制造业数据架构设计顶层规划方案

文件是一份关于制造业数据架构设计总体规划方案的详细报告。报告内容涵盖了数据架构设计的思路、数据资源总体规划、基础数据管理、数据分析与应用、数据治理与管控以及项目实施计划建议。以下是对PPT内容的分析和总结：

1. 数据架构设计思路

• 目标：明确数据分布和流向，定义数据模型，配套数据基础资源管理，规划数据分析服务管理，完善数据治理体系。

• 方法论：综合考虑业务蓝图、应用蓝图和技术蓝图，明确数据架构各项内容的规划目标。

2. 数据资源规划

• 任务：梳理企业级数据模型，包括业务战略、IT现状、最佳实践等。

• 方法：描述企业数据模型在企业IT系统如何分布（CRUD），数据流向轨迹，以及数据架构所需的技术架构。

3. 基础数据管理

• 重点：管理仓库内的货物转移、仓库间的货物调拨、公司级查看库存、在途库存报表等。

• 目标：实现物料从入库、库内管理、出库、拉动、转移到最终发运的物流管理体系。

4. 数据分析与数据应用

• 方向：企业级的数据整合与分析应用，不规范的数据架构，无企业级的数据整合，分散、不一致的数据。

• 目标：通过数据分析系统技术框架设计，融入大数据技术，支持数据应用。

5. 数据治理与管控

• 体系：包括数据管控组织、数据管理工具、数据管理流程和数据管理绩效考核体系。

• 目标：实现数据的规范化、流程化治理，提升数据质量，确保数据安全。

6. 项目实施计划建议

• 路径：对数据架构的实施项目、建议时间等给出建议和项目实施路线图。

• 方法：考虑各事业部的差异，优先梳理共性数据资源，考虑业务模式，参考业务蓝图及流程分析成果。

7. 核心价值及效益

• 收益：提高成本计算效率，提高库存料品的准确率，实现营销、采购、库存、生产、财务的信息共享。

• 量化数据：展示了实施前一年与上线后一年在材料成本节约、资金回笼时间、采购准确率等方面的对比数据。

8. 实施保障与成功案例

• 保障：提供了成功的实施方法论指引，厂商提供的专业化项目管理平台，以及厂商支持服务体系。

• 案例：某机械有限公司的信息化全貌，关键应用包括BOM物料清单、N+5滚动计划、上线计划、供应商协同平台、成本精确计算应用展示。

整体而言，这份PPT提供了一个全面的视角，展示了制造业如何通过数据架构设计来提升企业的核心竞争力，实现业务流程的优化、效率的提升和成本的降低。通过具体的业务方案、核心价值分析和成功案例，为企业实现数字化转型提供了指导。