終確定了35項指標定義的標準和28項基礎數據標準，使數據的一致性得以提升。類似于大禹治水，通過分類、修渠、筑壩，將洶涌的數據洪流分散到不同的溝渠，使數據洪流能夠有序地流向各個領域，為青山工業的供應鏈決策提供支持。

效能提升，賦能千行百業

如今，青山工業的數據資產管理體系及數據資產平臺的運行已步入正式軌道。數字管理制度的從無到有，使青山工業的數據治理效能提升80%，數據的規范性提升50%，OTD數據開發提升50%，數據資產運營管理效能提升95%，為未來長期的數據治理及應用奠定了堅實的基礎。

青山工業的成功實踐，不僅提升了自身的數據治理能力，也為整個行業樹立了轉型標桿。以此為藍本，神州數碼立足于AI驅動的數云融合戰略，正助力汽車、零售、醫療等千行百業的行業客戶釋放數據要素價值，完善數據治理體系，實現數據驅動發展。以“數據”為運行基底，神州數碼還將不斷深化數字化轉型的廣度和深度，提升數據資產運營管理的效率，為行業客戶的數字化轉型升級注入無限可能。