随着数字技术的不断革新和应用，汽车行业已转向大数据、新技术寻求生产力突破，以电动化、网联化、智能化、共享化为标志的“汽车新四化”，为汽车行业带来了翻天覆地的变化。如何抓住“新四化”的机会，在汽车产业变革中赢得先机，数据的智能化应用是关键。
然而原生态的汽车行业大数据多且杂，车企在“市场规划、设计、制造、销售、维护” 产品全生命周期过程中产生的大量结构化和非结构化数据管理困难，且数据缺失、分散、重复、时效性差等问题普遍存在。只有对数据进行有效地、高质量地治理，才能进一步改善用户体验、重构商业模式、降本增效。

01、方案蓝图

本方案提供“咨询服务+技术平台+业务应用”的体系化综合服务，以数据为核心重构业务形态，助力汽车企业从多维度、多层次挖掘数据价值，实现核心资源可视、可管、可控、可用，支撑车企数字化应用。在运营层面，方案以数据驱动重新整理了企业的各项经营指标，利用各项指标来及时掌握运营状况，并进行业务域KPI的预判及洞察，为企业提供决策支持。

02、建设内容

规划先行，明确企业数据战略
方案提供数据治理咨询服务，帮助车企梳理现状，以急用先行、分批建设、小步快跑的策略进行顶层规划。咨询服务实施流程闭环式覆盖数据治理咨询规划、方案制定、执行和评价的数据治理统一过程。规划的核心内容是确定企业的数据战略，以及为达成战略目标所需要的组织保障（组织、流程、制度）、数据保障（数据架构、数据安全、数据标准、数据仓库、数据质量、数据服务）和技术平台保障。

方案咨询阶段成果输出分为两个方面：一是数据治理体系，体系包括业务战略、体系规划设计、组织职责、管理制度等；二是数据治理管理办法，主要是对各个职能域如元数据、主数据、标准、质量的管理办法，保障子项的顺利实施、规范子项各部门的相互协同。

工具支撑，搭建稳健数据平台
通过稳健的基础数据平台工具，为车企各类数据应用提供稳定，可靠的支撑能力，实现数据模型最大程度复用化。

方案基于企业数据治理业务需求，通过数据采集、主数据、元数据、数据标准、数据质量、数据安全，数据资产管理、数据服务、数据指标等全流程治理，实现数据的资产化运营，赋能业务部门及应用创新，帮助车企实现数据价值提升。
方案按照车企研发、质量、设备、营销等业务维度进行需求调研、数据盘点、制定数据战略和蓝图规划，采用统一的数据门户，搭建敏捷灵活的数字化应用服务体系，能快速响应业务需求，帮助车企发挥数据资产的最大价值。

03、应用场景

研发维度
方案通过全域数据纳管、上下游数据贯通和车辆BOM数据管理，来构建数据资产，根据市场需求迅速定位和改善问题，打通全价值链数据，支撑成本管理、研发项目场景落地。

质量维度
方案基于国标、行标、企标所规定的产品编码进行数字标准化治理，构建尺寸数据编码标准体系，实现了整零数据的贯通和协同发展，把控供应链的质量风险。

设备维度
通过设备主数据治理、梳理设备实体属性清单、数据资产管理、搭建数智设备中台等举措，来规范化设备管理方式，适应当前车企高度自动化、柔性化的生产方式。

营销维度
平台可以进行市场线索量化管理，通过潜在客户特征大数据分析，建立用户画像并推送营销建议。

在以上方案中，我们为主机厂、汽配厂构建了标准化、流程化、自动化、一体化的数据管理体系，可以有效确保数据架构合理、条理清晰、过程可控，实现传统业务赋能、创新业务拓展，建立数据标准，提高数据质量，完善数据来源。
有效的数据治理，可以提升主机厂、汽配厂的数据质量，有利于全面释放数据价值，帮助达到事半功倍的效果，从而助力汽车行业数字经济发展。

（以上内容摘录自互联网，如有侵权请联系删除）

随着数字技术的不断革新和应用，汽车行业已转向大数据、新技术寻求生产力突破，以电动化、网联化、智能化、共享化为标志的“汽车新四化”，为汽车行业带来了翻天覆地的变化。如何抓住“新四化”的机会，在汽车产业变革中赢得先机，数据的智能化应用是关键。
然而原生态的汽车行业大数据多且杂，车企在“市场规划、设计、制造、销售、维护” 产品全生命周期过程中产生的大量结构化和非结构化数据管理困难，且数据缺失、分散、重复、时效性差等问题普遍存在。只有对数据进行有效地、高质量地治理，才能进一步改善用户体验、重构商业模式、降本增效。

01、方案蓝图

本方案提供“咨询服务+技术平台+业务应用”的体系化综合服务，以数据为核心重构业务形态，助力汽车企业从多维度、多层次挖掘数据价值，实现核心资源可视、可管、可控、可用，支撑车企数字化应用。在运营层面，方案以数据驱动重新整理了企业的各项经营指标，利用各项指标来及时掌握运营状况，并进行业务域KPI的预判及洞察，为企业提供决策支持。

02、建设内容

规划先行，明确企业数据战略
方案提供数据治理咨询服务，帮助车企梳理现状，以急用先行、分批建设、小步快跑的策略进行顶层规划。咨询服务实施流程闭环式覆盖数据治理咨询规划、方案制定、执行和评价的数据治理统一过程。规划的核心内容是确定企业的数据战略，以及为达成战略目标所需要的组织保障（组织、流程、制度）、数据保障（数据架构、数据安全、数据标准、数据仓库、数据质量、数据服务）和技术平台保障。

方案咨询阶段成果输出分为两个方面：一是数据治理体系，体系包括业务战略、体系规划设计、组织职责、管理制度等；二是数据治理管理办法，主要是对各个职能域如元数据、主数据、标准、质量的管理办法，保障子项的顺利实施、规范子项各部门的相互协同。

工具支撑，搭建稳健数据平台
通过稳健的基础数据平台工具，为车企各类数据应用提供稳定，可靠的支撑能力，实现数据模型最大程度复用化。

方案基于企业数据治理业务需求，通过数据采集、主数据、元数据、数据标准、数据质量、数据安全，数据资产管理、数据服务、数据指标等全流程治理，实现数据的资产化运营，赋能业务部门及应用创新，帮助车企实现数据价值提升。
方案按照车企研发、质量、设备、营销等业务维度进行需求调研、数据盘点、制定数据战略和蓝图规划，采用统一的数据门户，搭建敏捷灵活的数字化应用服务体系，能快速响应业务需求，帮助车企发挥数据资产的最大价值。

03、应用场景

研发维度
方案通过全域数据纳管、上下游数据贯通和车辆BOM数据管理，来构建数据资产，根据市场需求迅速定位和改善问题，打通全价值链数据，支撑成本管理、研发项目场景落地。

质量维度
方案基于国标、行标、企标所规定的产品编码进行数字标准化治理，构建尺寸数据编码标准体系，实现了整零数据的贯通和协同发展，把控供应链的质量风险。

设备维度
通过设备主数据治理、梳理设备实体属性清单、数据资产管理、搭建数智设备中台等举措，来规范化设备管理方式，适应当前车企高度自动化、柔性化的生产方式。

营销维度
平台可以进行市场线索量化管理，通过潜在客户特征大数据分析，建立用户画像并推送营销建议。

在以上方案中，我们为主机厂、汽配厂构建了标准化、流程化、自动化、一体化的数据管理体系，可以有效确保数据架构合理、条理清晰、过程可控，实现传统业务赋能、创新业务拓展，建立数据标准，提高数据质量，完善数据来源。
有效的数据治理，可以提升主机厂、汽配厂的数据质量，有利于全面释放数据价值，帮助达到事半功倍的效果，从而助力汽车行业数字经济发展。

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