地理信息管理 数字资产管理 设备监控管理 生产调度 管理 大数据管理 巡检管理 安全管理 远程运维管理 仿真 培训管理 服务模式管理 服务数据管理 MRO 过程管理 MRO 配置管理 物流仿真 服务规范化 服务 BOM 维修 BOM 备品备件管理 维修计划 维修 BOM 维修工艺 企业产品生命周期管理解决方案 企业装备数字化 / 全集成自动化 / 物流数字化 主数据管理 -MDM 企业资源管理 -ERP 生产制造管理 -MOM 营销服务管理 -CRM 服务管理系统 -CSM 人力资源管理 -OA 供应链管理 -SRM 数 字化 企 业 3.0 数 物流数字化 企业资源管理 -ERP 主数据管理 -MDM 生产制造管理 -MOM 服务管理系统 -CSM 数字化整体解决方案 地理信息管理 数字资产管理 设备监控管理 生产调度 管理 大数据管理 巡检管理 安全管理

系统尚无法覆盖的专业环节，或者增强 ERP 比较薄弱的一些领域；  办公自动化、移动办公系统、合同档案系统是行政办公领域的核心企业数字驾驶仓，企业电子邮件系统是 OA 的基 本功能；  另外，主数据管理系统则是业务和信息标准化管理的关键系统。 主要效益  通过对成熟的商品化企业数字驾驶仓的实施，提高集团总部及下属企业在上述管理领域的管理水平，确保总部管理 意图的贯彻以及提升对下属企业的管控水平、增强管控力度； 数据仓库系统（ DW ）是企业整体数据信息的集成平台， CRM 系统为数据仓库提供分析相关的数据信息，数据仓库系统将从 CRM 系统中得到的 数据信息进行整合，为企业进一步的分析和统计提供数据基础；  主数据管理系统平台（ MDM ）是公司为统一管理产品、供应商、客户等基础数据开发的信息系统； CRM 系统需要从 MDM 系统获得维护基础信 息数据的统一标准编码；  企业门户进行界面集成，实现访问控制； 安全管理：通过 PKI 系统的建立、数字签名、电子印章、数字水印数据等加 密技术，实现对电子档案安全性的管理。  完成对系统流程的管理以及相关系统配置管理，包括流程管理、系统配置。  基础数据管理、工作流管理、参数配置。 数据接口  实现与其它系统的接口和数据转换：与其它系统接口，形成电子文件的自动 归档，接收标准数据，形成可以永久保管的档案资源 主要功能定义 合同档案管理系统 数字档案管理

...................................................................................... 134 5.2 数据管理对象 ............................................................................................... 智慧企业的四个关键路径：业务量化、集成集中、统一平台、 智能协同。 1.业务量化：通过各种最新技术的应用，将企业的各项业务 全面数字化，使企业从过去定性描述、经验管理，逐步转变为数 据说话、数据管理。 2.集成集中：全面整合以往分散的系统平台，消除业务系统 间分类建设、条块分割、数据孤岛的现象，从而形成集中、集约 的管理系统。 3.统一平台：实现各类专业口径的数据标准化，并在统一运 上，对核心业务流程识别与分析，提出企业未来五年内智慧企 业信息化建设原则、发展目标、智慧企业总体框架、智慧企业 应用架构、智慧企业集成架构，并针对关键应用系统进行功能 规划，以及结合数据管理需求进行数据标准、数据治理、数据 集成、数据应用的规划，辅助企业进行智慧应用 IT 设施及安全 规划和 IT 治理，并基于规划给出智慧企业建设路径和投资预算 建议。 以下是分公司本部及下属企业对数字化转型智慧企业建设的

报表决策 BI 科研项目组 科研项目管理系统 制造组 产品全 生命周 期管理 系统 工程设 计仿真 系统 生产过 程仿真 系统 企业资 源管理 系统 工程项目组 工程项目管理系统 主数据管理平台 主数据标准与管理 数据清洗与治理 企业服务总线 防火墙安全设备 服务器 工作站 存储服务器 网络设备 硬件 基础设施 2.4 信息系统建设现状分 析 I T 支撑 集成 门户 业务 科研项目管理系统 产品制造组 产品全 生命周 期管理 系统 PDM 工程设 计仿真 系统 CAPP 生产过 程仿真 系统 企业资 源管理 系统 ERP 工程项目组 工程项目管理系统 主数据管理平台 主数据标准与管理 数据清洗与治理 企业服务总线 防火墙安全设备 服务器 工作站 存储服务器 网络设备 硬件 基础设施  完成信息化贯标体系建设。 两化融合贯标体系项目组  已。 计 企业门户 主数据管理系统 XX 单位主数据管理系统 数据标准管理平台 单点登录 审批待办 数据展现 人员 供应商 客户 会计科目 物料 一、顶层设计项目背景 二、企业业务现状分析 三、顶层设计总体方案 四、分步设计实施方案 4.1 OA 系统 4.2 工程项目管理系统 4.3 科研项目管理系统 4.4 生产制造相关系统 4.5 主数据管理系统

等系统，形成“烟囱式”架构，传 统信息系统的历史包袱成为技术升级的最大障碍。另一方面， 数据治理体系缺失，组织机制方面，数据相关组织职责有待 明晰，管理制度和常态化运营机制仍需健全，数据打通方面， 基础数据管理能力有待夯实，数据质量待提升。核心数据汇 7 聚不足，集团层面仅掌握少量数据，大量数据分散在各子公 司。数据难共享，跨业务跨系统之间的数据协同水平仍需提 高。数据应用层次相对较浅，对内多集中于单域静态指标展 伸，推动数据应用场景深入与对外拓展。 一是成立集团级数据治理委员会，统筹规划与协调各项 11 数据治理工作。强化业务部门与 IT 部门在数据管理中的责 任衔接，特别是明确关键数据的负责人（Data Owner），确保 数据管理要求有效落地。 二是强化数据统一汇聚与数据质量提升。在现有经营管 理数据基础上，进一步推进业务运营数据与外部数据的接入 与整合。构建面向人工智能训练需求的高质量、标准化数据 国企总部需持续强化数据基础。一是压实数据治理职责， 建立集团级数据治理委员会，负责制定数据战略、签发数据 标准、制定数据管理制度及流程等。确立各领域的数据 Owner， 负责统筹管理领域内数据需求、制定标准规范、保障数据质 量与支持数据共享应用等。IT 侧负责数据平台建设、日常数 据运营、支撑数据应用场景实现等，压实数据管理与运营责 任。二是建立数据标准规范，围绕数据采集、存储、集成、 应用等全环节，统一基础数据及业务指标的口径与编码规则，

务 安全技术培训服务 安全管理培训服务 安全实战培训服务 网络基础设施 - 网络安 全 云监测 服务 7*24h 网络安全 培训服务 安全 运维 服务 咨询服务 智能运维大数据管理平台 ，通过对本地、 异地数据中心机房的服务器、 存储、 网络、 数据库、 环境等设备及应用服务运行情况的 7*24 小时实时监控 ， 精确 采集、 及时分析、 准确判断 ， 实现了数据中心的 IT 署 ， 单点部署最多 1000 节点设备监控 ， 内置配置备份、 IP 地址管理、 机房拓扑、 巡检管理、 工单管理、 SLA 服务体系等模块 ， 实现 “一站式 “ IT 运维。 智能运维大数据管理平台 7*24 小时 IT 基础设施 综合管理 平台支持对用户现有的标准应用进行监控 ，也可通过 API 接口的方式 ，对用户的定制化应用进行整合 支持监控防火墙、 负载均衡、 ，与大量厂商进行深度合作 监控系统 打印机、 IP 电话 支持对打印机、 IP 电话等可接入 网 设备进行监控。 智能运维大数据管理平台 - 设备集中监 控 路由器、 交换机 设备 网络安全设备 应用 系统 数据库 中间件 智能运维大数据管理平台 - 事件报 警 多种告警通知方式 ， 用户及时获取故障信息 ，及时处置 ，避免故障影响扩散。 屏幕通知 短信通知 告警处置经验自动关联

行业云（骨干云池） 云服务 云运维 云成本 云资源 云治理 云适配 更低碳绿色的云 数据质量平台 数据生命 周期管理 数据目录管理 联接能力 数据采集、数据交换、数据解析 管理能力 数据管理、安全管理、运维保障、 资源洞察 治理能力 全链路生产作业监控、元数据管 理、数据质量管理 分析能力 行为兴趣分析、位置时序洞察、 关系图谱挖掘、 OLTP 、 OLAP 应用能力 需求定制、应用开发 云联网 算力平台 智慧数 - 开发平台 ** 大数据核心能力架构 数据集成平台 数据汇聚 任务调度平台 智慧数 - 中后台开发平台 数据资产管理平台 数据管理平台 数据模型管理 元数据管理（含数据地图） 数据加工过程管理 可视化建模 智慧数 - 可视化开发平台 数据科学平台 联邦学习 多方安全计算 数据服务中台 管理 全生命 安全保障平台 理念，打造 “ 6+6” 大数据能力体系，依托数据科学平台、数据资产管理平台等 6 大支撑平台，为 电子政务能力先进的广东、浙江、上海、山东 等客户提供大数据整体解决方案，率先通过 DCMM （数据管理能力成熟 度）四级认证（当前最高级） ，运营商大数据业务市场份额位居第一。 37 ** 数科物联网能力 ** 数科专注端网云边业一体的 5G+AIoT 核心能力，构筑 5G+4G/Cat.1+NB-IoT

SH01-ABCD-1-7 主场景：实验室信息管理 现状评级 ：★★★ 工具软件 ：实验室信息管理系统、数据管理系统、科学数据管理系统 数据要素 ：试验设备输出（仪器日志、传感器读数） 、人工录入（试验方案、样品信息、研究人员手动记录表） 、外部数据库（化学品安全库 ：如 PubChem 、试验标准库如 NIST ） 知识模型 ：数据管理模型、流程优化模型、 Petri 网模型、智能分析模型 人才技能 ：原油评价专家、 跨平台数据标准不统一 ，整合技术适配难； 2. 评价模型动态更新机制缺失 ，系统迭代支持不足； 3. 实验室与现场数据校准机制不完善 SH01-ABCD-1-8 主场景：科研全过程数据管理 现状评级 ：★★★ 工具软件 ：各用户单位自主研发、科研数据管理与计算平台、科研数据存储 + 智能计算平台、云端科研大数据平台 知识模型 ：本体论模型、流程模型 BPMN 、机器学习模型 数据要素 ：立项阶段 ：项目申请书、预算表、伦理审查文件等；执行阶段 异构海量数据整合的技术适配难； 2. 智能预测模型训练的数据质量不足； 3. 跨部门数据共享机制建立与协同难 现状评级 ：★★★ 工具软件 ：流程管理工具、实验室信息管理系统、数据流程管理工具、数据记录与管理工具、科学数据管理系统、实验室信息管理系统 知识模型 ：知识图谱 ：实体（试剂、设备） - 关系（反应、依赖） 网络 ，支持智能推理） ；机器学习模型：分类模型 -- 自动过渡实验类型（如合成、分析） ；回归模型 --

持续稳定的大数据模型迭 代 灵活快速的大数据支持服 务 不断完善的大数据应用 版本 2 生 命周期 不断的迭代， 维护升级 大数据平台运营服务以数据汇聚整合为基础、以大数据管理为核心， 以数据应用为主导， 以安全运营为保障。 版本 2 版本 1 版本 3 》 运营商优势 Y - 运 营 升 级 版本 3 生 命周期 数据采集 数据加工 数据挖掘 数据服务 数据管理 中国联通安全大数据采取 6+X 产品体系， 其中主要有六大标准产品： 安全信息产品、安全定位产品、安全围栏产品、安全群控 产品、安全查询产品及安全研判产品， X 个定制解决方案，目前有人脸大 人，为公安提供更优质的服务。 方案特点 u 数据维度拓宽，结合人像数据 u 数据从广度和精度结合，服务更优质 , 结合人脸识别的大数据解决方 案 数据服务平台 数据处理平台 数据采集 数据管理 数据挖掘 数据采集平台 rc 联通数据 图像数据 在现有的平安城市建设中，建设城市大脑生态体系。 防 管 控 打 数据加工 互联网数据 公开数据 建设方案 ··· 服务模式

企业 IT 建设从简单应用、到盲目 的 追求、到价值怀疑和恐惧、到 理性 规划和价值挖掘、到持续发 展。 初始阶段 扩展阶段 控制阶段 整合阶段 数据管理阶段 诺 兰 (Richard-L·Nolan) 信息系统进化的六阶段模型 成熟阶段 时间 企业 IT IT 投 入 7 大多数处于信息化扩展阶段的企业，端到端流程没有打通，计划层、执行层、 ·WMS ·TMS ·POS ·CRM · 健康服务 APP 、门 店 APP ·OA ·E-HR · 单点登录 · 门禁考勤 · 电子报告平台 基于业务拉动，企业即将实施部署大量 IT 系统，主数据管理、 系 统集成、支持端到端流程将是 IT 系统建设的首要目标 已有系统 · 当前 BI 系统 · 现有 3 套 POS ·ERP(JDE) · 现有 OA ·TISM 未来规划 · 预算管理 包括的范畴 技 术 架构 ( 支持业务、数据和应用服务必须的软件和硬件能力 ) 业务架构 ( 业务战略、治理、组织和关键业务流程信息， 及其间的交互 ) 数据架构 逻辑和物理的数据资产和 数据管理资产 应用架构 应用系统、相互交互及 其与关键业务流程关系 企业架构 T 系统 36 根据需求为企业制定本数字化工厂 IT 规划项目实施方案，分四 个 阶段执行 · 怎样建立有效的