企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理難根治?用了這個(gè)方案,成本節(jié)省了近百萬(wàn)!
2023-04-26 15:36:45
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對(duì)很多企業(yè)來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)質(zhì)量影響著企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管控和管理決策,所以往往會(huì)耗費(fèi)大量時(shí)間和精力來(lái)做數(shù)據(jù)質(zhì)量管控,但由于數(shù)據(jù)存在不一致、不完整、不真實(shí)、不及時(shí)等質(zhì)量問(wèn)題,導(dǎo)致數(shù)據(jù)治理工作難以看到效果,數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題層出不窮。
?難定義:數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題具有二義性,不結(jié)合業(yè)務(wù)無(wú)法準(zhǔn)確定義數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題;
?難發(fā)現(xiàn):數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題類(lèi)型眾多,很難全面發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題,賬實(shí)不一致問(wèn)題難以定位;
?難根治:數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題缺少閉環(huán)手段,沒(méi)有做到閉環(huán)管理,質(zhì)量問(wèn)題難以根治。
如何高效解決企業(yè)遇到的這些數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題?來(lái)看看美林?jǐn)?shù)據(jù)是怎么做的!
第一步:解決思路
美林?jǐn)?shù)據(jù)倡導(dǎo)場(chǎng)景化、智能化和閉環(huán)化的解決思路。
? 場(chǎng)景化:以業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景需求為出發(fā)點(diǎn),驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量治理工作。
? 智能化:基于AI模型的核查,讓識(shí)別和定位數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題更全面、準(zhǔn)確和高效。
? 閉環(huán)化:引入質(zhì)量工單和質(zhì)量預(yù)警進(jìn)行質(zhì)量管理,從發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問(wèn)題,到定位數(shù)據(jù)問(wèn)題,分析改進(jìn)數(shù)據(jù)問(wèn)題,再到跟蹤問(wèn)題處理,形成一種閉環(huán)、可持續(xù)的問(wèn)題管理機(jī)制。
基于以上思路,在具體的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理活動(dòng)中應(yīng)該如何高效落地呢?美林?jǐn)?shù)據(jù)提供了全新的業(yè)務(wù)化、智能化和閉環(huán)化的解決方案。
第二步:解決方案
業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的一體化數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方案是一款有效解決數(shù)據(jù)質(zhì)量管理困境的智能化方案,具備“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng),場(chǎng)景治理”、“AI賦能,增強(qiáng)治理”、“流程驅(qū)動(dòng),閉環(huán)治理”等特性。

? 業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng),場(chǎng)景治理
從具體的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā),定義核查數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。
以“場(chǎng)景化的業(yè)務(wù)應(yīng)用”為牽引,驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)治理的同時(shí),用業(yè)務(wù)應(yīng)用檢驗(yàn)數(shù)據(jù)治理成果。治理對(duì)象、治理規(guī)范和核查規(guī)則都來(lái)源于業(yè)務(wù)場(chǎng)景和應(yīng)用,治理過(guò)程由業(yè)務(wù)部門(mén)來(lái)負(fù)責(zé),治理的成果將服務(wù)于業(yè)務(wù)應(yīng)用。可以有效解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題難定義、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量難以提升、無(wú)法滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用等問(wèn)題。

? AI賦能,增強(qiáng)治理
充分發(fā)揮AI能力,以智能化算法治理代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工治理。
基于內(nèi)置的數(shù)據(jù)質(zhì)量探查算法,對(duì)企業(yè)管理的數(shù)據(jù)進(jìn)行“摸底”,協(xié)助數(shù)據(jù)管理者全方位發(fā)現(xiàn)和診斷數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題;基于AI模型的核查,驗(yàn)證和解決系統(tǒng)與現(xiàn)實(shí)之間賬實(shí)不一致問(wèn)題。
比如通過(guò)停電事件信息來(lái)判斷變壓器和用電用戶的掛接關(guān)系是否正確,從而解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)核查、關(guān)系核查的問(wèn)題。
? 流程驅(qū)動(dòng),閉環(huán)治理
以業(yè)務(wù)需求為出發(fā)點(diǎn),針對(duì)不同問(wèn)題構(gòu)建應(yīng)用場(chǎng)景。
引入了質(zhì)量工單和質(zhì)量預(yù)警,將數(shù)據(jù)質(zhì)量管理分為問(wèn)題發(fā)現(xiàn)、問(wèn)題定位、問(wèn)題分析、問(wèn)題跟進(jìn)、問(wèn)題跟蹤處理的全面閉環(huán)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理,針對(duì)質(zhì)量問(wèn)題,匹配完善的問(wèn)題改進(jìn)流程,進(jìn)行閉環(huán)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理,全面解決企業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。
第三步:方案落地
某光伏集團(tuán)企業(yè)在近些年業(yè)務(wù)發(fā)展迅速,但是沒(méi)有體系的信息化規(guī)劃,存在質(zhì)量管理體系不閉環(huán)、缺少管理組織、缺少業(yè)務(wù)支撐等問(wèn)題。
基于這些問(wèn)題, 美林?jǐn)?shù)據(jù)項(xiàng)目組為其落地了業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的一體化數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方案,量身定制了相關(guān)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系、管理流程、質(zhì)量規(guī)則知識(shí)庫(kù),并通過(guò)PDCA循環(huán)質(zhì)量管理,逐步提升了企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量,單一業(yè)務(wù)線年度成本節(jié)約近百萬(wàn),業(yè)務(wù)效率提升近40%,為企業(yè)達(dá)到了降本增效的目標(biāo)。
小T總結(jié)
數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題發(fā)生在企業(yè)數(shù)據(jù)管理的各個(gè)領(lǐng)域,對(duì)于常見(jiàn)的難定義、難發(fā)現(xiàn)、難根治等問(wèn)題,美林?jǐn)?shù)據(jù)的“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的一體化數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方案”,以業(yè)務(wù)化、智能化和閉環(huán)化的全新思路,全面為企業(yè)解決數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的問(wèn)題,賦能企業(yè)的降本增效。