中兴-胡晓-中兴通讯全域数据治理实践

目录 01中兴通讯数字化转型简介 02中兴通讯数据管理体系建设 03中兴通讯客户主数据治理实践 04总结&建议 1中兴通讯数字化转型简介 外部经营 缺少平台支持，应用负重前行 •没有平台化、模块化、组件化的能力平台，无法敏捷响应前端客户的个性化需求 从提供产品到能力可低成本被集成 •数字化发展打破了行业边界催生跨界竞争，竞争焦点从单一产品或服务向共享、场景、生态转变 内部运营 业务运营周期长 •数据抛接，业务产出效率低•人、财、物流转率低效 传统烟囱式应用 •烟囱架构，无法敏捷响应业务需求•技术栈陈旧、多样复杂•开发成本高、质量低 做最难的事，把最难的事情做到最好 从企业本质出发思索数字化转型本质 企业的本质就是交易。企业存在的原因在于降低社会的交易成本。 ——诺贝尔经济学奖获得者罗纳德·科斯《企业的本质》 “提效”与“增智”，中兴通讯数字化三阶段 数字化转型下的数据治理--全域数据质量提升的紧迫性与必要性 中兴通讯业务视角数据质量问题示例 缺少成熟的运作机制：数据出问题找谁？数据问题怎么处理？治理依据什么原则？怎么预防？ 中兴通讯内部数据质量问题分析 表面因素 Ø获取数据需要逐个协调各部门，耗时耗力Ø数据统计依靠手工，效率低下Ø不同部门的数据统计口径不一致 内在因素 Ø数据缺少定义/分类Ø数据缺少录入规范Ø数据缺少管理规则Ø数据OwnerØ数据源头管理Ø全生命周期责任制 核心因素 Ø数据质量管理组织Ø数据质量管理流程Ø数据质量管理制度Ø数据质量标准Ø主数据管理Ø元数据管理 破题思路--中兴通讯全域数据质量提升思路及目标 切入点一 从公司顶层出发搭建数据管理体系多维度多渠道赋能业务 建立完善的数据管理体系，形成数据管理文化提高数据管理效率和管理质量 切入点二 数据质量逐步提升 从解决影响当前经营的数据问题出发分三步走，循序渐进；用真实准确的数据说话促进公司业务战略目标实现 目标三 提升公司各业务领域经营质量和效率实现业务管理“看得见，看得清，看得准” 2中兴通讯数据管理体系建设 中兴通讯数据管理体系框架--企业级顶层设计 中兴通讯数据管理制度框架 中兴通讯建立“公司级政策-公司级制度-领域级细则手册”的三级文档结构，从公司顶层规范数据管理的各项动作 中兴通讯数据管理组织--数据Owner三层结构 公司级数据Owner Ø拥有公司数据日常管理的最高决策权Ø制定数据战略，营造数据文化Ø裁决数据争议，是数据资产的所有者Ø按照数据分类将数据向下进行授权a)主数据直接授权给相应的四层部门负责b)其他数据按照流程领域进行授权 流程领域级数据Owner Ø负责所辖流程域的数据管理体系的建设和优化Ø负责制定流程域内的数据规划及数据质量提升目标。Ø按照谁定义数据谁是Owner的原则授权，按照业务对象授权数据Owner 业务对象级数据Owner 业务对象级数据Owner/主数据Owner Ø负责具体数据的架构建设与维护，明确数据分类Ø负责具体数据的数据标准、数据定义和业务规则Ø负责具体数据的数据质量，承接领域内的数据质量目标，持续度量与改进Ø确保数据正确引用，原则上不冗余存储、不修改删除 原则上，谁定义数据，谁是数据Owner由四层部门管理干部承接设立干系人兼任数据经理负责具体落地实施 由公司级数据Onwer授权具体部门代表公司管理主数据 中兴通讯公司数据质量提升--数据治理铁三角团队及数据治理五步法 中兴通讯依据公司内部落地经验，形成了现状调研、问题分析、治理方案、治理实施、结果验收的数据治理五步法 中兴通讯数据管理文化宣贯赋能 目标：业务、技术、数据层面建立共识，形成可交互语言；以数据价值挖掘为导向，共建数据管理体系 定向赋能 知识普及 实践分享 全面开展赋能需求调研，以精准策划赋能内容，提升业务规划团队数字化建设能力。 从业务流程入手，向全员普及数据概念。中兴通讯每月通过邮件、公众号进行全员宣贯，平均每期阅读量在10K+，获得积极的反馈。 数据Owner总结各自域内数据资产盘点、数据治理过程中的实践经验，为其他业务域提供借鉴价值。 中兴通讯开发数据管理课程8期，全员可随时在线学习；每两月组织线下培训，累计培训人次2k+。 中兴通讯企业级数据管理评价体系 中兴通讯建立公司统一数据管理评价体系，既是一套评价标准，也是一套提升指南，明确公司各领域数据管理提升路径 Ø数据管理成熟度评估（针对源头）：以国标DCMM《数据管理能力成熟度评估模型》为蓝本，在企业内部进行适配修改，从战略、治理、架构、安全、标准、质量和应用七个方面对源头的管理能力进行评估 Ø数据质量提升及应用评估（针对下游消费方）：重点从业务视角出发，从调用、消费、评估等角度建立价值评估指标，通过对各方角色发放调查问卷、对关键消费方访谈的方式执行，用于评估数据治理后的实际效果 Ø数据质量客观评分（针对源头）：基于数据质量平台等工具检测结果，从质量六性维度出发，对数据标准落地情况进行定期监控，用于衡量真实的数据质量情况 3中兴通讯客户主数据治理实践 客户主数据治理背景--营销数字化愿景 通过数字化，贯通优化各业务域“作战能力&作业效率”，提升“客户满意度&自身收益” 全域数据拉通：基于业务对象，业务过程和规则，建立并运行数据管理体系。建组织，定标准，控质量，促消费 客户主数据治理背景--客户主数据两大关键问题 •生成错误业务单据，影响交易数据准确性，可信度；影响运作效率和正确决策•业务语言不统一，容易产生歧义，影响沟通效率•未能完整准确掌握下游业务系统调用情况，无法高效共享，拉通业务流 客户主数据治理团队组建--“业务+数据+技术”铁三角团队 公司级数据Owner授权客户主数据Owner管理客户主数据，由MKT团队、运营管理、DT开发团队、数据管理团队组建总体方案组，由业务牵引，协同DT各开发部门，展开端到端客户主数据治理与质量提升 客户主数据治理--数据分布盘点 理清客户数据分布和流转，字段级别数据血缘追溯，支撑源头变更全流程波及影响分析以及标准制定、架构优化等 客户主数据治理方案 增量数据管控方案 数据标准：明确客户数据录入标准并在CRM系统落地，新增数据严控“按标准录入”数据架构：删除合并冗余字段，优化客户数据模型，为一线客户经理减负客户新增/变更：直接调用第三方权威数据源，保证客户数据的准确性和变更及时性 客户主数据治理方案--运营商客户映射关系和属性调整方案 结合运营商客户家族树特征，公司各业务系统主要应用场景需求，以及公司CRM客户库实际数据，可以将运营商客户归纳为以下几种层级结构： 印尼Telkom Ø层级1：TelkomØ层级2：在公司系统中，Telkom共记录xx个法人实体） Ø层级1：Singtel集团Ø层级2：新加坡SingTel，泰国AIS，菲律宾Globle，等5个分支Ø层级3：每个分支，都有n个法人实体，n>=1；以泰国AIS为例，公司系统共记录xx个法人实体 中国移动 Ø层级1：中国移动集团Ø层级2：江苏移动，四川移动，广东移动，等30+省公司Ø层级3：每个省公司，有若干地市公司，n个法人实体，n>=1；Ø层级4：每个地市公司，有n个法人实体，n>=1；广东移动为例，公司系统共记录xx个法人实体 客户主数据治理方案--客户数据同源改造方案 认定客户数据源头，客户数据由CRM系统统一向下游分发，保证各系统间数据一致性，确保一点录入，多方调用 Ø下游系统原则上均需通过微服务或者数据库同步直接对接CRM客户库 同源改造方案 ØEMDM、MSM、ERP不再对外提供客户数据服务，间接调用的系统要求必须改造，满足以下情况者可结合实际情况确定是否改造： ①老架构，不支持微服务②近期计划重构 客户主数据治理方案--长效管控方案（2/3） 任命客户数据Owner，明确各角色在客户主数据管理工作中的职责，进一步推动落实客户数据治理工作 销售客户主数据Owner：主要负责建设公司销售客户主数据治理体系，不定期监督执行层数据治理活动的遵从性和数据治理效果。 销售客户主数据总监：作为专业流程领域数据的责任主体，主要负责统一数据定义，制定数据标准、安全保障要求和规则。 客户主数据治理方案--长效管控方案（1/3） （定义数据、明确规则、简化流程、固化机制） 数据模型 规范文本（已发布） 定义 数据质量管理 客户主数据治理方案--长效管控方案（3/3） 数据质量检查平台：VMAX（数据中台）的子产品，业务及DT人员可根据业务需求及数据管理标准制定数据质量规则，依据数据质量规则对组织的数据质量情况进行实时监控，从而发现数据质量问题，并通过数据质量得分量化数据质量现状，据此制定、实施数据质量改进方案 客户数据质量管理闭环方案 借助公司数据质量检查平台，针对客户名称、客户三级结构、客户地址、客户受限制主体等10+字段从数据有效性、完整性、唯一性、一致性、准确性等多个质量维度建立21条质量检查规则，持续监控客户数据问题，客户数据质量提升闭环管理累计识别5200+客户数据问题，处理后整体客户数据质量问题比率<0.1%海外营销、国内营销、非营销生效客户总数*万+，沉默合并后活跃客户总量*万+，治理率34.4%，提供高质量数据消费 典型客户数据问题 Ø客户名称完全重复Ø客户名称前后存在空格Ø客户受限制主体取值异常Ø客户主管部门失效Ø客户三级结构缺失或不准确 客户主数据治理成果 客户查找效率提升 前台业务界面“瘦身” 70+字段→50个字段 **w+客户→**w+客户 客户数据源头打标签，减少无效客户更快捷，少错误，客户查询效率提升30+% 删除冗余字段，减少干扰10+字段可自动填充，为一线客户经理减负 三级结构客户维度统计归集场景 三级结构客户查询场景 输入TM模糊查询29条单据Account处输入TM查询15条单据→未“点亮”三级结构前，会查询到14条不相关单据“点亮”三级结构后，准确匹配到该客户下所有单据 输入AIS模糊查询29个entityAccount处输入AIS查询10个entity→借助客户三级结构，大大缩小选择范围消费客户时更加简单准确的选择到目标客户 客户主数据治理成果--客户画像 三个层级，五大维度，客户基础信息和交易信息高阶可视 客户主数据治理成果--业务价值总结 源头数据清洁准确，提升用户消费体验 数据一致同源调用，实现“数出一孔” 1.客户数据只在源头进行新增、变更、失效等操作2.统一数据架构和标准，以客户数据质量为核心，严控数据流入和流出两个端口3.客户数据由CRM系统统一向下游分发，保证各系统间数据一致性 1.存量数据清理，数据准确率达99%以上2.基于IT系统管控、第三方权威数据校验等保障增量数据“清洁”3.建立长效管控机制，持续保证客户数据高质量 1.简化业务流程，Sales操作客户效率提升50%以上2.客户数据自动变更，受限制主体异常自动触发3.基本解决客户数据重复问题，降低合规内控风险4.商务中心、金融中心、融资、财务获取可靠数据 1.以“主数据Owner”为牵头方，形成全流程跨域的管理组织；对数据全生命周期负责2.满足下游各流程、系统对客户数据的消费需求3.支撑客户画像、拓展活动、原始需求等应用开发 全流程贯通共享，释放客户数据价值 简化一线作业流程，助力业务运营提效 确保源头客户数据长期清洁准确，提升全流程客户数据一致性，实现客户数据一点录入、多方调用，客户数据全流程贯通共享，支撑基于客户视角的经营分析和价值评价，助力业务运营提效 价值总结 www.top100summit.com 4总结&建议 案例启示&建议 中兴通讯全域数据质量提升实践 I.团队建设：组建业务牵头的铁三角团队Ø团队建设：组建业务牵头的铁三角团队，“业务是数据第一责任人”Ø明确组织职责：数据