工业大数据--数据管理项目
2017-02-23 11:34:57 0 举报
登录查看完整内容
工业大数据--数据管理项目是一项旨在提高企业生产效率和竞争力的综合性工程。该项目通过对企业内部各类数据的收集、整合、分析和应用,实现对生产过程的优化控制,降低生产成本,提高资源利用率。项目主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等环节,涉及多个技术领域,如物联网、云计算、人工智能等。通过实施该项目,企业可以实时监控生产状况,预测设备故障,优化生产计划,提高产品质量,从而实现企业的可持续发展。
作者其他创作
大纲/内容
元数据
核心业务对象已定义
商业应用
组织架构
程序治理可操作
所需技能和能力
数据管理资金模型已由该组织建立,批准和采用
被指定并与利益相关者共享
学习资料
数据摄取
一致性
数据操作支持数据管理生命周期
制度流程
可以根据有形业务目标来衡量和评估资金模型
策略制定
数据传播者
路线图
要求建立有效的治理计划
人员角色和责任
变更管理流程
数据运营
D&A的所有权
结构中的技能和能力
完整性
跨组织企业数据治理机制已经建立
与外包企业工具对齐
数据管理例程已建立,运行和测量
体现,优先并一体化高级业务需求
过程和方法
组织机构
数据处理
适合技能组的资源
技术治理已经建立
分析和可视化
高级分析
数据管理业务案例与确定的利益相关方合作,与战略驱动因素和有形业务成果保持一致
数据管理项目
数据架构
信息检索和传播
原始性
数据治理和流程的组织标准
数据操作与企业数据管理功能和战略保持一致
业务战略调整
保留人才
D&A能力中心角色和职责
1
数据治理结构已创建
政策和标准已被记录,共享和批准
实时性
敏感数据处理流程
定义数据(语义和结构上)
可获得
吸引人才的项目
绩效管理
清晰度
定义了识别,确定优先级并确保合理使用授权数据领域的重要性
定义了如何测量和评估数据管理程序
数据平台战略的定义和管理
实施能力
核心业务对象记录
数据分析
数据管理策略
数据治理
准确性
灵活的技能和能力资源库
人员
社区D&A文化
用户和数据安全
可扩展的D&A
识别数据(逻辑上和物理上)
数据管理程序的路线图经过了发展,讨论和批准
数据存储
DevOps/DataOps
了解工具格式
数据整合
程序控制已建立
利益相关者参与度已建立并确认
属性描述记录
数据管理与跨组织控制功能保持一致
数据技术工具堆定义和管理
数据治理指南
资源发现
IT运营风险计划到位
连接数据
数据治理方法
归属性
持久度
数据管理
对齐并映射到架构,IT和运营能力
数据存储管理战略的定义和管理
内容治理已经建立
数据管理计划已建立并获得授权
计算机基础设施/平台服务
要求建立沟通和培训计划
沟通程序被设计并可操作
促进互操作性
管理数据(建立可持续的数据治理架构)
0 条评论
回复 删除
下一页