管理、到资产服务的体系，源源不断地把数据 变成资产并服务于业务的，形成可持续让企业数据用起来的机制 ，让数据可见、可懂、可用、可运营。 数据中台定位 赋能业务中台和前台，实现业务增值（用户留存 / 产品销量 / 商品库存） 。 l 全域的数据融合形成全域视角： 全集团各业务单元数据的融合，以往是单一视角的看业务问题，现 在可以全域视角去看业务的提升。 l 全域的数据资产管理： 现有问题：有哪些数据没人能说的清楚，更别说用起来。 未来实现： 数据资产的发现、数据资产的管控、数据资产的评估、 数据资产的运营。 l 全面的数据价值交换： 数据提供统一的服务能力为各业务赋能，同时可以根据各数据源的 贡献情况进行数据计量 ，按此可以进行业务线之间的财务结算，可 以更直观的感受到数据资产的价值。 数据中台的三大能力 数据中台通过整合数据、产品与技术，形成共享服 台业务部门提供支撑，最终达到：数据从 零散到统一、从成本中心到资产中心、从数据孤岛到数据融通、从给数式服务到业务主题式服务。 推动业务创新 • 解决了企业中各个数据 相关开发团队各自为政 的问题，促使组织管理 • 数据中台具备强大的数据 规整能力，能够极大的提 高从数据采集、数据资产 更加扁平化 化到数据应用的工作效率， • 解决了因组织迅速膨胀、

估，形成全局 网络安全运营方案建设；构建安全数据中台，对安全数据资产进行采集、处理、 治理、分析等，形成安全数据服务目录，形成安全数据服务总线，持续利用安全 数据资源，赋能上层业务应用；构建安全能力中台，对设备能力、服务能力等进 行全面梳理整合，形成安全能力服务目录，供上层安全应用进行统一调度；建立 安全应用中心，形成资产管理、安全监测、安全分析、响应处置、态势感知、运 营管理六大应用中心，全面满足客户安全运营建设需求。 复等措施来降低风险的影响，相对而言风险容忍度稍高。 （2）调研报告 开展对各区域管理信息大区和生产控制大区的调研工作，制定调研方案，从 调研目的、对象、时间、方式、内容进行有序规划，掌握各地域和各安全大区的 业务资产情况、重点监测对象、监测范围，以及各安全设备、监测装置/平台的 监测内容，数据规范格式等内容，以便为输出数据接入评估方案提供数据支撑。 （3）数据接入评估 根据调研结果，开展数据接入评估工作，输出数据接入评估方案，主要包括 应用系统是以安全数据中台提供的数据服务为核心，为用户提供资产管理、 安全监测、安全分析、响应处置、安全运营和态势感知等应用。 （1）资产管理 资产管理作为态势感知的最基础功能，确定了安全管理的对象和目标，将所 有业务系统的网络设备、工控设备、安全设备、服务器及其之上承载的操作系统、 数据库、应用系统、接口方式、硬件属性、使用维护人员等信息均作为资产管理 的内容，提供资产录入、管理、变更等管理功能。可通过流量监控开放端口、主

场景 4 方案优 螃 5 以数据湖为底座，利用元数据智能驱动技术，深化数据全流程治理，提供异构数据汇聚、海量数据处理以及全域数据 运营等服务。解决企业数据领域多源异构数据融合、数据资产集中治理以及数据共享安全可控等难点。面向各行业领 域提供数据中台建设、管理及数据服务能力，赋能数字化转型与运营。 资源标签化 标签运营化 数据中台 解决方案 IaaS 能力，实现多源异构数据汇聚、治理融合、数据模型可视化构建、离线 / 实时开发、多维分析和可视化、数据 服务可视化构建 ，解决数据中台建设过程中数据互通难、数据融合难、数据运营难等问题，实现数据资产价值化。 角色管理 权限管理 用户管理 个人中心 ... 数据 应用 数据应用 平台管理 服务市场 数据汇聚 离线采集 文件同步 人工数据填报 数据模型管理 数据开发 BC-Hadoop 生态组件 异构 数据 各类 应用 经营 分析 系统 数据湖生态组件 数据资产管理 标签管理 数据中台整体能力 数据中台 整体能力 统一 标签 系统 关系 型数 据库 领导 驾驶 舱 第 8 页 日志 数据 整库同步 Topic 管理 API 管理

物联网数据 应用 数据资产管理 物流数据采集系统 IT 产线数字化 生产安全数字化 制造能耗数据管理 云制造数据 分析 测试，仪表，诊断，维修数据 / 智能诊断， 装备维护，大数据云调度 制造数据 可视化 订单全流程可视 制造测试网络监控可视 质量管控数据可视 生产运营可视化 质量管控 质量大数据（ 事后） | 质量预测模型（事前） 智能制造 资产管理 | AGV 厂区物流 6% ；大数据服务市场规模将达到 165.9 亿元，年复合增长率 41.4% 。初步估算数据管理市场约 43 亿， 核心发展方向：数据资产管理、 数据可视化以及机器学习 企业越来越重视数字化运营 ，核心重点是数据管理、可视以及数据治理 大数据能力框架，数字资产管理作用将被关注 基础大数据产品逐步成 熟，数据安全、数据开 放以及主数据管理需求 旺盛。 From 中国信通院《中国大数据发展调查报告 、难：知数据难、要数据难、懂数据难； 数字化运营，需要由传统的烟囱式 IT 系统向数据中台转 型 统一数据服务 统一数据建模、分析与挖掘 数据中台 统一数据资产中心 统一数据采集 现网烟囱数据 IT 系统 生产数仓 数据采集 销售 预测 客户 分析 运营 生产 建模 分析 建模 挖掘 建模 分析 数据采集 辅助 运营 系统 销售数仓

级数字底座“源启”的核心平台之一“源启”数据资产平台”， 借鉴业内经典数据模型建设理念，实现了数据的汇聚、整合与加工，完成统一数据湖以及双层主题域数仓模型的构建，搭建了 湖仓一体数据架构，全面整合内外部数据，实现全域数据统一管理，统一集中开发，统一融合分级共享，实现多个应用服务， 沉淀通用数据资产与专业数据资产，建立数据资产目录，提供全面的数据资产视图，推动数据高质量发展，快速释放数据要素 并整合健康医疗大数据平台助力集团实现数据资产的统 一管理，提升数据的使用效率 和价值。 3. 推动数据共享并深挖数据价值 项目的第三个目标是推动数据共享， 并深挖数据的价值助力集团提升数据综合服务能力， 实现数据 资产的最大化利用，为集团 带来更大的商业价值和竞争优势。 【解决方案】 中电金信保险企业级数据中台方案基于中国电子金融级数字底座“源启”的核心平台之一“源启 · 数据资产 平台”，采用了华 为数据仓库 One Data 完成了四大能力建设，搭建湖仓一体的数据架构，这种架构的设计，能够全面整合集 团及子公司的内部外部数据， 从而提供更全面、更准确的数据支持。 3、数据资产的沉淀和提炼，释放数据价值 沉淀通用数据资产与专业数据资产，不仅丰富了数据资源，也提高了数据处理和分析能力，推动集 团和子公司数据的高质量发展， 并实现了数据要素价值的快速释放，使得快速响应市场变化，更好 地服务客户，从而提升集团的竞争优势。

VGOP 预统计与分析、电商中心 14 个数据模型挖掘、网管中心 Gb 口信令 汇总。 1.2.1 移动公司企业级大数据平台技术规范 集团公司层面诉求： “逻辑集中、物理分散”对全集团数据资产，进行统一采集、统一存储、统 一管理、统一运营、统一服务。 “资源共享、按需服务”为集团各部门、专业基地、专业公司以及各省公司 提供灵活、按需的大数据服务。 “互联网思维+生态圈”引入互联网思维，提升产品化能力，构筑促进大数 0 基础之上演化编制而 来，目的是企业级省大数据平台能对内为省公司决策管理和生产一线的营销服 务等工作提供完整、及时、准确、科学的信息支撑；对外为省公司进行数据对 外变现提供资源，打造统一的数据资产共享中心和能力共享中心；最终为运营 商公司战略转型和业务创新提供必备的技术支撑。 1.2.2 企业级大数据平台建设目标 运营商企业级省大数据平台整合各省公司、专业公司、专业基地等现有的 系统 商业模式的探索，提升综合能力，辅助企业决策，提升运营效率，构建数据生 态，逐步实现“内增效、外增收”的整体企业战略； 加强数据治理能力建设，包括元数据管理、数据质量管理、数据资产管理、 数据安全管控等方面；建立事前元数据机制，保证元数据与数据资产的严格一 致性；建立数据资产地图，探索及创新商业模式，通过对新商业模式的融合， 影响产业链上下游，构建多赢合作模式，构建移动互联网数据生态环境；获得 基于信息共享的数字化运

燃气电站 名 集中式 储能 -0 -0 不可控 负荷 Q 企业 能耗 O 二 园区 能耗 其他形式 能源 解 决 方 案 分布式 储能 电源 / 电网 资产 分布式 风电 分布式 光伏 分布式 光伏 采 集 层 电动 汽车 可控 负荷 用 户 资 产 r 这是一个在数学上的多目标优化问题，由于海量对象 交易品种 现货交易 调频服务 盘活客户能源资产 交易平台 虚拟电厂软件 能源管理系统 软硬结合 全场景适用 硬件产品与通信协议 华 南 理工 大 学 South China University of Technology 电力交易 CO₂ 碳交易 电碳融合 分布式能源资产的运营 成形 约 品 抛光 0.5- 盖 Ww 1100-200 MHha 新 体 虚拟电厂 资产属性 虚拟电厂 关键技术 电碳融合 市场交易 光 储 电 力 市 场 烧成 D00-000KJ 北 建 筑 陶 瓷 生 产 主 要 工 序 还体干燥 姚 罪 4 0 0 - 1 0U 03 01 02 √ 用电“生产成本”转为“能源资产”运营 将用能主体 ( 生产工艺 ) 、光伏、水蓄冷、储能、充电桩

力 资 决 策 能 资 力 金 调 配 能 力 关键能力 次要能力 对 **** 的总体理解 质量 计划 营销 技术 采购 生产 仓储 售后服务 预测 / 订单 综合管理 应收管理 固定资产 成本管理 人事管理 考勤管理 应付管理 总账管理 预算管理 学习管理 招聘管理 商机管理 客户管理 产品研发 清单设计 生产计划 材料计划 服务质量 供方质量 生产质量 发运计划 客服电话 PLM 产品研发系统 ERP 核心业务管理 工单管理 采购管理 销 售 管理 库存管理 设备管理 质量管理 供应商协同 生产计划 发运管理 成本管理 应付 应收 资产 总账 公司间结算 项目结算 成本核算 供应商结算 MES 生产执行系统 车间生产计划 齐套检查 工单 现场巡检 进度填报 材料申领 报工、报量 验收及完工 设备异常 物料信息 物料基础数据管理  库存出入库业务管理  库存管理（推广及优化）  库存管理（推广及新 业务板块 ）  库存管理 BI 分析 财务管理  集团财务统一核算体系  应收、应付、资金、固定资产、总账、预算、成本 管理、银企互联、信贷管理、项目管理  报表合并  财务管理（推广及优化）  财务管理（推广及新 业务板块 ）  集团财务管控，财务管理 BI 分析 生产管理 

11 . 11 . 11 . 11 .1 接入内容 11 .1.1 项目数据 11 .1.2 市场参与主体数据 11 .1.3 资产（权益）数据 11 .1.4 行为数据 11 .1.5 披露与监管数据 12 .2 数据集成系统（ETL）介绍 12 .2.1 系统组成 12 在迅速增长，数据的类型也变得复杂多样。海量多样化的数据对信息的 有效存储、快速读取、检索提出了挑战；且其中所蕴藏的巨大商业价值 也引发了对数据处理、分析的巨大需求。当前，大数据已逐渐渗透到各 个行业和业务职能领域，数据成为企业战略资产，企业战略逐渐从"业务 驱动"转向"数据驱动"。如何通过收集和分析大量内 部和外部的数据，获取有价值的信息将成为指导企业经营决策、业务运作中的 核 心环节。 .2 建设目标 在广泛 前沿科技为手 段，以数据为核心，建立标准规范、安全可靠、高效稳定的面向业务应用的 数据服务平台。能够将各类结构化和非结构化的大数据，经过预处理、清 洗、转换、关联、比对、标识之后，变为有价值的信息资产，并以服务的 方式对外发布，实现横向集成、纵向贯通、全局共享的数据服务平台。 为各部门的日常工作、基础查询、综合分析、决策支持、深度挖掘提供 服务。 产权大数据平台建设架构如下图： .2 建设内容

单体饭店的重要性 ► 多元投资业务与孵化业务的发展一盘散沙，缺乏整体上的资源投入与目标产出管理 ► 管控薄弱，部门级管控几乎完全缺位 ► 高管在管控上的决策作用需靠部门落实，因此目标管理 / 资产管理 / 投资管理 / 财务 / 人力 /IT 等部门级管控缺 位的直接后果就是管控沦为形式审批、不落地 ► 招商租赁业务开展 ( 与饭店间协调 ) 存在不必要的组织壁垒 问题的后果 新 1 ► 全球领先酒店集团的共性规律不只是借鉴表面，更主要是借鉴内在原理 ( 即管理科学的基本原理 ) ，例如 ► 表面：设若干 C*O ，每个 C*O 分管职能相近的若干部门——例如拓展 / 投资 / 资产 / 业主关系等部门由 CIO 统管 ► 原理：增强部门间协同性、有效的管理跨度、保持高管间权力平衡 ► 表面：设核算结算 / 信息 / 采购等共享服务中心 ► 原理：在规模扩张的同时保持标准化体系落实、向心力、降低中后台运作成本 管 理 架 构 20 中 远 期 管 理 架 构 及 其 变 化 点 说 明 19 近 期 管 理 架 构 及 其 变 化 点 说 明 江苏省国资委 南京 XX 餐饮饭店集团有限公司 资产经营部 信息管理部 综合财务部 人力资源部 企业管理部 工程管理部 党委办公室 纪委监察室 行政办公室 工会 基建工程档案馆 安检会 审计部 招采办 江苏 XX 开发 建设有限公司