建筑企业数据模型&数据应用白皮书
一、开篇
建筑企业数字化转型面临数据模型标准化、规范化和共享化的挑战，数据模型作为连接物理世界与数字世界的桥梁，对提升数据价值和业务效率至关重要。白皮书回顾了建筑企业信息化发展历程，从工具阶段到数据信息集成阶段，数据模型的重要性日益凸显。高质量数据模型的价值体现在：作为业务与技术沟通的桥梁、保障数据架构与业务一致性、优化数据成本、提升业务决策能力。白皮书规划了从业务架构到数据模型，再到指标体系和数据应用场景的数据价值链，旨在为建筑企业提供数据工作的参考框架。
二、建筑企业业务架构
企业业务架构是企业4A架构的重要组成部分，旨在理解和分析企业如何开展业务活动并实现业务目标。业务架构设计从业务功能的价值链出发，建立端到端的流程体系，并通过业务活动规范出相关的数据域。建筑企业业务价值链包括市场开发、项目履约两大核心业务动作，以及采购、财务、人力资源等支撑性职能业务。数据模型设计五步法包括：识别需求、构造业务对象、界定数据范围、划分逻辑数据实体、完善业务对象清单。
三、建筑企业主数据模型
主数据是企业多个业务系统中重复使用、共享的具有高价值的核心业务实体数据，是数据资产管理的核心。主数据建模应遵循一物一码原则、业务导向原则、可扩展性原则和专人专责原则。主数据建模流程包括：识别主数据对象、确定主数据管理目标、设计主数据属性、制定主数据标准。建筑企业核心主数据包括组织主数据、人员主数据、项目主数据、客户主数据、供应商主数据、物资主数据、银行档案主数据和银行账户主数据。
四、建筑企业事务数据模型
事务数据是企业各类业务活动过程的记录数据，真实记录了业务的发生过程。事务数据建模需要从业务价值链出发，梳理业务对象，并对逻辑数据实体中的数据结构、数据操作、数据约束进行梳理。建筑企业事务数据实体示例包括采购申请单、采购分配单、采购接收单、询价报价单等。
五、建筑企业指标数据体系
指标数据是对当前建筑业务具有参考价值的统计数据，通过对建筑业务需求进行进一步抽象，并在数据采集后，经过加工得出一套计算规则。指标数据分类包括衡量业务目标、精细化运营、驱动战略决策、统一沟通语言、监控预警机制等。指标数据制定原则包括业务导向原则、一致性原则、可比性原则、实用性原则、可扩展性原则和数据质量原则。指标数据体系构建流程包括：成立工作小组、开展业务分析、制定指标框架、梳理指标属性、指导指标落地。指标数据字典示例以项目创效主题为例，包括月付80％以上项目签约额占比、在建项目工期关键节点按期完成率等指标。
六、建筑企业数据应用场景
数据应用场景是将数据通过可用的技术和呈现方式实现价值目标，让业务更加符合价值愿景。建筑企业业务价值链上的数据应用场景包括：运营与战略管控、市场开发、项目履约、采购、贸易和物流、商务管理、财务管理、技术、质量与安全、人力资源、行政办公等。
七、建筑企业数据建设展望
数据模型是后续数据工作展开的基础，数据建设展望包括数据盘点工作、数据标准工作、数据质量工作、数据安全工作、数据全生存周期工作和信息化建设工作。
