智慧的交通业


ANALYTICS BIG DATA & ঍ཚᄽڦ዇ࣱ 序言 在这里 ,我们很荣幸能为大家推荐这本由 IBM全球企业咨询服务部编撰而成的智慧之作 ,《大 数据与分析解决方案集》这一卓越成果,不仅是IBM多年咨询经验与创新实践的深刻洞察与 体现,更是IBM与各行业 、各领域有志在大数据时代开拓创新 、卓越领先的企业同仁的一份真 诚分享。 作为行业引领者,IBM始终走在新趋势的前沿,从硅谷到北京,大数据的话题正在广泛被传 播。近年,随着社交网络、移动互联网、企业信息化的迅猛发展,IBM已经看到现有运营体 系与不断增长的业务需求之间的冲突:一方面,现有的IT系统无法针对海量数据进行有效的 收集、处理和分析;另一方面,企业高层管理人员不能及时识别现有数据中隐含的信息,进 而无法识别潜在业务风险,错失商业机会。这也正是企业在大数据时代所面临的重大挑战。 今天,越来越多的企业已经达成共识,数据已经成为一种新的经济资产,结合大数据时代特 征的管理运营模式势在必行。作为驱动企业智慧成长的重要推手,大数据与分析能够帮助企 业基于大数据进行分析、预测与优化。在大数据的实施应用下,通过提高分析层次和深度, 使得组织行为更有成效,工作方法更先进。以“大数据与分析”为核心,全力融合创新技术 与行业经验,深入挖掘企业数据商业价值,达到智慧分析的效果。 IBM认为,对于企业来说 ,对大数据的理解不应仅仅局限于技术领域和 IT层面,而应扩展到 整个商业运营领域,成为一项业务上需要优先考虑的重要任务。因为在全球整合经济时代, 它能够带来商业模式的巨大变革。IBM为企业逐步开展大数据举措并从大数据中获取最大的 商业价值提供了五项关键建议,包括:以“客户为中心”,制定前期“大数据战略规划”、 制定全面完整的企业“大数据蓝图”、从现有数据入手,设定并完成短期和阶段性的“大数 据战略目标”、根据业务优先级,逐步建立分析体系,循序渐进提升“大数据分析能力”以 及定制可衡量的指标分析“大数据ROI(投资回报率)”。在“大数据时代”,用大数据与分 析来理解庞大的数据背后的有效信息,将是企业 “必须拥有”的能力,其将帮助企业提高核 心竞争力,获取更高的利润并持续地推动业务增长。 在这里,IBM总结不同行业的大量解决方案,将这些智慧汇聚成集,推出《大数据与分析解 决方案集》。书中结合中国企业现状与特点,描述了各行业在大数据与分析道路上的文韬武 略,主要针对银行、保险、电信、零售、交通和能源六大行业所面临的挑战,提出了行之有 效的解决方案。在深入洞察市场趋势及衡量大数据应用收益的基础上,IBM通过整合软件、 硬件、咨询服务、研发等各领域的最前沿资产和独有技术,紧密结合丰富的市场经验和前瞻 性的创新理念,在大数据方面率先提出了全面解决方案,为企业向更智能的方向发展提供坚 实的基础。IBM这套全面的方法论将为中国企业提供易执行、低成本、高效率的大数据制胜 之道,也将有效地帮助国内诸多企业开启“大数据,大洞察"的征程。 目录 大数据与分析 — 智慧的交通业 智慧交通业解决方案一:交通集团财务绩效管理 ............................04 智慧交通业解决方案二:交通行业O & D分析 ................................07 智慧交通业解决方案三:交通行业企业级数据仓库建设 ..................10 智慧交通业解决方案四:交通行业数据综合治理 ............................13 智慧交通业解决方案五:交通行业主数据管理 ...............................16 结束语 ......................................................................................19 面临的问题与挑战 集团对子公司的绩效管理指标和目标如何确定? 集团对二级公司的绩效如何进行监控?集团管控 模式是否明确?集团对二级公司的权责体系是否 建立?进行及时决策的正确工具与信息应如何选 择?如何得到一个可靠的计划以支持战略的实 现? 过多的系统生成众多报告,如何得到其中可 帮助采取行动的信息?对于交通行业的集团型公 司,要想回答以上问题,必须增强集团管理,重 点提升在集团层面进行资源有效分配和控制。同 时,还面临着以下的挑战。 • 成本压力:企业必须在不牺牲客户服务质量的 前提下消减运营成本来保持竞争力。 • 遵守法规与监管:金融市场、监管机构和公众 对于企业的监督呈扩大化、强化的趋势。 • 商业模式变化:企业进入崭新的商业领域和改 变商业战略给其财务体系提出了新的需求。 • 员工激励方式的改变:针对激励员工与保留员 工的新挑战,提出员工能力提升的新方案。 IBM的解决方案 财务绩效管理方法是企业创造真实价值的核心。 财务绩效管理方案帮助客户将战略贯彻执行,使 企业产生持续的、高绩效的回报。绩效管理方案 框架包含了一个持续运营周期中的战略,目标建 立,规划,报告和分析。 IBM利用最先进的工具进行市场环境模拟、制定 基于最可能的假设环境下的企业蓝图、利用平衡 计分卡等管理手段分解、执行企业的战略蓝图、 制定企业级的绩效指标、经营和财务计划预算等 构成了企业财务绩效管理的根本计划。 如何保证我们的计划贯彻执行?是谁在第一时间 通知管理层计划执行的情况?我们的管理层到底 该关注哪些指标?IBM的监控方案帮助管理者随 时监控企业一举一动,并用最直观方式向管理层 阐释数字背后的深层问题和影响。 绩效管理,行动是关键。IBM帮助企业看得更加 透彻,及时发现问题,及时传达改变,及时采取 行动,论证指标与计划变更合理性,提高流程管 理能力,设计(优化)组织架构、岗位职责……所 有这一切行动目标是保证企业计划得以最优化的 实现。具体方案表现为: 智慧交通业解决方案一 交通集团财务绩效管理 BIG DATA & ANALYTICS / 05 • 企业战略地图和平衡计分卡 ,包含企业各层级 战略地图,平衡计分卡与部门 (岗位)绩效合同 , 绩效管理流程,绩效管理制度,绩效管理表。 • 企业级绩效指标,包含企业各层级(公司、部 门、岗位)关键成功因素,企业各层级(公司、 部门、岗位)关键绩效指标。 • 全面预算管理 ,包含经营计划 ,财务预算与预 测,投资(筹资)计划,滚动预算制度,预算反 馈与调整。 • 企业绩效监控 ,包含基于职务 、功能与角色的 仪表盘设计 、实施,预算和实际差异分析 ,客 户关系、销售渠道 、内部运营等方面的绩效监 控与预警 ,绩效反馈与调整 ,实时或阶段性绩 效分析报告。 • 企业管理报表,包含企业运营管理报告与分 析,自定义管理报表 ,多维度报表呈现 ,管理 报表合并,管理报表审批工作流。 制定企业滚动预算 制作企业管理报表 企业绩效监控 财务报告 和财务合并 企业绩效评估 监控 对维持或改变企业战略地图, 绩效指标 与经营计划决定的 合理性进行论证 业务流程提高、组织与岗位设计 培训政策、奖惩措施 企业行动计划 行动 企业内外部环 境扫描与行业 最佳实践分析 企业决策建模。 模拟和决策最优化 制定企业战略地图 和平衡计分卡 制定企业级 绩效指标 制定企业 经营计划 制定企业财务计划 与预算 计划 企业预算管理 04 方案收益与价值 通过实施IBM财务绩效管理,在财务实施效率以 及高层决策能力方面,具有显著提高: • 运用的战略分解和价值关键驱动因素理顺计划 与报告分析框架和逻辑 ,用最直观方式向管理 层阐释数字背后的深层问题和影响; • 整合流程与控制来提高数据的真实性与结果的 质量,减少重复工作、手工工作及错误,提高重 点工作的关注,提供及时准确的决策信息; • 通过提供相关的 、可操作的 、准确且及时的信 息来监控和提高绩效 ,决策者能够衡量并了解 业绩,然后在适当的时间里根据这些信息采取 相应举措, • 支持基于驱动因素的计划与预测 ,实现可预期 的、动态的资源分配,提高生产率; • 数据应该转变为洞察 ,并能够在需要时交付 , 能在适当的时间随需应变地交付信息 ,企业可 以利用这些交付形式采取相应举措 ,实现运营 利润并优化绩效。 案例与实践 IBM为某航运企业提供了绩效管理方案,该方案 是公司战略和运行结果之间的关键链接。实现从 战略到结果的过程,将决策层战略意图在运作层 的贯彻,并使战略根据运行结果的反馈跟随市场 变化而更新,从而始终保持指导业务的有效性, 主要目标如下: • 选择平衡的,全方位的评测标准,从战略推导来 管理业绩关键指标; • 引入平衡计分卡的概念以加强客户和学习成长 视角关注; • 业绩管理的目标值获取来源于全面预算 ,并通 过指标权重标明公司战略重点; • 建立业绩管理流程 , 动态跟踪分析业绩完成情况 ; • 实施业绩管理系统全面快速掌控情况 ,通过表 格或图形的方式对关键指标和分析内容设置告 警信息,当指标和分析内容超出了预先设定的 警戒线时 ,通过在表格或图表添加不同的颜色 来示警。 BIG DATA & ANALYTICS / 07 面临的问题与挑战 航空公司、物流公司正向 “以旅客为中心” 的运营 模式转变,重点在于航班管理 、航次管理和收益控 制。航空公司、物流公司的运营数据主要包括商务 方面的数据 、航务方面的数据 、机务方面的数据 , 以及管理控制方面的数据等。这些数据对于航空 公司、物流公司来讲十分重要 。随着公司的不断发 展壮大,机队增多,航线增多,这些数据量还在不 断增大,公司对海量的运营数据缺乏有效管理和分 析,从而无法从这些数据中获得有效的信息 ,很难 对相关的参数做出正确的调整 ,不能在第一时间全 面掌握市场的变化 ,优化航线网络的整体收益 。 IBM的解决方案 IBM的解决方案以物流公司为例: 货流网络模型是以货物流向及其细分运输环节为 核算与分析对象的体系 ,包括由基础概念 ,核算体 系,应用模型三个层面的内容 ,实现货流多维分析 模型,航线贡献分析与模拟 ,客户贡献分析等 。 分析模型以货流为成本基础,形成面向航线、航 次、客户、贸易区的多维分析: • 以分路径货流段的单箱成本与费用为基础 ,分 析航线和贸易区承运方面的成本和费用(贸易区 包含航线,航线包含多个分路径货流段); • 以分路径货流的收入和成本为基础 ,分析航线 和贸易区销售方面的贡献值(贸易区包含航线, 航线包含分路径货流段); • 以分路径货流的平均单箱成本和费用为基础 , 再根据提单内收入信息针对提单/航次/客户分 析贡献值。 智慧交通业解决方案二 交通行业O & D分析 06 方案收益与价值 O&D分析实施后,能够有效提高干支线内部成本 分配准确性,并强力支持航线贡献分析与模拟, 同时加强对客户贡献分析的把握。 • 货流分析体系可以通过取得分到每个运输环节 的单箱承运成本,容易地将支线段承运成本分 配到干线货及其销售贸易区之中。管理能够透 彻了解和分析交叉业务模式掩盖下的航次/航 线/航线群/贸易区域/贸易区的真实绩效。 • 货流分析体系找到了航线和货流/货流段的天 然联系,并通过取得航线对应各个货流段的直 航收入,汇总取得航线总收入,从而有效的建 立航线海运段收入与海运段承运成本的配比关 系,并进行相应的盈利性分析和航线建立/取 消/微调的本量利模拟。 • 货流分析体系以货流为最小单元计算客户总贡 献。客户采购了哪几条货流,每条货流采购的 箱量,再根据每条货流的平均单箱收入、成本 和贡献,得到客户的贡献总和以及在每条货流 对公司的总贡献和汇总平均后的单箱贡献。 货流 货流 起点 终点 A G 分路径货流与货流段 分路径 货流 货流段 货流段 货流段 货流段 货流段 货流段 起点 (接货点) 出口重 箱站场 始发港 转船港 目的港 进口重 箱站场 A B C D E F G 分路径货流段 分路径 货流段 分路径 货流段 不同的运 输方式 不同的重 箱推场 不同的 码头 不同的 码头 不同的 航线 货流段 货流段 起点 (接货点) 出口重 箱站场 始发港 转船港 目的港 进口重 箱站场 A B C D E F G BIG DATA & ANALYTICS / 09 案例与实践 IBM为某航运企业实施的货流网络分析模型,是 以货物流向及其细分运输环节为核算与分析对象 的体系,包括由基础概念,核算体系,应用模型 三个层面的内容,有效突破该企业当前的管理信 息瓶颈。 该案例实现了干支线内部成本准确分配,支持航 线贡献分析与模拟,能销售接单和销售定价,更 好地支持客户贡献分析,更准确合理地分配箱管 成本等。 货流分析模型 货流核算体系 货流概念架构 08 面临的问题与挑战 交通行业要想成功建设数据库,必须先对以下的 关键性问题需要解答。 销售与渠道 :如何控制销售渠道的成本 ?如何改善 渠道的效率减少代理的违规操作及欺诈 ?电子商务 带来什么影响?怎样发展新客户 ,进行客户分类 , 留住现有客户 ?如何提高促销的效率 ,提高客户的 反应率?如何管理好 VIP客户及合作伙伴 ? 客户服务:如何提高服务质量,提高客户的满意 度,并找出客户不满意的原因,从而采取措来补 偿客户的不满? 运营管理 :维护成本是否合适 ?备件库存是否过 高?运营的准点率如何 ?运营人员的出勤率是多少? 计划和产品:如何合理规划网络和运营线路?如 何使运营线路盈利最大化?哪些代理销售的收益 最高?哪些产品的收益最高? IBM的解决方案 建设企业级数据仓库的目的,是整合现有营销、 服务,运营等体系下的应用分析系统内有价值的 数据。整个平台包括数据抽取、存储、整合、分 析、挖掘及应用,为市场营销、客户服务、产品 设计监控及运营管理提供数据支撑,并为企业领 导决策提供重要参考。 IBM交通行业数据仓库应 用架构如P11图所示。 基于要实现的以上应用,IBM设计数据仓库的技 术架构,如P12图所示。 用户界面和前端访问 :采用零客户端的浏览器作为 信息浏览工具 ,包括信息门户、用户认证和授权 、 界面个性化支持 、功能搜索、应用界面整合几个部 分。为使用者提供了更强大的界面展现和交互能力 。 智慧交通业解决方案三 交通行业企业级数据仓库建设 BIG DATA & ANALYTICS / 11 前端展现:提供数据交付和数据查询等服务功 能,包括报表生成、报表缓存、报表即时查询、 基础数据即时查询和应用数据定时推送等,还提 供数据质量管理,元数据管理,安全管理等。 数据存储:数据存储主要涉及到模型及其分层。 IBM的解决方案采用分层的数据存储架构,满足 灵活的数据分析需求,并易于适应数据源的变 更,基础数据层面向数据源;报表集市层和多维 立方体面向分析应用;汇总数据层汇总基础层数 据得到并生成报表集市层。 数据整合 :以多种方式 (数据库直接访问,数据库复 制技术 、文件访问 )从源系统获取到数据之后 ,在作 业调度引擎的统一调度下 ,按照定义好的流程经过 数据抽取、数据整理 、数据转换 、数据加载几个关 键环节最终存储到 EDW中;另外有些已经预处理好 的文件数据可以直接通过数据加载方式把数据纳入 到EDW;同时对于需要 EDW以文件方式提供数据 服务的数据 ,作业调度引擎自动地将数据通过共享 转换模块生成相应的文件 。其中流程出现的异常情 况均是由异常管理来管控 ,通过人工或者自动的方 式来进行异常的恢复 。 航线计划和定价 管理 收入保障 管理 BSC/Dashboard 管理 防欺诈 管理 渠道/代理商 管理 主动营销 针对性营销 客户忠诚度 管理 客户 挽留和赢回 客户信用度 模型 客户价格 模型 客户分群 模型 客户流失 预测模型 客户/产品 关联分析 客户 分析 业务/产品 发展分析 收入 分析和预测 成本 分析 网络效益 分析 延误与 调整分析 采购 分析 营销 分析 可靠性 分析 客户服务 分析 运营绩效 分析 维修/生产 计划分析 向上/交叉 销售模型 LTV生命周期 价值模型 航线优化 模型 客户贡献度 分析 职能化应用 挖掘分析 基本分析 支撑 预测 发现 描述 企业运营存储—ODC 数据集市 数据仓库—EDW 数据集市 数据集市 10 案例与实践 IBM实施了某航空公司数据仓库项目。为了更好 的实现和支持公司战略目标,该公司需要一个企 业级的统一信息视图。配合客户关系管理的需 要,IBM创立了一个企业数据仓库。通过整合大 量的业务系统的信息,企业数据仓库提供了一个 业务的统一视图: • IBM帮助客户建立一个针对4千万客户数的业 务数据库; • 前端应用服务用JSP网页的界面; • 新系统与旧的常飞旅客数据库系统同步; • 具有高可用性,故障检测和转移功能。 项目实施后,在1-2年内就收回了成本,实现了 更迅速的市场反应能力,提高了操作交易的效 率,最大化了座位利用率。IBM的解决方案提供 了一个统一的数据源,提高了访问效率。并且有 效利用共享的客户智能,同时也建立一个完整准 确的企业信息视图。 前端访问 信息访问界面 信息访问界面 界面个性化支持 文档服务 文件搜索 数据整合 分析层数据增强 数据整合 数据计算 数据聚合 数据转换对照 日常管理 参数管理 中间表管理 阶段工作区管理 数据加载 数据添加和更新 加载后处理 ETL作业管理 日常作业调度 异常处理 开发支持 质量控制 计数/统计数平衡 拒绝数据处理 改进跟进流程 文件共享支持 FTP服务 多维集市数据加载 多维数据添加和刷新 加载后处理 数据挖掘 挖掘数据添加和更新 生成模型/结论 数据转换 数据整合 数据计算 数据聚合 数据转换对照 数据抽取 抽取接口支持 数据获取 数据拆分 源数据映射 增量处理 数据整理 数据合法性验证 数据格式整理 数据编码整理 重复数据归并 数值单位统一 业务代码整理 ETL相关数据 运作元数据 业务规则 数据映射 元数据储存 源数据访问接口 ROBMS访问接口 FTP客户端 用户界面 浏览器 Web浏览器 电子邮件 电子邮件客户端 办公室软件 电子表格工具 文件浏览器工具 数据存储 运营数据仓储 RDBMS Data Access View Summary Layer Integrated Layer Source Copy layer History 数据仓库 关系数据库 维度 分区定义 主题域定义 汇总数据 事实数据 历史数据 数据集市 RDBMS MDBMS Star/Snowake 归档数据存储(ADS) 历史归档数据 前端数据存储 报表文件 设计文件 审计文件 多维数据存储 多维立方体 多维模型 多维报表文件 存储相关元数据 数据层次结构 参照数据 数据模型 数据钻取路径 数据访问权限 阶段工作区(Staging) 抽取源数据 整理过程数据 待加载数据 文件存储服务 多维集市数据转换 数据整合 数据计算 数据聚合 数据转换对照 元数据管理 完全管理 系统管理 元数据管理 元数据储存和管理 元数据展现 元数据分析 元数据储存RDMS 元数据导入/导出 元数据系统接口 系统安全 企业用户管理 LDAP服务 用户认证服务 用户认证管理 系统管理 系统监控 硬件/网络状态监控 操作系统状态监控 数据库状态监控 前端应用监控 数据整合应用监控 备份和恢复 操作系统 应用运行环境 应用文本文件 数据库环境 前端展现 前端访问审计 访问量记录 统计报告 应用安全管理 功能权限管理 数据访问安全管理 企业身份认证接口 前端元数据 业务视图 个性化展现 语义层 用户功能权限 用户数据访问安全 元数据存储RDMS Web应用服务 HTTP服务 Web应用界面 前端应用服务 前端作业管理 日常作业调度 作业调度关联处理 数据交付服务 报表生成 报表缓存 报表格式转换 浏览负载平衡 报表订阅和发送 分析与查询服务 报表浏览服务 OLAP多维展现服务 管理仪表板展现服务 挖掘结果展现服务 即席查询展现服务 数据仓库访问接口 RDBMS访问接口 数据挖掘存储 挖掘模型定义 挖掘模型 挖掘结果 沟通和协作支持 邮件通知 讨论板 BIG DATA & ANALYTICS / 13 面临的问题与挑战 交通业作为国民经济和社会发展的基础行业,在 新一轮科技革命中必须加快信息化改造进程,以 信息化带动业务发展。目前,交通行业从组织管 控、业务线重视和参与程度、IT系统和数据架构 四个方面来看,主要面临以下问题: • 相关负责人责任不明确,缺乏业务人员参与数 据管理组织、统一协调机构、以及相应的岗位 来进行跨部门的元数据管理。 • 重点表现为业务部门没有提供数据的驱动力, 规范变更的通知机制不完善,既定规章制度、 流程没有被严格执行,缺乏对可信赖数据源的 认证流程。 • 缺乏一致的业务规则、数据标准和数据架构, IT系统得随时更动,以满足业务需求。IT设计 和业务、流程、功能、数据等设计分离,并且 各个系统功能重叠,人工处理情况时常发生。 • 面向功能为主的架构设计,缺乏企业整体的宏观 设计。相同的数据存放多处,各个系统都可以进 行处理,数据不同步、不一致的问题非常严重, 使数据的交换和共享非常困难。缺乏统一的标 准,很难建立客观数据质量评测和考核机制。 IBM的解决方案 数据治理是对人员、流程及技术之间的组织、安 排、和协作,从而使得企业可以将信息作为企业 资产。换言之,数据治理是构造、描述及治理所 有信息资产的综合方法,可以改善企业经营效 率、提高透明度及深化对业务的理解。 通过数据 治理,使得企业能将数据作为企业的重要资产从 而更为有效地利用,其主要目标是: • 开发共用的、标准的数据定义; • 定义持续开展数据管控所需的业务过程与规则; • 建立可持续的数据管控架构、技术与组织; 智慧交通业解决方案四 交通行业数据综合治理 12 • 基于统一的过程识别并消除数据质量问题; • 监控、管理与报告数据质量。 数据治理不仅仅是技术问题,而是管理和技术的 有效结合,在获取企业管理高层和关键人员支持 和参与的基础上,对当前的数据治理策略和路线 图、数据治理框架、相关的管理组织以及重要的 利益相关方进行回顾和访谈,分析当前的主要痛 点并评估当前的数据治理能力,发现企业存在的 关键数据质量问题和矛盾,找出与最佳实践以及 预期的目标要求之间的差距。 根据现状诊断结果对问题进行优先级排序,选择 合适的实施策略并制定实施计划,建立或增强企 业的数据治理架构,按照既定的策略进行实施。 不断变化是数据唯一的永恒主题,因此数据治理 是一个动态的过程且非一日之功,IBM将帮助企 业建立数据问题的持续发现、评估和监控机制, 从而保障企业数据治理能力的不断改善和提升。 数据治理 组织和人员 流程 技术支撑 数据治理的目标  从源头抓起,全面提升数据的质量,为企业经营管理提供全面有效的信息支持,实现信息资源的效益最大化  开发共用的、标准的数据定义  定义持续开展数据治理所需的业务过程与规则  定义企业级的数据模型  建立明确的数据治理职责和可持续的数据治理组织与人员  基于统一的过程识别并消除数据质量问题 BIG DATA & ANALYTICS / 15 方案收益与价值 IBM不仅仅是数据治理方案的咨询厂商,还是数 据治理思想的开拓者和实践者,在全公司范围内 我们已经进行了多年的数据治理实践工作并仍在 不断进步,由此积累的丰富经验和服务将: • 帮助企业合理地利用信息 ,并将信息作为企业 的核心资产,促进企业业务创新。 • 帮助企业定位数据问题的根源 ,建立全面的数 据治理体系和制度。 • 帮助企业识别数据问题及相关的风险 ,有针对 性的建立数据制度和相关的数据标准 ,通过知 识转移的方式使企业内部人员掌握数据治理的 方法和手段。 • 帮助企业制定数据治理的规划 ,结合企业在建 或将要建设的信息系统 ,制定数据治理实施路 线,帮助企业减少信息化建设中数据问题带来 的影响。 案例与实践 IBM参照交通行业数据综合治理方法论,为某航 空公司实施的数据治理项目,针对该企业的现 状,进行数据治理成熟度的评估,确定与国内外 先进企业间的主要差距,设计该企业未来的数据 治理蓝图,并规划实施路径和行动建议。该航空 企业数据综合治理需要在组织架构、管理流程、 技术手段等三个方面进行改进,如下图所示: 数据治理 改进方向 . 加强数据仓库的数据整合 . 建立统一的数据标准,规范数据的业 务与技术定义 . 建立集中的数据标准管理系统,为数据 标准的统一管理与应用提供系统平台 . 建立统一的数据质量评估标准,从多 个维度对数据的质量进行评估,以满 足日常业务处理与管理分析需求 . 确定需要进行质量评估的关键信息 项,从而有效和高效地开展相关数据 的质量评估工作,及时地发现可能存 在的数据质量问题 . 建立统一的数据质量管理系统,支持 相关数据质量管理流程的落地 . 建立集中的元数据管理系统,将分散 在各系统、个部门的业务元数据、技 术元数据逐步统一管理起来,并建立 相互间的关联 . 在元数据资料库中登记相关数据责任 信息 . 建设数据责任系统,并实现相关流程 . 构建数据标准管理流程和规范,为数据标准的 合理与有效使用提供制度保证 . 构建数据质量管理流程和规范,使用流程指导 与数据质量相关的日常工作 . 建立元数据管理流程和规范,为确保元数据质 量,合理、有效地利用元数据改进数据质量, 制定必要的规章制度 . 制定数据责任上报流程 . 成立数据标准管理组织,落实岗位职责及相应 的业务绩效指标,并承担数据标准的制定、推 广与稽核等职责 . 成立数据质量管理组织,落实数据质量管理岗 位职责及相应的业务绩效指标 . 成立元数据管理中心,落实岗位职责和管理流 程,确保元数据管理规范得到贯彻执行,同时 提供元数据相关培训和指导 . 明确相关业务和数据的专家,并明文规定 . 明确分管的高层领导 . 确定数据所有人结构 . 培训或外聘相关数据责任人 . 制定数据责任上报流程 数据治理组织架构 数据治理技术手段 数据治理流程 14 面临的问题与挑战 交通行业的业务特征是业务规模大、业态复杂, 相应的主数据管理工作面临较大的挑战: • 缺少可信数据源 ,交通行业正在开展的大规模 应用系统建设 ,各项目组自行定义所涉及的主 数据,缺乏统筹,且主数据分散在多个系统,各 自管理,极易造成主数据版本不一致 ,属性不 统一,必然导致数据可信度差。 • 标准规范不统一 ,集团层面缺少统一的主数据 标准规范和管理体系 ,各业态分别管理各自主 数据的局面 ,不利于保障基础信息的唯一性 、 完整性、可集成性和时效性 ,同时还将导致业 务沟通效率低,差错率高等现象。 • 管理模式不明确 ,集团层面缺少对主数据的统 一管理体系 ,缺乏长远管理目标和规划 ,主数 据管理职责尚待明确 ,管理流程不统一 ,数据 责任不清晰 ,导致数据质量问题频繁发生 ,整 体数据质量难以提升。 • 业态间无法共享 ,交通行业存在多种业态 ,各 业态分别管理各自主数据 ,组织机构 、员工、 银行、收入项目、成本项目、费用项目、固 定资产(财务)、项目、合同、供应商、物资(实 物)、地域、系统用户等编码规则不一致,属性 定义各异 ,数据流向复杂 ,导致业态之间 、甚 至业态内部主数据无法及时共享和集成 ,对集 团扩大交叉销售 、规模采购 、渠道资源共享等 战略的落地执行带来较大阻力。 IBM的解决方案 IBM主数据解决方案主要特点可以概括为以下几点 : • 主数据管理需要和标准管理 、编码管理 、质量 管理紧密配合,才能最大程度发挥其功效; • 数据标准管理 :固化数据模型标准 、基础代码 标准、编码规范 ,驱动编码管理 、质量管理和 主数据管理; • 编码管理 :以编码规范为驱动 ,通过规则引擎 为企业自动提供规范化的、高效的编码服务; • 数据质量管理 :以数据模型标准 、基础代码标 准为驱动 ,为企业自动提供事前防范 、事中警 告、事后整治的数据质量服务。 主数据管理工作应从企业级数据资源管理的高度 来开展,建立以数据标准为基础,统一的编码为 手段,数据质量为保障的数据资源管理体系,为 全企业提供高效、高质量的主数据服务,如图: 智慧交通业解决方案五 交通行业主数据管理 BIG DATA & ANALYTICS / 17 方案收益与价值 IBM交通行业主数据管理方案的主要价值体现在 以下五个方面: • 统一主数据规划 :清晰定义企业主数据模型 , 定义主数据及核心属性的编码规则 ,以及各主 数据的源系统; • 统一主数据管理 :确定主数据责任人 ,梳理共 性主数据创建/更新等跨系统/跨部门流程,合 理定义主数据管控组织、流程(数据结构管控、 数据内容管控)以及主数据管理技术手段; • 统一主数据标准 :制定主数据编码标准和管理 规范,确定数据编码方案; • 统一主数据认识:完成主数据规划的知识转 移,使集团信息化组织和内部IT企业具备独立 进行数据标准的完善工作的能力; • 统一主数据实施 :结合未来几年的应用系统改造 计划,确定主数据管理的演进策略和实施计划 。 交通行业主数据管理总体思路 版本识别 数据校验 流程审批主数据管理组件 核心服务 准实时补登准实时处理服务 变更消息广播 批量数据加载 主数据管理 模型管理 数据集管理 自定义代码管理 信息分类与标准管理 数据标准管理 编码管理 编码标准查询 编码预生成 监控管理 编码生成 数据质量管理 报表管理 问题整改 配置管理 评价管理 评价管理 监控管理数据源管理 16 案例与实践 IBM以主数据管理框架为基础 ,结合交通行业客户 主数据管理及经营分析需求 ,为国内某大型航空企 业实施了客户主数据 ECIF系统咨询与实施项目 : • 运用客户主数据管理咨询方法论对该交通行业 客户信息整合现状及需求进行深入调研 ,并结 合国内外交通行业客户主数据管理项目实施经 验和发展现状 ,分析并设计该行客户主数据体 系框架及蓝图。 • 通过将现有系统中客户相关信息进行整合构建 东航统一客户数据库。 • 通过企业服务总线实现源系统和统一客户数据 库系统之间的数据交互。 • 整合常旅客、重要旅客信息、 B2C、B2B、 集团客户、VIP、离港、订座、投诉、结算、 和东方假期的客户信息 ,为呼叫中心 、离港前 端及客舱PDA提供客户信息的服务,客户相关 信息包括 :客户基本信息 、偏好、乘机历史 、 投诉记录、服务记录等。 • 项目分阶段(两个阶段)地实现统一数据库的建 设工作。 通过该项目,通过建立客户主数据平台,从数据 层面完成了客户信息的实时和准实时交互,从数 据产生的根源抓起,解决客户数据不一致、不统 一、不准确、不及时等多种遗留问题。从架构层 面,减少了客户信息冗余存储、冗余计算、数据 流转网络复杂等问题,减轻了IT运营成本。在业 务层面,通过对更完整、更实时、更准确的客户 数据进行多维度的分析和管理,通过360度客户 信息视图,为客户营销提供更细粒度的客户行为 信息,从而使得业务部门和客户经理在面向客户 的营销战术上具备更多的营销策略和手段,大大 提升了客户价值,为企业增加了收入,同时也减 少了传统的粗放式营销过程中造成的重复营销和 低效的成本。 BIG DATA & ANALYTICS / 19 结束语 我们已经进入“大数据”时代,这无疑已经成为 所有企业和行业领导者的共识。迄今为止,至少 有6亿全球移动电话用户和20亿人访问互联网。 全球90%的数据都是在过去两年中生成的,IBM 预测,未来几年, 全球数字信息更会呈现惊人增 长,预计到2020年总量将增长44倍。可以看 出,这个时代的特征是数据的快速增长和变化, 庞大的体积以及形式多样的内容和结构。如何从 各种各样类型的数据中快速获得有价值信息,就 是“大数据”时代对我们所有人的挑战和制胜的 关键。 IBM提出大数据与分析,就是致力于帮助企业和 行业成功将“大数据”的挑战转化为机遇,帮助 企业将“洞察力”转化为行动力,实现企业最终 的转型和创新变革。 本书重点在于全面启用的大数据与分析解决方 案,让企业面对数字化的发展趋势,能做出及时 反应并由此产生积极的业务驱动力。从运营、人 力到财务的相关数据整治和绩效管理,到风险合 规的评估和监控,把客户为中心作为业务指导, 优化企业生产、管理和服务流程。 IBM全球企业咨询服务部通过领先的全球资源以 及本地化的咨询服务 ,为中国企业提供深入消费 者和业务核心的洞察 ,通过分析优化,为企业做 出最佳决策助一臂之力 。IBM大数据与分析解决 方案是企业在大数据时代的有效指引 ,是伴随企 业数据化成长值得信任的伙伴 ,是企业提升竞争 价值的得力助推器 。感谢所有为此书做出贡献的 IBM同仁以及一直支持我们的客户伙伴 ,我们将继 续完善补充解决方案 ,在大数据时代背景下自信 地迎接未来挑战 ,为企业创造革命性变革价值。 18 联系电话:021-6092 6820 / 0411-8815 0567 IBM咨询服务 邮箱:gbsgcgm@cn.ibm.com 联系人:IBM全球企业咨询服务部大中华区市场部 微博:IBM咨询服务 网址:http://www-935.ibm.com/services/cn/gbs/consulting/ IBM全球企业咨询服务部 ANALYTICS BIG DATA & ঍ཚᄽڦ዇ࣱ
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贡献于2017-04-26

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