华为：华为数字化转型与数据管理实践介绍

华为数据工作的两个阶段：第一阶段通过数据治理、业务数字化、数据流打通提升业务作业效率和质量；第二阶段通过建设数据底座、汇聚联接数据、数据服务化，支持数字化运营 清洁数据成就卓越运营，智慧数据驱动有效增长 数据价值 数据分析与洞察 业务可视，使能快速、准确决策 数据清洁与贯通 建立完善的“数据管理体系”：明确数据管理的政策、流程、组织、IT等组件，并通过完整的数据管理体系的运作，不断促进业务规则和流程的优化，支撑数据打通和数据清洁目标的实现 健全了公司数据管理组织：各领域/BG分别建立了实体化的数据管理组织（专业的数据管家），虚线向公司数据管理部汇报；同时组建6个跨领域数据联合工作团队 开发了“管理数据”流程：1个L2、3个L3 12.5.3管理数据分析 发布了公司数据管理政策 数据管理政策是数据管理的“基本法”，从目的、适用范围、管理原则、问责等方面进行规定，是公司层面需要遵从的文件。 1.数据管理总纲 •数据是公司核心资产，数据准确是有效内控的基础。•规定数据架构、数据产生、数据应用、数据问责与奖惩的基本原则。 2.数据架构管理政策 •数据架构是公司统一的数据语言，是业务流打通、消除信息孤岛和提升业务流集成效率的关键要素。•规定数据架构的角色与职责、建设要求、遵从管控。 3.数据源管理政策 •确保数据源头的统一，以及跨流程、跨系统数据的唯一性和一致性。•数据源管理原则与认证标准。 4.数据质量管理政策 •明确数据在创建、维护及应用过程中的规则及质量要求。 建立数据管控与运作模型：通过变革管理体系、流程运营体系运作落地 确定了四大信息架构组件 建立数据质量管理框架和运作机制，每年例行开展两次公司级数据质量度量 华为数字化数据管理框架：以业务数字化为前提，数据入湖为基础，重点建设数据中台；同时加强数据隐私与安全、血缘、虚拟化和生态能力建设 业务数字化：通过规则数据，实现业务规则与应用解耦，规则可配置；通过观测数据，实现业务过程/轨迹自记录；持续推进业务对象数字化，丰富数据源 对象数字化（建立对象本体在数字世界的映射） 规则数字化 过程数字化（实现作业过程、轨迹自记录、信息化协同） （实现业务规则与应用的解耦，规则可配置） 业务过程：利用传感器IoT等技术，对业务对象的行为过程进行观测，形成观测数据，观测数据通常数据量较大且是过程性的，由机器自动采集生成，无需人工干预；需结合实际业务场景，方可产生价值； 业务规则：业务规则是企业内部定义业务事实、约束和控制业务行为的标准或声明。 业务对象：是企业重要的人、事、物，承载了业务运作和管理涉及的重要信息。业务对象识别原则：•业务对象有唯一身份标识； •业务对象重要性原则；•业务对象相互独立并有属性描述；•业务对象可实例化； 规则数据：规则数据是支撑业务规则的核心数据，主要描述规则的变量部分。 观测数据：观测者通过观测工具获取观测对象行为/过程的记录数据。 样例1-设备GPS数据：ISC+通过采集货物的GPS数据及模型建设，实时计算动态到港时间，解决了发货后需要多次沟通到货时间问题，大幅缩减沟通成本。 样例2-网络访问日志：泰代通过使用员工访问当地办公室网络日志数据，实时统计机关人员出差统计，解决人工统计周期长与数据不准的痛点。 主题联接(数据中台)建设：将数据按业务流/事件、对象/主体、标签、指标数据与算法进行整合与联接，支撑业务的推演和根因分析 数字化运营模式转变：由被动响应的“保姆式”开发模式，转变为基于统一平台和数据底座的“服务+自助”模式