數據體系規劃與應用場景設計

目錄

第1篇 理論介紹
第1章 數據戰略與數據體系解析 2
1.1 數據戰略的時代必然性 2
1.1.1 數據爆炸時代的企業挑戰與機遇 2
1.1.2 數據的國家戰略地位與全球競爭格局 4
1.1.3 不同國家/地區的數據戰略框架對比和重點關註領域 5
1.1.4 國家政策指引下的數據戰略重點 7
1.2 數據戰略是什麼 8
1.2.1 戰略的定義和本質 8
1.2.2 數據戰略的定義和特征 10
1.2.3 為什麼需要數據戰略 11
1.3 數據戰略、業務戰略與數智化轉型戰略 12
1.3.1 數據戰略與業務戰略的互動關系 12
1.3.2 數據戰略與數智化轉型戰略的融合 13
1.3.3 避免戰略割裂：數據戰略、業務戰略、數智化轉型戰略的“鐵三角”關系 14
1.4 數據體系解析 18
1.4.1 數據體系相關概念 18
1.4.2 從管理視角看數據體系 20
1.4.3 從技術視角看數據體系 22
1.4.4 數據體系的核心能力：從三位一體到五維能力構建 24
1.4.5 數據體系的價值閉環：驅動決策、賦能業務與持續演進 29
1.4.6 數據治理發展的八大趨勢 31
1.5 數據戰略規劃應關註七大核心內容 42
1.5.1 不做“空中樓閣”：數據戰略與業務戰略的精準對齊與價值落地 42
1.5.2 數據組織管控“五維體系”：數據戰略落地的核心保障與疊代指南 42
1.5.3 從“摸不著”到“用得順”：數據架構撐起企業數據戰略落地全鏈路 43
1.5.4 深耕數據文化，夯實戰略底盤：戰略落地的“土壤”與“根系” 44
1.5.5 數據戰略目標達成：數據治理實施路徑與資源保障 44
1.5.6 破繭成蝶：數據戰略驅動價值顯性化的螺旋上升之路 45
1.5.7 數智融合底座：集成交付“采—存—算—管—用”的數智化核心載體 45
第2章 數據戰略規劃、實施與評估 46
2.1 數據戰略概述 46
2.2 數據戰略規劃 53
2.2.1 識別幹系人 55
2.2.2 數據戰略需求評估 56
2.2.3 數據戰略制定 57
2.2.4 應用場景設計 60
2.2.5 數據戰略發布 61
2.2.6 數據戰略修訂 62
2.2.7 主要理論方法與技術 62
2.3 數據戰略實施 66
2.3.1 制定評估準則 68
2.3.2 開展現狀評估與差距分析 69
2.3.3 戰略任務分解和實施路徑制定 69
2.3.4 明確實施資源保障 70
2.3.5 重點任務推進和實施 71
2.3.6 過程監控 71
2.3.7 主要理論方法與技術 72
2.4 數據戰略評估 73
2.4.1 建立任務效益評估模型 77
2.4.2 編制業務案例 78
2.4.3 效益與價值評估 80
2.4.4 階段評估 83
2.4.5 主要理論方法與技術 84
2.5 數據戰略評價指標 85
2.6 本章精要 86
第3章 數據體系規劃方法與步驟 88
3.1 規劃目標和內容 88
3.1.1 規劃目標 89
3.1.2 實施註意事項 89
3.1.3 方法論 90
3.2 規劃步驟 92
3.2.1 第一階段：現狀調研及需求分析 92
3.2.2 第二階段：數據體系頂層規劃 96
3.2.3 第三階段：實施路線圖規劃 114
3.2.4 項目成果展示 117
3.3 高質量數據集建設規劃 118
3.3.1 戰略意義與背景分析 118
3.3.2 高質量數據集的核心特征與標準體系 120
3.3.3 建設路徑與實施方法 121
3.3.4 關鍵技術能力建設 122
3.3.5 組織保障與實施管理 123
3.3.6 實踐案例與經驗總結 124
3.3.7 發展趨勢與未來展望 125
3.4 企業級數據智能體和知識工程建設規劃 125
3.4.1 智能體技術的戰略價值與時代背景 125
3.4.2 智能體系統架構設計與技術實現 126
3.4.3 智能體技術演進路徑與實踐路線 127
3.4.4 智能體工作流設計與創新實踐 129
3.4.5 智能體網絡與生態體系建設 130
3.4.6 智能體與數據平臺融合實踐 130
3.4.7 非結構化數據處理平臺建設 131
3.4.8 實施路徑與組織保障體系 132
3.4.9 智能體技術發展展望 132
3.5 可信數據空間建設規劃 133
3.5.1 可信數據空間的戰略意義與政策背景 133
3.5.2 可信數據空間的核心概念與架構體系 133
3.5.3 可信數據空間的關鍵技術組件 135
3.5.4 可信數據空間的實施路徑與方法論 137
3.5.5 可信數據空間的典型應用場景 138
3.5.6 可信數據空間的生態建設與運營機制 139
3.5.7 挑戰展望與發展趨勢 140
3.6 本章精要 141
第4章 數據應用場景設計 142
4.1 數據應用場景定義與設計 143
4.1.1 總體概述 143
4.1.2 數據應用場景定義 143
4.1.3 數據應用場景的典型特征 147
4.1.4 數據應用場景建模和設計方法 148
4.2 數據應用場景管理 157
4.2.1 數據應用場景管理原則 157
4.2.2 數據應用場景建設方法論 158
4.2.3 數據應用場景培育 158
4.2.4 數據應用場景提煉 159
4.2.5 數據應用場景評選 160
4.2.6 數據應用場景應用管理 161
4.3 數據應用場景建設 162
4.3.1 數據應用場景的開放融合 162
4.3.2 數據應用場景清單發布 163
4.3.3 數據應用場景孵化機制建立 163
4.3.4 以數據應用場景示範工程引領數據應用場景建設 163
4.3.5 “以用促治”開展場景驅動模式 163
4.3.6 企業數據應用場景建設的發力點 164
4.3.7 利用AI技術推動數據應用場景建設 166
4.4 數據應用場景參考案例 169
4.4.1 集團企業常見智能化應用場景清單 169
4.4.2 工業企業十大典型數據應用場景示範案例 177
4.5 本章精要 189

第2篇 案例精選
第5章 中國石化戰略財務管控體系的構建與實施 192
5.1 背景介紹 192
5.2 建設方案 193
5.2.1 戰略財務管控體系總體架構 194
5.2.2 長期價值量化模型 194
5.2.3 戰略財務“六步法” 197
5.2.4 “三階五級”預算牽引體系 199
5.2.5 六類資源優化配置策略 200
5.2.6 高質量發展指標運營評價體系 201
5.3 數據治理與數字化服務平臺建設 202
5.3.1 數據治理總體框架 202
5.3.2 數據治理工作方法 202
5.3.3 數據治理運營體系 205
5.3.4 數字服務平臺工具支持 206
5.4 實施效果 209
5.4.1 戰略上支撐產業布局 209
5.4.2 運營上推動高質量發展 209
5.4.3 效益上促進價值創造 210
5.4.4 管理上引領財務轉型 210
第6章 中交集團的資產化範式：全鏈條數據入表與資本化，實現數據從資源到
資本的質變 212
6.1 背景介紹 212
6.2 項目實施 215
6.2.1 總體目標與戰略定位 215
6.2.2 “三階段、六步走、五次價值釋放”方法體系 216
6.2.3 實施成效 222
6.3 項目創新點及亮點 222
6.3.1 方法論創新：構建央企數據資產化的系統化路徑 222
6.3.2 治理與機制創新：構建貫通業務鏈與資本鏈的治理體系 223
6.3.3 價值實現創新：貫通數據、資產與資本的價值鏈條 223
6.4 未來展望 224
6.4.1 經濟效益深化：從成本優化走向資本增值 224
6.4.2 管理效能重塑：從制度治理邁向智能治理 225
6.4.3 央企示範引領：構建行業數據要素化與資產化標準樣本 225
第7章 中國移動客戶運營能力躍遷：從實時數據底座到智能化運營體系 227
7.1 背景介紹 227
7.2 主要問題與挑戰 228
7.3 建設目標和思路 229
7.4 本體：打造企業運行態的語義底座 231
7.4.1 本體的定位：企業運行態的統一語義載體 232
7.4.2 本體的核心能力一：運營態語義的完整承載能力 232
7.4.3 本體的核心能力二：面向應用與AI大模型的數據裝配能力 233
7.4.4 本體在集團與省公司中的能力分工 233
7.4.5 本體支撐下的AI決策閉環能力 234
7.4.6 本體的綜合價值：連接治理、裝配與智能的關鍵樞紐 234
7.5 本體的實踐應用 234
7.5.1 移動集團：“全網客戶中心實時數據底座”解決方案 235
7.5.2 北京移動：“DataReady數據實時裝配中心”解決方案 236
7.5.3 北京移動：“結構化數據圖表征預訓練 + 小樣本業務模型微調”解決方案 238
7.6 技術平臺與能力支撐 239
7.6.1 平臺總體定位與設計原則 239
7.6.2 平臺整體架構概覽 240
7.6.3 Flow-Stack平臺數據架構 243
7.6.4 Flow-Stack平臺核心功能 245
7.6.5 Flow-Stack平臺性能 245
7.6.6 AI能力介紹：通用圖表征預訓練模型 246
7.6.7 Flow-Stack平臺、GraphXpert模型與數據湖的協同機制 247
7.7 實施路徑：從工程建設到規模化復制 247
7.7.1 移動集團：“全網客戶中心實時數據底座”實施路徑 247
7.7.2 北京移動：“DataReady數據實時裝配中心”實施路徑 249
7.7.3 北京移動：“結構化數據圖表征預訓練+小樣本業務模型微調”實施路徑 250
7.8 應用場景和建設效果 252
7.8.1 移動集團：“全網客戶中心實時數據底座”應用場景和建設效果 252
7.8.2 北京移動：“DataReady 數據實時裝配中心”應用場景和建設效果 253
7.8.3 北京移動：“結構化數據圖表征預訓練+小樣本業務模型微調”應用場景和建設
效果 254
7.9 建設效果：以本體為核心的客戶運營能力提升 255
7.10 技術創新與行業價值 256
第8章 數據“核”動力?電力新圖景：能源央企數據治理實戰全景 258
8.1 背景介紹 258
8.2 業務痛點 258
8.3 數據治理應用場景建設方案 259
8.4 場景目標 261
8.4.1 核電廠運行數據 262
8.4.2 工程造價數據 262
8.5 設計思路和實施方法 263
8.5.1 核電廠數據治理 264
8.5.2 工程造價數據治理 265
8.6 解決方案 266
8.6.1 核電廠數據治理方案 267
8.6.2 工程造價數據治理方案 272
8.7 應用成果總結 274
8.8 創新點 276
8.9 未來展望 277

第9章 湖南電力數據戰略：體系、場景與價值躍遷 278
9.1 背景介紹 278
9.2 項目實施 280
9.2.1 定目標 281
9.2.2 建體系 281
9.2.3 明任務 286
9.2.4 制計劃 286
9.2.5 重實踐 287
9.3 未來展望 300
第10章 從“治理”到“智理”：港口行業以“1234X”戰略打造世界級數據
引擎 302
10.1 背景介紹 302
10.2 數據治理體系建設 304
10.2.1 數據資源目錄框架搭建：摸清家底，奠定規範基礎 305
10.2.2 數據戰略規劃：明確方向，錨定發展藍圖 308
10.2.3 數據治理組織與制度：構建支撐，夯實治理根基 309
10.2.4 數據治理體系建設：強化支撐，打通數據流轉脈絡 312
10.2.5 數據資產管理運營規劃 314
10.3 落地路徑規劃 315
10.3.1 三年行動計劃方案設計 315
10.3.2 重點項目清單制定 316
10.4 數據應用場景 317
10.4.1 港口行業大數據治理的特殊性 317
10.4.2 一體化數據基礎設施總體架構 321
10.5 亮點與成果 329
10.5.1 適配港口行業的組織架構與制度體系 329
10.5.2 全覆蓋的頂層規劃框架 329
10.5.3 二級湖倉架構的共享流通平臺底座方案 330
10.5.4 三年行動計劃與重點項目清單 330
10.5.5 標準化的配套知識文檔體系 330
10.6 邁向數智融合新紀元：港口行業數據治理的未來發展 331
10.6.1 數據治理的演進：從“治理”到“智理”的範式轉變 331
10.6.2 數據應用場景的深化：從“可視化”到“可決策”的智能躍遷 332
10.6.3 數據要素的價值效應：從“降本增效”到“生態增值”的價值升華 334
10.7 未來展望：邁向以數據要素為核心驅動力的智慧港口新生態 335
第11章 從“四源分立”到“數據融通”：天津能源15域治理構建智慧能源
新生態 336
11.1 背景介紹 336
11.2 項目實施 339
11.2.1 盤資源，清家底，構建數據全景 340
11.2.2 定架構，立制度，築牢治理基礎 341
11.2.3 治試點，探路徑，積累治理經驗 344
11.2.4 用數據，挖價值，驅動業務發展 346
11.3 亮點與成果 348
11.3.1 構建能源特色治理體系，夯實數字化轉型根基 348
11.3.2 地址數據標準化治理，築牢跨域服務協同根基 348
11.3.3 與民生服務深度融合，打造城市能源服務標桿 348
11.3.4 數據要素價值化成效顯著，降本增效成果突出 349
11.3.5 跨域協同與標準共建，助力能源數據要素流通 349
11.4 未來展望 349
第12章 全場景數據治理驅動城市軌道交通智慧化轉型實踐 353
12.1 背景介紹 353
12.2 業務痛點 354
12.3 數據治理應用場景建設方案 354
12.3.1 數據中心基礎設施和私有雲平臺 355
12.3.2 數據中心雲安全 358
12.3.3 數據中心大數據平臺 361
12.3.4 數字孿生基礎服務中臺 362
12.3.5 基於BIM的三維協同設計平臺 363
12.3.6 城市軌道交通綜合管控平臺 364
12.3.7 站臺門智慧運維平臺 366
12.4 建設效果 369
12.4.1 實踐效果 370
12.4.2 產生的收益 370
12.5 創新點及亮點 372
第13章 數據驅動資本增值：地方國資投資集團治理創新與實踐 373
13.1 背景介紹 373
13.2 數據應用挑戰與趨勢 373
13.2.1 數據應用的5項挑戰 374
13.2.2 數據應用的4個趨勢 375
13.3 數據應用需求分析 376
13.4 數據應用場景建設方法 377
13.4.1 找場景 378
13.4.2 選場景 378
13.4.3 畫場景 379
13.4.4 建場景 380
13.5 典型數據應用場景實踐案例 380
13.5.1 基於主數據治理支撐實現“募、投、管、退”一體化應用和業財一體化應用 381
13.5.2 基於投資（基金）數據規範開展系統建設應用場景 385
13.5.3 投資交易數據的大額資金支出動態監測應用場景 388
13.6 未來展望 390
附錄A 縮略語表 393
附錄B 術語表 396