《制造企业数据治理：化无形数据资产为有形价值成果》

制造企业数据治理

化无形数据资产为有形价值成果

主讲老师：李福东

【课程背景】

在当前的数字化和智能化转型浪潮中，钢铁制造企业正面临前所未有的挑战与机遇。作为传统制造业的重要组成部分，钢铁企业需要应对复杂的生产流程、庞大的数据量以及多样化的信息来源。科学有效的数据治理成为推动这些企业成功转型的关键因素。

数据治理不仅涉及数据的收集、存储和处理，还包括数据质量的提升、安全性的保障以及数据资产的优化管理。对于钢铁制造企业而言，良好的数据治理可以显著提高生产效率，降低运营成本，并增强市场竞争力。通过对生产数据、运营数据、财务数据等多维数据的有效管理，企业可以实现全面的运营优化和精细化管理。

数据治理的核心在于确保数据的一致性、准确性和完整性，从而为企业的决策提供可靠支持。钢铁企业在实施数据治理过程中，能够打破数据孤岛，实现跨部门的数据共享与协同，提高数据利用率和决策效率。此外，数据治理还能帮助企业遵循行业法规和标准，提升数据安全性和合规性，降低风险。

本课程专为钢铁制造企业设计，结合行业领先的数据治理理论和实践，通过分析华为及其他优秀企业的实际案例，提供系统化的数据治理方案和顶层设计蓝图。学员将学习如何通过数据治理提升数据质量和管理效率，从而支持企业的数字化转型和智能化发展。

【课程收益】

全面了解数据治理的关键概念、发展历程及其在钢铁制造企业中的应用。

掌握提升数据质量、确保数据安全和合规性的具体策略和方法。

学习如何设计和实施高效的数据管理体系，提高企业数据的利用率和管理效率。

通过数据治理推动企业的数字化和智能化转型，实现业务的全面优化。

通过实际案例分析，了解领先企业的成功实践和经验，应用于自身企业。

【课程特色】深入底层逻辑、剖析典型案例、互动问答、分组讨论、情景模拟演练等

【课程对象】企业高层管理人员、数据管理和IT专业人员、业务部门负责人和分析师、质量管理和合规性负责人、生产和运营管理人员等

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、数据治理挑战与数据能力诊断领先企业数据管理实践

数据治理概念辨识

数据治理发展历程回顾

数据治理面临的10大挑战

企业级数据综合治理体系

数字化转型目标蓝图

数据治理演进路线图

案例：华为、宝钢等

数据能力调研分析与诊断

业务对象现状分析

数据资源现状盘点

数据标准体系现状梳理

数据管理工具现状诊断

数据管理成熟度评估

案例：华为、南钢等

二、数据管理体系设计&数据管理顶层蓝图设计

数据管理体系设计

数据管理与数据治理

数据是有独特属性的资产

数据管理的目标

数据管理的12项原则

数据管理的5项关键要求

案例：某制造企业、中国联通等

实战研讨：数据治理关键发现

数据管理顶层蓝图设计

数据应用场景设计

技术框架参考体系

数据全生命周期管理

案例：某大型钢铁企业、某高端制造企业等

实战研讨：主要数据断点研讨

数据确权认责

数据职责的3W1H

数据认责的原则与框架

数据认责的组织及实施方法

案例：南方电网某公司、某钢铁企业

实战研讨：数据管理组织及职责

数据价值变现场景

描述（L1）：作业现场可视化

诊断（L2）：产品销售决策

预测（L3）：设备健康管理

指导（L4）：工艺流程优化、AGV送料

自愈（L5）：自动驾驶

案例：某汽车企业、某化工企业、某高端制造企业、特斯拉等