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建筑企业数字化转型之道
发布日期 : 2021-03-22来源 : 慧朴咨询 浏览次数 :

随着数字化转型的深入开展,数据成为新的生产要素,对于快速发展的建筑企业而言,数字化转型相当于在高速路上换轮胎。

数字原生企业的战略愿景、业务需求、组织架构、人员技能、管理文化、思考方式都是围绕着数字世界展开的;非数字原生企业基本都是以物理世界为中心构建的,数字化转型是企业的一次巨大变革,涉及商业模式、运营模式多变化,需要完成流程、组织、IT、文化等多方面的转变。

精益管理技术下不合格产品的“小数据”,让制造业AI难以基于这样的数据量训练出性能良好的产品质检模型。

数字化转型既强调技术动因,更强调业务价值

非数字原生企业,特别是大中型建筑企业,有较长的业务链路,从项目策划到资产移交覆盖全产业链,在各项运营与管控流程中沉淀着大量的复杂数据,数据治理的重要性越来越突出。

数字化转型归根结底是要解决建筑企业的两大问题:成本和效率,并围绕提升经营规模及核心能力而开展

传统建筑企业通过机械设备提升施工效率,但是未来,如何结构性地提升服务和运营效率,如何用更低成本获取更好的产品,成为时代性的问题。

建筑企业数字化转型蓝图

基于统一的规则与平台,以业务数字化为前提,数据入湖为基础,通过数据主题联接并提供服务,支撑业务数字化运营

  • 数据源:业务数字化是数据工作的前提,通过业务对象、规则与过程数字化,不断提升数据质量,建立清洁、可靠的数据源。
  • 数据湖:基于“统筹推动、以用促建”的建设策略,严格按六项标准,通过物理与虚拟两种入湖方式,汇聚建筑企业内部和外部的海量数据,形成清洁、完整、一致的数据湖。
  • 数据主题联接:通过五种数据联接方式,规划和需求双驱动,建立数据主题联接,并通过服务支撑数据消费。
  • 数据消费:对准数据消费场景,通过提供统一的数据分析平台,满足自助式数据消费需求。
  • 数据治理:为保障各业务领域数据工作的有序开展,需建立统一的数据治理能力,如数据体系、数据分类、数据感知、数据质量、安全与隐私等。

作为一种新的生产要素,数据在构筑企业竞争优势的过程中起着重要作用,建筑企业应将数据作为一种战略资产进行管理

  • 数据从业务中产生,在IT系统中承载,要对数据进行有效治理,需要业务充分参与,IT系统确保遵从——是非常复杂的系统工程。数据同源是数据治理的核心观点之一。数据源是指业务上首次正式发布某项数据的应用系统,经过数据管理专业组织认证,作为唯一数据源头被周边系统调用。
  • 业务即行为,行为即记录,记录即数据。每一个数据必须由对应的业务部门承担管理责任,且必须有唯一的数据Owner。各级流程Owner就是该流程域的数据Owner。数据Owner的职责如下:
 

建筑企业全周期数据治理规范

不同分类数据的治理方法不同,无论结构化数据,还是非结构化数据,或者外部数据,最终都会通过元数据治理落地

阻碍建筑企业数字化转型的根本原因之一是业务元数据与技术元数据未打通,导致业务读不懂IT系统中的数据

元数据是描述数据的数据,用于打破业务和IT之间的语言障碍,帮助业务更好地理解数据。元数据通常分为业务元数据、技术元数据和操作元数据三类。

元数据管理架构包括产生元数据、采集元数据、注册元数据和运维元数据

元数据管理方案:通过制定元数据标准、规范、平台与管控机制,建立企业级元数据管理体系,并推动其在公司各领域落地,支撑数据底座建设与数字化运营。

 

 

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    • 产生元数据:制定元数据管理相关流程与规范的落地方案,在IT产品开发过程中实现业务元数据与技术元数据的联接。
  • 采集元数据:通过统一的元模型从各类IT系统中自动采集元数据。
  • 注册元数据:基于增量与存量两种场景,制定元数据注册方法,完成底座元数据注册工作。
  • 运维元数据:打造公司元数据中心,管理员数据产生、采集、注册的全过程,实现元数据运维。

业务元数据设计原则:

  • 一个主题域分组下有多个主题域,一个主题域下有多个业务对象,一个业务对象下有多个逻辑实体,一个逻辑实体下有多个属性,一个属性下有一个数据标准。
  • 每个数据标准可被一个或多个属性引用,每个属性归属于一个逻辑实体,每个逻辑实体归属于一个业务对象,每个业务对象归属于一个主题域,每个主题域归属于一个主题域分组。

数据资产目录分为5层,涵盖建筑企业所有业务数据资产,其中,数据资产编码主要包括业务元数据和技术元数据

信息架构的价值不应局限于支撑IT建设落地,而是更好地管理企业数据资产,更好地提升整个业务链条的效率,基于信息架构重新审视业务边界的划分和整合

企业转运作过程中,首先需要管理好人和物等“资源”,然后管理好各类资源之间的联系,即各类业务交易“事件”,再对各类事件的执行效果进行“整体描述和评估”,最终实现组织目标和价值。

信息架构的目的就是定义好整个运作过程中涉及的各种人、事、物,并实施有效的治理,哦那个人确保各类数据在企业各业务单元间高效、准确地传递,上下游流程快速地执行和运作。

企业级信息架构包括数据资产目录、数据标准、企业级数据模型和数据分布四个组件

围绕“数据同源一致”的信息架构原则——建立企业层面的共同行为准则

基于良好的一体化建模架构,不仅可以打通设计和物理实现,而且能够对设计、发布、管理运营等完整生命周期进行融合管理

 

 

 

 

传统信息架构向业务数字化扩展:对象数字化、过程数字化、规则数字化

通过数据湖和数据主题联接的建设,实现数据的汇聚和联接,打破数据孤岛和垄断,重建数据获取方式和次序

在从信息化向数字化转型的过程中,建筑企业积累了海量的数据,且还在爆发式地增长,数据很多,但真正能产生价值的数据却很少。数据普遍存在分散、不拉通等问题,缺乏统一的定义和架构,找到想要的、能用的数据越来越难。

入湖数据要有相应的业务数据标准

未来:数字化建筑企业的精益建造

 
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    • 产品逻辑模型和物理模型一体化设计,元数据管理和数据模型管理融合;

    • 构建数据标准池,实体属性只能从数据标准池中选择;

    • 产品元数据和数据库自动比对和验证;

    • 产品元数据发布认证和信息资产打通;

    • 基于交易侧产品元数据自助入湖。

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