前言 

      随着国家大数据战略制定与实施，大数据成为企业的核心资源，且数据资产管理效率与企业经营业绩显著正相关。数据的有效资产化，有利于帮助企业从运营决策、业务优化、成本控制和营销支持等方面实现数据资产增值。因此，重新审视并构建企业大数据资产管理体系，对企业的数据资源进行战略性规划与运用，使数据资产成为企业经营管理的核心，提升企业智能决策及精细化管理水平，全面提升企业核心竞争力。

企业数字化转型内涵

       所谓企业数字化转型就是充分利用互联网、大数据、工业云等新一代信息网络技术，推动企业创新生产方式、组织方式、产品模式和商业模式。企业数字化转型一般包括数字化业务优化和数字化业务转变两类。前者不改变现有收入来源与商业模式，只是优化管理、提升效率、开源节流、防范风险。而后者可能是行业的颠覆者，它往往是跨界竞争，收入与商业模式都会改变。但无论哪种类型，其实质都是想通过数字化手段加快企业转型升级，寻求创新发展新路径。

MT企业数字化转型背景

     “十二五”以来，MT企业认真贯彻落实党中央、国务院决策部署，大力推动信息化建设，信息化水平明显提高，在管理创新和降本增效上的作用更加凸显。与此同时，MT企业信息化工作在思想意识、组织管理、技术与业务深入融合等方面仍存在诸多问题。正如MT企业领导所说“企业信息化水平与企业品牌影响力并不相符。要充分利用现代化的信息科技手段，打破籓篱、联通孤岛，实现企业数据的‘聚通用’，让企业治理的效率和水平得到质的提高，让企业跟上时代真正‘智慧’起来”。

        在大数据背景下，面对着企业数字化转型的压力，MT企业希望通过建立统一的企业数据资产管理体系，实现全产业链业务数据互联互通，打通数据生产、连通、采集、追溯、分析、智能全过程，有效控制数据管理成本，降低数据管理和运维压力，保证数据资产的有效利用和价值最大化，使数据资产保值和增值，全面助推MT企业数字化转型。

MT企业数字化转型思考与实践

       依托“智慧企业”顶层框架，重点突出大数据在企业数字化转型中的核心作用，构建了以“1151”为核心的企业数据资产管理体系：即“一套数据标准规范体系”、“一个企业大数据湖”、“五大数据应用平台”和“一个大数据开放门户”，全面加强企业大数据的管理和应用。

一套数据标准规范体系

       标准规范建设是大数据管理应用的基石。数字资产管理体系建设需要制订完整科学的业务规范与技术标准体系，业务规范包括大数据业务基础数据规范标准、业务基础数据元、统一编码体系等。技术标准包括技术路线、安全体系、数据交换、运维体系等，具体包括但不限于：“大数据平台管理规范”、“大数据平台运行维护规范”、“云计算平台管理规范”、“云计算平台运行维护规范”、“大数据基础数据标准”、“大数据平台数据交换共享规范”、“大数据平台数据治理管理规范”以及“大数据平台数据服务管理规范”等。

一個企业大数据湖

       通过大数据湖的建设，建立企业集中存储、分级授权访问的全局数据资源。采用大数据技术实现企业各类数据的存储和管理，推进原料供应数据、生产过程数据、运营管理数据、互联网大数据的高效采集和有效整合，形成顶层统筹、共享共用、安全可靠的大数据资源库，并作为业务应用系统和数据分析应用的基础。企业大数据湖可划分为源数据库、预处理数据库、标准数据库、基础资源库、分析主题数据库、交换共享数据库几个部分，实现“接入各种数据、存储所有数据、随需数据访问”的目标。

五大数据应用平台

       基于数据规范标准体系和企业大数据湖的建设，以用户为中心，提升数据应用服务的智能化决策水平和个性化服务能力，推动企业决策从业务驱动转向数据驱动转变。五大数据应用平台包括：大数据采集处理平台、大数据共享服务平台、大数据治理平台、大数据智能算法平台和大数据分析应用平台。

大数据采集处理平台

       平台需要支持不影响现有企业业务及数据的情况下，建设适合现有业务系统实时数据采集的接口，以及离线导入导出子系统，支持对生产管理系统、财务管理系统和营销管理系统等大块数据的下载导入，并满足互联网定向数据采集子系统，支持平台从互联网上海量数据资源抓取行业营销、销售、行情等信息。

大数据共享服务平台

       大数据共享服务平台整合了企业大量数据。为最大程度地发挥数据价值，需要建立数据开放共享体系，形成企业的数据应用生态体系;建立数据交换体系，实现各系统之间数据实时、定时的数据交换，满足各业务系统的需求;建立互联网数据共享体系，实现企业对互联网公共数据服务。大数据共享服务平台包括数据服务管理系统、数据交换系统、数据文件共享和互联网公共服务系统。

大数据治理平台

       大数据治理平台建设主要围绕企业数据资产化管理目标，从信息化管理者视角出发，重点解决数据能够“被理解、能管理、可运营”的问题。主要包括数据管控、状态监测、绩效评价等内容。

大数据智能算法平台

       大数据的智能算法平台，针对生产辅助、产品防伪溯源、信用精准画像、领导科学决策等需求，在对企业海量、多维数据的汇聚、存储和计算基础上，还需要具备对业务深度理解，进行数据建模、算法开发、数据挖掘等能力，为了简化算法开发难度，构建一个能直接支撑大数据智慧易用的算法平台，帮助企业快速、灵活、个性化的进行数据挖掘和机器学习。

大数据分析应用平台

       围绕企业管理和生产两个层面关于监督管理、生产管控、决策分析、智能分析等需求，一方面提供面向企业的集成化综合数据分析服务，发挥信息资源集成后带来的综合优势，体现信息化支撑管理决策的价值;另一方面，考虑基于大数据平台的技术支撑、利用数据综合分析应用的优良数据资产，按照先内后外、先易后难、先探索再实践的步骤提供智能化大数据服务，并按照“数据驱动”思维实现与关键业务场景的融合运用，体现数据集成整合后带来的数据智能化服务、业务和管理创新的价值。

一个大数据开放门户

       积极响应国家大数据战略，推动企业数据的开放和应用。率先探索向行业、社会开放企业数据，提供数据开放目录、数据接口、数据应用、数据地图、数据开发等服务。鼓励和支持企业员工以及产业链上下游伙伴利用开放数据创新产品、技术和服务，营造企业数据开放良好氛围，共同打造行业数据开放生态新体系，提升行业数据应用水平。

结论

       MT企业通过构建企业大数据资产管理体系，让大数据成为企业数字化转型最重要的资产和动力，提高企业的数字化率，推动产品创新，生产技术创新和经营模式创新，建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的新机制，实现大数据和工匠精神的深度融合，再造企业数千亿大数据资产。