中兴-胡晓-中兴通讯全域数据治理实践

中兴通讯全域数据质量提升管理方法及实践 胡晓 中兴通讯数字技术产品部数据管理团队 04 总结&建议 www.top100summit.com 目录 01中兴通讯数字化转型简介 02中兴通讯数据管理体系建设 03中兴通讯客户主数据治理实践 www.top100summit.com 1中兴通讯数字化转型简介 中兴通讯信息化数字化经历了近20年演进 驱动业务模式创新 决策支持 1.数字化转型（云、大数据、5G…) 2.线下-线上-在线-智能在线 2016-2020 引入企业交易架构 2021-2025 转型深水期 外部经营 缺少平台支持，应用负重前行 •没有平台化、模块化、组件化的能力平台，无法敏捷响应前端客户的个性化需求 从提供产品到能力可低成本被集成 流程优化 企业流程 重组 信息资源 1.IT系统整合 1000+整合到100+ 1.业务变革驱动IT发展LTC、HPPD变革项目 2.引入企业架构（EA） 2010-2015 变革期 数字化转型期 •数字化发展打破了行业边界催生跨界竞争，竞争焦点从单一产品或服务向共享、场景、生态转变 内部运营 整合 职能部门 信息化 1.以产品化模式建设IT系统 2.通过CMMI高级认证，IT研发能力提升 3.建立覆盖全业务的IT系统，推出财务SSC 2004-2006 2007-2009 整合期 业务运营周期长 •数据抛接，业务产出效率低 •人、财、物流转率低效 手工作业自动化 企业信息化阶段 1.ERP实施 2.公司IT统一集中管理 2000-2003 起步期 发展期 传统烟囱式应用 •烟囱架构，无法敏捷响应业务需求 •技术栈陈旧、多样复杂 •开发成本高、质量低 www.top100summit.com www.top100summit.com 中兴通讯的数字化转型愿景 对内 数字经济时代 中兴通讯对自己的 “两个定位” 对外 成为极致云公司做数字经济筑路者 做最难的事，把最难的事情做到最好 从企业本质出发思索数字化转型本质 降低交易成本 数字资产交易架构 企业的本质就是交易。企业存在的原因在于降低 提升交易效率扩展交易边界 社会的交易成本。 ——诺贝尔经济学奖获得者罗纳德·科斯 《企业的本质》 www.top100summit.com 2021年拉姆查兰管理实践全场大奖入选《哈佛商业评论》案例教材 “提效”与“增智”，中兴通讯数字化三阶段 信息和业务从线下到线上易得易转，易查询，易共享 线上 将关键控制点嵌入业务流程续断点、疏堵点 从“人找事”为“事找人” 在线 利用AI大模型打造个人助理、专业助理，实现智能预测， 辅助决策，为企业“提效增智” 智能在线 www.top100summit.com 中兴通讯的数字化转型路径 迈向极致场景 交易架构驱动变革服务化促进交易 牵引企业内部业务变革 组件化、服务化，构筑数字平台，促进内外部交易 全域数据贯通 通过数据之间消费与流转，端到端的实现数据治理和拉通 统一触点拉动 先外后内，先作业后管理，通过前端触点设计，拉动整个交易架构 www.top100summit.com 价值场景牵引优选用量大、频次高、用户和一线所需、公司利益最大化的价值场景 数字化转型下的数据治理--全域数据质量提升的紧迫性与必要性 数据消费时的质量容错空间越来越小 同源、可靠数据的横向贯通、纵向透传 数据质量提升本质是降本提效 交易质量 流程转型数据 驱动驱动 系统上数据可用，看得清，看得准；实现同源、贯通、共享 数据质量 业务运作效率和成本 www.top100summit.com 系统性开展数据质量工作迫在眉睫 www.top100summit.com 港口/机场数据不准确/不规范/重复无效 客户资信评级数据不准确 站点数据迁移导致名称重复 CMS/WMS发货结转成本录入数据传递不及时 完整性 唯一性 准确性 及时性 中兴通讯业务视角数据质量问题示例 商机管理 竞标管理 合同管理 客户名称： 系统数据与“天眼查” 对比2w+数据异常 合规GTS校验： 收到数据（国家/主体/物 项）与源头数据不一致 PO数据不同源录入 合同状态数据不准确 成品交付 工程交付 报关型号与实物不一致 DU模型属性结构化信息缺失 站点数据唯一性校验可以被绕开 指定采购数据定义缺失 有效性 一致性 LeadToCash LTO（线索到订单） OTC（订单到回款） 财务核算 ERP手工修改供应商信息 客户名称/项目客户/最终客户/最终用户/业绩归属客户/买方数据冗杂不明确 客户主数据结构不完整 问题总结 1、数据未同源 2、数据没贯通 3、数据难共享 大量数据多入口，导致下游消费者多渠道获取数据，不知道哪个可信；反向排查影响效率 数据定义、数据模型、血缘关系和数据架构的缺失，使得跨域、跨系统的数据没有贯通 业务从源头牵引的数据全生命周期管理的长效机制缺失，存在很多“谁用谁着急”的情况 缺少成熟的运作机制：数据出问题找谁？数据问题怎么处理？治理依据什么原则？怎么预防？ 中兴通讯内部数据质量问题分析 表面因素 获取数据需要逐个协调各部门，耗时耗力 数据统计依靠手工，效率低下 不同部门的数据统计口径不一致 内在因素 数据缺少定义/分类 数据缺少录入规范 数据缺少管理规则 数据Owner 数据源头管理 全生命周期责任制 核心因素 数据质量管理组织 数据质量管理流程 数据质量管理制度 数据质量标准 主数据管理 元数据管理 www.top100summit.com 全域数据质量提升 破题思路--中兴通讯全域数据质量提升思路及目标 目标一 建立完善的数据管理体系，形成数据管理文化提高数据管理效率和管理质量 切入点一 从公司顶层出发搭建数据管理体系多维度多渠道赋能业务 目标二 解决当前存在的影响 业务运营和风险管理等数据问题 切入点二 以解决实际作业出现的数据质量问题为切入点 目标三 提升公司各业务领域经营质量和效率 实现业务管理“看得见，看得清，看得准” 数据质量逐步提升 从解决影响当前经营的数据问题出发 分三步走，循序渐进；用真实准确的数据说话促进公司业务战略目标实现 切入点三 以公司经营规划为主线 按需支撑满足应用场景的数据质量提升 www.top100summit.com www.top100summit.com 2中兴通讯数据管理体系建设 中兴通讯数据管理体系框架--企业级顶层设计 数据管理体系框架 数据资产化，同源化，可视化，随时可用，随需可得，支撑公司数字化转型 管理域 元数据管理 数据安全管理 数据资产管理 主数据管理 战略定位 愿景目标 治理域战略 致胜逻辑 行动计划 组织 （责权利） 自助式分析 (永洪BI) 业务人员 即席查询 (客户画像) 制度 公司级政策公司级制度领域级细则 数 技术域据 统一数据管理平台服 IT人员 分析应用 (永洪BI) 业务系统 (icms,isrm) 运作机制 决策机制激励机制约束机制发展机制 数据资产门户 元数据管理功能 数据标准管理功能 数据架构管理功能 主数据管理功能 数据质量管理功能 数据安全管理功能 数据资产管理功能 数据变更管理功能 务 价值域 数据科学家 数据治理是长期系统性工程，通过构建完善的数据治理体系，打造高质量的数据环境，确保数据有效管理、持续改善 数据管理 数据质量管理 数据标准管理数据架构管理 数据变更管理 决策层和管理层 领导者驾驶舱 (掌上运营) 运营监控 (收入周期) 智能决策 (存货参谋) 云容器引擎 微服务引擎 应用监控 云中间件平台层 开发流水线 文化/赋能 挖掘预测 模型训练 基础设施（计算、存储和网络等设备资源） www.top100summit.com 中兴通讯数据管理制度框架 中兴通讯建立“公司级政策-公司级制度-领域级细则手册”的三级文档结构，从公司顶层规范数据管理的各项动作 《公司数据Owner任命通知》 《数据治理总则》 公司数据管理部负责统筹编制 数据治理委员会签发 政策 公司级 公司级 制度 公司级-按数据管理职 《数据分类管理规范》 公司级数据管理制度 《数据架构管理规范》 《数据资产管理规范》 各领域数据主管部门负责编制 能域分别编制 细则、手册 《数据标准管理规范》 《数据变更管理规范》 《自助分析平台管理规范》 《元数据管理规范》 《主数据管理规范》 《数据安全管理规范》 《数据质量管理规范》 《数据入湖管理规范》 《……》 领域级 各领域数据Owner签发 领域级 按数据管理的职能域分别细化，各领域数据主管部门制定本领域细则 聚焦具体操作过程和方法，指导一线执行人员标准化开展特定的工作事项 主数据&领域级细则、手册 《组织主数据管理规范》 《客户主数据管理规范》《供应商主数据管理规范》 《国家地区数据管理规范》《销售合同数据管理规范》 《网络标识数据管理规范》 《……》 《工程服务数据管理规范》《供应链数据管理规范》 公司级数据管理政策 总体原则、体系框架、组织架构、组织职责、制度框架、运作机制、数据分类、数据架构、数据应用、数据质量 Owner划分原则、总体职责、主数据职责、基础数据职责、交易数据职责、分析数据职责 www.top100summit.com 主数据Owner 业务对象级数据Owner 流程域级数据Owner 公司级数据Owner 公司级数据Owner 拥有公司数据日常管理的最高决策权 制定数据战略，营造数据文化 裁决数据争议，是数据资产的所有者 按照数据分类将数据向下进行授权 a)主数据直接授权给相应的四层部门负责 b)其他数据按照流程领域进行授权 中兴通讯数据管理组织--数据Owner三层结构 由流程及DT委员会承接， 统筹公司数据工作 授权管理 原则上，谁定义数据，谁是数据Owner由四层部门管理干部承接 设立干系人兼任数据经理负责具体落地实施 由公司级数据Onwer授权具体部门代表公司管理主数据 业务对象级数据Owner/主数据Owner 流程领域级数据Owner 负责所辖流程域的数据管理体系的建设和优化 负责制定流程域内的数据规划及数据质量提升目标。 按照谁定义数据谁是Owner的原则授权，按照业务对象授权数据Owner 授权管理 负责具体数据的架构建设与维护，明确数据分类 负责具体数据的数据标准、数据定义和业务规则 负责具体数据的数据质量，承接领域内的数据质量目标，持续度量与改进 确保数据正确引用，原则上不冗余存储、不修改删除 由各流程领域GSTleader承接 各流程总监作为数据总监支撑 授权管理 www.top100summit.com www.top100summit.com 中兴通讯数据管理组织--数据Owner运作机制 数据范围管理 （数据资产盘点） 组织管理 （业务对象级Owner任命） 数据质量管理 （标准与规则） 沟通管理 （月例会机制） 冲突管理 （问题升级决策机制） 业务规划盘点流程域内全量数据： 成立流程域内数据治理项目，牵头整体项目工作，依照业务流程逐步盘点数据 领域级数据Owner任命： 基于业务规划完成数据盘点后，识别出业务对象级Owner，发文任命 数据质量提升范围/优先级： 按照业务重要性、紧迫性等识别数据重要性，确定治理的范围和优先级，推动业务 对象级Owner治理 资源保障： 领域级Owner需要尽可能保障数据治理资源（业务、DT及数据），推动高优先级质量目标如期达成 月度例会： 应当至少每月组织流程域内的各业务对象数据Owner进行汇报，阐述相关举措与成果、后续计划以及问题风 险 步 工作 业务规划盘点小范围核心数据： 随流程域内运营提效项目开展盘点工作，以应用场景为牵引，梳理业务流程和场景 的同时同步盘点数据 数据质