企业数字化转型 数据架构设计方法论 2 目录 1. 数据架构是什么 2. 数据架构为客户带来的价值与收益 3. 数据架构规划方法 4. 案例分析 3 什么是数据架构，如何理解 数据架构？ 4 数据架构是什么 • 国内某大厂：数据架构是企业架构的一部分，企业级数据架构是以结构化的方式描述在业务运作和管理 决策中所需要的各类数据及其关系的一套整体组件规范。包括数据资产目录、数据标准、企业级数据模 用以明确责任。 对于未细分责 任的属性，此 项为选填 - - 运输委托 DS0000150 865 代码 运输方式 Transport Mode Name 运输方式是客、货运输所赖以完成的手 段、方法与型式，是为完成客货运输任 务而采取一定性质、类别的技术装备 （运输线路和运输工具）和一定的管理 手段。华为物流所指的运输方式主要是 货物运输方式。 主要有 BY AIR, BY AIR SEA, 数据源 定义数据产生 的 IT 系统源 头 示例：收入数据流 示例 17 目录 1. 理解数据治理咨询 2. 数据架构是什么 3. 数据架构为客户带来的价值与收益 4. 数据架构规划方法 5. 案例分析：数据架构的疑难问题，如何应对客户的挑战和疑问 18 数字化转型规划咨询项目中，有没有 必要做数据架构规划？为什么？ 19 数据架构的定位 一、数据架构是联接业务架构与应用架构、

3）易计算：量化了配电网数字化整体水平，明确了指标的计 算公式，注重实际场景中数据的可获取性，保障指标的可操作性。 2025 年 8 月，在上海召开了第三次编写工作会议，会议逐项 讨论了各项指标，尤其对指标释义的明确性、计算方法的可行性、 现场数据的可获取性进行了审核，考虑我国各地区发展的不同， 2025 版力求简单易行，部分指标可以根据今后的应用情况，再进 行补充、增加、修改。经讨论，对前期的 50 项指标进一步修改、 III 2025 年 11 月 8 日，在南京召开了配电网数字化评价指标编写 第四次工作会议，会议根据前期测试验证情况，逐项讨论了各项 指标，进一步明确了指标释义、校核了计算方法，整理形成评价 指标评审版。 2025 年 11 月 9 日，在南京召开了《配电网数字化评价指标 -2025》评审会议，专家一致认为， 《配电网数字化评价指标—2025》 可操作性强，对新 电网短期和超短期负荷预测技术规范 3 分类与范围 《配电网数字化评价指标-2025》重点面向配电网生产运行数 字化与配电网营销服务数字化两大方向。界定了配电网数字化评 价指标的术语和定义，规定了评价内容，描述了计算方法，适用 于对地市及以下区域配电网数字化的评价，优先面向中低压配电 网。 4 术语和定义 4.1 配电网 distribution network 从电源侧（输电网、发电设施、分布式电源等）接受电能，并

录  磋商邀请……………………………………  供应商须知…………………………………  合同文本……………………………………  采购需求……………………………………  评审方法与评审标准………………………  响应文件格式……………………………… 3 受了本磋商文件的规定和 约束。 二、磋商文件 6、磋商文件构成 6.1 磋商文件由以下部分组成： （1）磋商邀请 （2）供应商须知 7 （3）合同文本 （4）采购需求 （5）评审方法与评审标准 （6）响应文件格式 请仔细检查磋商文件是否齐全，如有缺漏请立即与交易中心联系解决。 6.2 供应商应认真阅读磋商文件中所有的事项、格式、条款和规范等要求。 按磋商文件要求和规定编 法见《操作手册》。 21.1.2 供应商撤回电子响应文件，则认为其不再参与本项目磋商活动。 21.2 响应文件的修改 供应商可在提交响应文件截止时间前，对其电子响应文件进行修改，具体 操作方法见《操作手册》。 21.3 在提交响应文件截止时间之后，供应商不得对其电子响应文件作任何 修改。 21.4 在提交响应文件截止时间至磋商文件中规定的磋商有效期满之间的这 段时间内，供应商不得撤回其响应文件。

成功的核心在于把握住了转型升级的关键，首 先是“空杯心态”的勇气，全盘接纳先进管理体系；其次是“铁三角”领导团队的担当，将精益理 念转化为组织共识；最重要的是“持续改进”的坚持，使精益管理从工具方法升华为企业文化。 特别值得称道的是，锦华创造性地将党建与精益管理深度融合，这既体现了中国特色的管理智慧， 也展现了企业在借鉴国际经验时的创新思维。当我们看到员工在 T 会上自信主持，看到改善提案 在生死存亡的转折点上，我们选择拥抱变革，与霍尼韦尔携手开启卓越运营征程。回顾初期，面对“精 益管理是否纸上谈兵”的质疑、“流程优化增加负担”的抱怨，我们曾经历无数个辗转难眠的夜晚。 但霍尼韦尔卓越运营体系（HES）带来的不仅是方法论，更是重塑企业基因的变革智慧。 在霍尼韦尔专家团队的深度赋能下，我们探索出独具锦华特色的实践路径：建立“午餐会”机 制 ，打破管理层与一线员工沟通壁垒，让改善提案在轻松氛围中自然流淌；打造“楼梯文化” 业的转型升级提供了全新的视角。 本研究采用了深度访谈、现场观察和文献分析相结合的多元化案例研究方法。在研究过程中， 我们不仅关注财务指标等显性成果，更致力于剖析其组织能力建设的深层机制。从精益变革 领导团队的精心搭建，到精益管理模块的循序推进，再到“党建 + 精益”的特色创新实践， 每个环节都生动展现了本土企业在吸收国际先进管理方法过程中的创新智慧和实践能力。 本研究的重要意义不仅在于成功精益变革经验的系统性梳理，更在于真实记录了企业转型过

圳量子院报道33实现对量子比特及其耦合器上泄露信息的同时抑制， 并展示该方案与量子纠错的兼容性，以及抑制纠错线路中关联错误 方面性能。2025 年，清华大学提出适用于量子模拟的量子错误缓解 方法，可有效抑制幺正错误和随机错误对模拟量子计算能谱求解的 影响34。亚马逊等报道35利用级联玻色子量子比特实现量子纠错编码， 错误率从每个周期 1.75%降低到 1.65%。耶鲁大学联合团队报道36基 QPE 算法 和 QAOA 算法分别实现 97%和 54%的电路压缩，为化学领域计算资 源的优化提供思路52。德国马普所与 Covestro 合作开发利用费米子 量子模拟器来模拟化学模型的新方法，可以直接模拟分子行为53。 Fermioniq 和 IBM 合作开发可预测 mRNA 二级结构的量子算法，有 望助力 mRNA 类药物设计54。 量子组合优化利用量子计算并行性优势针对大规模、高复杂度 RIKEN 提出利用深度学习优化 GKP 态的方法64，在保持纠错能力同 时减少对大振幅压缩态的使用需求，有望提升量子纠错效率。应用 探索方面，芝加哥大学通过训练量子启发式算法来区分癌症患者和 健康个体的外泌体，实验结果表明分辨效果优于传统方法65。多伦多 大学和 Insilico Medicine 通过结合量子计算、生成式 AI 及传统计算 方法66，设计出癌症驱动蛋白 KRAS 分子，有望革新药物研发流程

银行 现状诊断 能力缺口和 提升方向初判 领先实践 ▪ 大数据体系整体设计原 则是在对前期诊断发现 的进一步提炼 ▪ 其目的是在诊断发现和 能力建设之间形成链接， 确保设计有的放矢 方法论 4| 资料来源：小组分析 大数据体系建设的整体理念是：从价值创造出发，基础能力建设与业务用例推进 并行，以三年时间为银行大数据应用规模化奠定良好基础 整体理念 IT 战略 “ 科技引领银行” 人才市场化、专业化：壮大数据人才队伍，引导其市场化和专业化 8. 建立治理体系：建立数据治理架构和数据责任人制度，理顺数据采集、管理与 使用中的权责边界，将数据质量纳入各部门数据责任人的考核 9. 用对治理方法：优先治理关键数据项，建立黄金数据源，借助数据管控系统工 具，统一数据标准、完善元数据强管理、进行数据质量监督和实时主数据管理 10. 系统架构“开放、前瞻、简单、高效”：加强高级分析、实时分析能力，增强非

制、技术能力、运营水平、场景创新等方面存在差异。为凝聚产业共 识，CCSA TC601 依托一体化政务大数据体系能力成熟度（GDMM） 评估调研成果及产业界先进实践共同研究一体化政务大数据体系建 设实践方法论。本文从一体化政务大数据体系的概念内涵及政策要求 出发，明确建设目标、建设维度等总体视图，并从统筹管理一体化、 数据目录一体化、数据资源一体化等九个维度梳理行业先进实践经验。 结合大模型技术 行规范，明确各委办局的数据归集责任、质量责任和安全责任等；第 三类为具体实施方案&运营指南，由运营机构或实施单位推进编制， 通过建立统一的操作手册及运营规范，可作为各部门数据团队的应用 遵循。 （3）制定数据分类管理目标和评估方法 政务数据的管理目标可主要分为增量管理和存量管理两类。其中 12 增量数据管理更加关注新项目建设过程中新数据的产生、验收和及时 归集；存量数据管理则更加关注对已有数据的接入和质量评估，通过 据不断增长，单一的数据共享交换方式无法满足高敏感、实时性数据 的采集需求，因此点对点但具备高安全保障的共享通道亦成为常规数 据交换通道的重要补充，通常适用于大批量数据高速传输场景。 （2）建立规范化数据治理管理流程及方法 数据治理的核心任务主要包括需求管理、数据清洗、数据分析三 类（如图 5）。其中需求管理组负责对接数据部门内外部的数据治理 17 图 5 数据治理人员划分 需求，通过组建需求清单，明确数据治理优先级并将需求工单下达给

常见陷阱与对策 OKR 与 KPI 混排 重大投资评估 重大投资用净现值 + 科学贴 现率，防止“ GDP 情怀”投资， 确保投资效益最大化。 常见陷阱与对策 防止评估指标单一，综合运 用多种评估方法，提升投资 决策科学性。 价值定量法应用 核心指标实时更新，红 灯自动推送到高管钉钉， 提升决策及时性与准确 性。 核心指标实时更新 防止驾驶舱功能单一， 丰富功能模块，提升驾 驶舱实用性与价值。

的脑力劳动转移给了信息系统， HCPS2.0 中的信息系统增加了基于 新一代人工智能技术的学习认知部分， 人 (H) 创造者 学习认知方法、知识 使用者 信息系统 (C 物理系统 (P) 控 制

大，服务提供商不用担心数据泄漏风险，还能充分利用自身分 析能力为消费者数据提供价值。 （3）联邦学习 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时，使用分散的数据源进行模型训练。在Google Cloud的架构 、eBureau、ID Analytics、 Streamr、Factual为代表的一大批专门从事数据交易的数据经纪商。这些数据经纪商通过在政府数据开放平台、从信用卡 公司购买、在互联网上爬取等方法，收集、集聚、分析、加工各种用户数据，形成消费者画像、身份认证、特定个人信息等 数据产品，出售给数据需求者用于精准营销、风险防控、掌握竞争对手情况等，形成了独特的B-B-C的数据交易模式，并搭