数字化转型数据架构总体设计

本文以建筑行业为例，探究数据架构的总体设计。过去，企业的经营管理多是流程驱动的，高度依赖经验主义。

数据驱动型企业利用海量、多维度的数据建立起更加全面的评估体系，无论是基于供需双方的精准匹配带来直接的业务创新增长，或是不断优化低效、问题环节以提升运营效率，都是在激烈的市场竞争中保持可持续发展的重要手段。

一、数据对企业经营发展的重要意义

数据对整个企业的业务发展、经营管理起到重要支撑作用，成为现代企业的战略资产，构成企业的核心竞争力。

进入2021年，在“新基建”、新冠疫情等外部因素的催化下，众多行业受到冲击，加速开展线上业务，数字化转型正对越来越多的行业而言变得重要且紧急。数字化转型更可能直接关系到企业的生死存亡。

二、数据架构目标

数据能够真实而有效地反映出信息系统支撑下的企业全面运作状况，所以数据架构在整体信息科技架构中，显得既基础又核心。

需要从整体性需求与长远性发展的角度出发，对数据架构进行设计与规划，实现数据采集、数据交换、数据共享的统一管理，在此基础上，挖掘数据的价值，实现数据驱动发展的战略。其目标有三：

实现企业级数据的统一管理，构建企业级数据信息，识别和建立可信数据源，通过数据的流动，实现一次录入，多次使用，确保同一信息比如项目基本信息、客户基本信息在不同系统的一致性。

实现数据的有效共享，建立企业级数据的流动和共享机制，打破数据壁垒，实现数据跨系统、跨部门的有效共享。进而形成业务一体化管理，包括项目管理、财务管理、风险管理、经济管理的联合管控。

实现数据价值的提升，在整合数据的基础上，分析和挖掘数据的价值。在客商管理方面，实现客户和供应商的统一管理和多维分析。在风险管理方面，识别各个阶段和关键节点的风险。在经营管理方面，支持形成管理驾驶舱数据，及时准确反映运营状态。

三、逻辑数据模型设计

四、数据资产视图

该集团数据分为三大类，公共数据、业务数据和综合数据。公共数据和业务数据支持业务运营，按数据主题的方式，展开分析；综合数据在公共数据和业务数据的基础上，按一定的计算规则生成的数据。

五、数据共享原则

数据是企业的资产，不属于某一个部门或某一个系统。通过数据流动、共享和分析，提升数据价值，形成企业内部数据“即时获取”和共享共用，全面支持业务和新兴业务。

生产和消费的数据是沿着组织层级自下往上汇集、自上往下分发；工程类数据上传明细数据。

通过数据的流动，可以实现业务信息的共享，进而实现不同部门的协作，比如将项目管理部门将供应商项目绩效信息共享后，财务部门可以根据该信息进行应付控制，采购部门可以根据该信息调整供应商合作策略。数据在流动共享中，实现价值提升。

本文作者 @国云数据 。

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