智慧水务—水务IM电竞行业数据治理方案

　　IM电竞主数据全生命周期管理，保障主数据一致性、权威性、共享性，提高企业运营效率

　　集数据采集补录、数据ETL建模、数据实时存储、数据分析展现等应用场景于一体

　　涵盖数据存储、数据集成、数据交换IM电竞、数据共享等方面，为企业用户提供云原生仓湖一体解决方案

　　将分散、多样化的核心数据等通过标准化、质量探查、清洗、集成及监控等技术手段进行优化形成水务集团内的数据治理体系，并结合企业组织结构，形成数据管控执行体系，在内部持续运行提升、挖掘主数据的应用价值。

　　缺少专门对数据管理进行监督和控制的组织，各部门关注数据的角度不一样，缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理，导致无法建立统一的数据管理规程、标准等。

　　没有规范统一的数据标准和数据模型，各部门站在各自的立场生产、使用和管理数据，使得数据分散在不同的部门和信息系统中，缺乏统一的数据规划、可信的数据来源和数据标准。

　　缺乏清晰的数据质量管控规范与标准；数据的自动采集尚未全面实现，处理过程存在人为干预问题，导致水务企业数据中存在大量的错误、遗漏和重复数据，影响数据的分析和应用。

　　数据的产生、使用、维护、备份到过时被销毁的数据生命周期管理规范和流程不完善；无信息化工具支撑数据生命周期状态的查询，未有效利用元数据管理。

　　对水务企业所有的信息系统数据资源进行清点盘查，并进行元数据的制作和完善，实现集中化管理；识别主数据、并制定接口规范。对识别的数据资源进行大数据平台数据接入和标准化处理。并进行大数据平台盘点后指定范围的数据全程管控和治理。

　　水务企业数字化转型的核心是实现业务流程数字化和超自动化，通过对水务企业现有业务流程、表单、数据进行调研和梳理IM电竞，明确动作流、角色流、实物和信息流，设计部门内部关键业务流程和跨部门核心业务流程，识别关键数据资产，明确数据资产归属部门和使用部门。

　　数据标准是水务企业数据治理的基础，在构建数据模型时需要明确数据分类规则、主数据、元数据等标准，在构建数据分析指标体系时需要明确计算公式、统计口径、维度属性等标准，在构建报表体系时需要明确报表名称、字段定义、填报时间等标准。

　　对纳入数据治理管理范围的数据，结合业务要求进行质量检查的规则设置、定期检查、质量问题分析和排查、质量报告汇报等实施工作IM电竞，将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合，形成完整的数据质量管理闭环。

　　基于数据模型，结合水务企业组织机构，从业务视角构建数据资产目录，明确数据的分布和所有权，给出业务场景和数据资源的关联关系，让业务部门明确各自的数据资产情况，降低数据查看、管理和利用的门槛。

　　结合水务企业运营管理要求，提出典型数据分析应用场景，设计管理层经营分析管理驾驶舱，实现数据可视化展示和查询，满足管理层对数据的获取和分析需求。由数据资产编目提供对数据共享（数据超市）的支持，并定期进行数据资产使用情况分析。

　　采用平台标准化、接口服务化、数据规范化、功能组件化的原则实现信息互联互通，通过数据治理打通各个业务链条，统一数据语言和数据标准，实现数据共享以及数据资产最大化。

　　建立和制定企业统一的基础代码、标准的统计指标IM电竞，将企业的数据有机地关联起来，有效地解决各管理层之间、各业务部门之间、各应用系统之间数据独立和相互隔离的问题，实现信息共享。

　　通过信息整合形成各种主题的数据服务，实现对生产类IM电竞、经营服务类等综合指标的展现和专题分析，建立企业分析模型，构建大数据决策分析平台，发掘更多功能和信息效应。

　　一站式提供数据全生命周期治理能力，融合数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，各产品模块可独立或任意组合使用，打通数据治理各个环节。

　　一站式主数据管理平台产品，覆盖主数据标准、主数据质量、主数据采集、申请、新增、变更、审核、生效、失效、分发等全生命周期管理。全程“零”编码，帮助用户高效完成主数据管理流程制定；丰富的可视化报表，完成主数据全生命周期监控。