精益数据体系的数据中台架构22页PPT
数据中台解决方案PPT模板
提出有效解决方案
1. 明确问题：在提出有效解决方案之前，首先要对问题进行深入的理解和分 析。这包括了解问题的背景、原因、影响以及可能的解决方案。只有明确了 问题，才能找到最合适的解决方案。 2. 创新思维：在寻找解决方案的过程中，需要运用创新思维，避免陷入传统 的思维模式。这可能需要我们跳出现有的框架，从不同的角度和层面去思考 问题，寻找新的解决方案。 3. 实施策略：找到解决方案后，还需要制定出详细的实施策略。这包括确定 解决方案的实施步骤、时间表、责任人等。同时，还需要考虑到可能遇到的 困难和挑战，提前做好应对措施。
4. 分析和解读数据：收集到的数据需要进行深入的分析和解读， 以便从中提取有价值的信息。这可能包括使用统计方法进行数据 分析，或者进行定性分析以理解数据背后的含义。
收集信息
Collect information
02
确定收集信息的目标
1. 确定收集信息的目标：明确信息收集的目的，以便在解决问题时能够有针对性地获取相关信息。例如，为了优化生产流程，我们需 要收集关于生产线效率、员工技能和设备状况等方面的数据。
持续改进，提高效率
1. 优化流程设计：通过重新审视和调整现有的工作流程，消除不必要的 步骤和冗余，以提高效率。例如，使用精益生产的原则，如消除浪费、 拉动生产等，来改进流程设计。 2. 引入自动化工具：利用现代技术，如人工智能和机器学习，来自动化 一些重复性的任务，从而减少人工操作的时间和错误。例如，使用自动 化的数据分析工具，可以快速准确地完成数据整理和分析工作。 3. 培训员工：通过定期的培训和教育，提高员工的技能和知识，使他们 能够更有效地完成任务。例如，提供时间管理和项目管理的培训，可以 帮助员工更好地管理自己的时间和任务。 4. 建立反馈机制：通过收集和分析员工的反馈，了解流程中的问题和瓶 颈，以便及时进行改进。例如，建立一个匿名的反馈渠道，让员工可以 随时提出他们对流程的建议和意见。
精益工作体系PPT课件
A ８.巩固成果
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所谓的“问题”
理想状态 现状
差距＝问题
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2种类型的“问题”
更高的“理想状态”
差距
设定型问题
・重新设定更高的“理想状态” （基准值・目标），有意识地 创造出来的差距
目前的“理想状态” 正 常
解决问题
差距 现状
发生型问题
・既定的“理想状态” （基准值・目标）和现实的差距
・企 业 素 质 水
如果只有 方针管理 P
P AD
C
P AD
C
C
如果只有 日常管理
平
AD
P
C
AD
C
方针管理和日常管理两方面都很重要， 取得各自的平衡非常关键
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方针管理的步骤
问题解决的 具体行动・步骤
１.明确问题 ２.分解问题 P ３.设定目标 ４.把握真因 ５.制定对策
D
６.贯彻实施对策 C ７.评价结果和过程
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问题解决的扩展
大
（ 环现 境在 的、 变将 化来
）
差 距 的 原 因
上 层 方 针
问题解决（进阶篇）
・工作范围明显扩大
・理想状态水平明显提高的工作
理
想 状
⇒在部门间充分联系相关人员及相关部门
态
⇒关系到公司整体的收益状况
和
⇒有必要取得其他部门的决裁
现 状 之 间 的
ex.
・新车型销售企划 ・人才培养方案策划 ・提高发动机30％的输出率并确保其低燃油率
目录
• 问题的提出 • 精益管理的整体概要和精益管理体制 • 精益管理的三大法宝简介
多图详解数据中台建设框架（建议收藏）
多图详解数据中台建设框架（建议收藏）大数据DT提供大数据、AI等领域干货学习资源的「宝藏号」，跟50万技术人共同成长，一起玩转大数据、Python、数据分析、数据科学、人工智能！还会有各种好玩又奇葩的数据解读，边学习边吃瓜！531篇原创内容公众号导读：近日，舞动数字·2021数字化转型系列论坛由机械工业出版社华章公司成功举办。
在数字化能力与平台构建专场中，《数据中台》的核心作者、数澜咨询及解决方案的负责人铁平老师发表了主题演讲。
铁平老师从技术、服务、数据、运营4个体系回顾了数据中台建设框架1.0，并在此基础上优化给出了数据中台建设框架2.0，同时指出数据中台是企业数字化转型的关键创新引擎。
以下为演讲全文，大数据DT经授权发布。
作者：铁平来源：大数据DT（ID：hzdashuju）今天我给大家分享一下企业数据中台的建设框架。
我叫沈金，花名是铁平，是目前数澜咨询及解决方案的负责人，是《数据中台》的核心作者之一，也在去年撰写了《数据中台咨询白皮书》。
从我个人的经历来讲，前5年做的事情更多是让数据跑起来，所以更多关注的是数据库，以及数据库相关的一些工作。
后七八年更多关注于让数据用起来，所以关注整体的数据架构，包括数据的整体解决方案。
是早期阿里集团OneID的一个核心开发者以及运营者。
01 数据中台：企业数字化转型关键创新引擎关于数据中台，我们有一个观点，就是我们始终认为数据中台是一种让企业数据快速持续用起来的机制，它绝对不是一个技术平台。
通过数据中台可以让企业拥有什么呢？•第一，让企业拥有数据价值释放的一个通道能力。
•第二，让企业具备开发整个复用、快速试错的一个交付能力。
•第三，让企业拥有数据交换、数据资产化，以及资产服务化的技术能力。
所以，数据中台是不是技术平台？其实在去年7月份，Gartner颁布了一个《2020中国ICT成熟度曲线报告》，正式建议企业的管理者把数据中台当作整个数据化转型的关键创新引擎，从而解决数字化的收入，以及实现可持续的交互的业务能力。
数据中台技术架构概述
• 在使用中逐渐磨合出企业自身的 中台理念和规范，优化组织，提 升中台效率。
• 随着业务的扩展和进步不断发展 迭代，最终构建起企业自身的数 字能力生态。
来源：研究院根据公开资料自主研究及绘制。
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数据中台的能力保障
系统落地需要供求双方多维度的能力
数据中台的搭建涉及技术诸多，在整个技术构架上需要考虑可拓展性、敏捷性、轻量化，并注重与前台的交互，灵活地通 过服务编排实现应用功能，以满足前台需求。当前数据中台遵循“高内聚、松耦合”的设计原则，融合分布式、微服务、 容器云、DevOps、大数据处理及高可用高性能高并发架构，已形成了一套较为成熟的方法论。 因此现阶段，数据中台的建设难点更多的聚焦在如何将成熟的技术方案与行业及企业的实际情况和特征结合，基于真实应 用场景，规划设计数据中台建设的可行性方案。企业自身的资源配置能力、管理经验、组织架构、业务梳理能力，以及数 据中台服务商在企业中台搭建过程中为企业数据治理提供的咨询规划服务，逐渐成为数据中台建设过程中的关键性要素。
外部获取数据
数据使用能力的演进
应用场景
内部数据 各端口数据
采集 定义 清洗
业务系统
同步 联通 数据闲置
业务部门
使用 可视化分析
管理 数据产生
数据生命周期 形成闭环
数据 治理
• 数据定义不同，字段命名不规范、口径不统一、算法不一致 • 面向各业务线的“烟囱式”数据开发，浪费技术资源的同时造成数据重复且不可信 • 缺乏全局规划，业务方获取数据途径繁杂
数据中台vs业务中台
业务前台
将业务数据化沉淀的 数据通过大数据、机 器学习等方式进行价 值提炼，形成企业数 据资产，提供决策支 持，赋能前端业务。
数据中台
精益系统课件
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外延：
CS PS 是一 种先 进的 企业 管理 文化 体系
一是体现对整个企业生产经营活动进行 精益化管理的思想； 二是体现将生产经营管理的物质文明活 动和企业文化建设的精神文明活动相结 合的思想；
三是体现事前预防、事中控制和事后分 析的思想。
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目标：
改变领导的意识和行为模式，使领导能力能够适应现代生产的要求；
安全员
质量员
班组长 生产员 现场员 安全工程师 工会组长 环境工程师
车间主任
厂长 制造工程师 工厂体系协调员
车间体系工程师
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模块三：班组建设与管理
1、以人为本，建立自主、轻松愉快 的工作现场管理方式；
现 有 班 组
实施CSPS后
人是最重要的资源
2、充分发挥个人专长、技能及才智， 随公司发展不断提升； 3、充分改善安全生产条件和工作环 境； 4、操作更简单、标准、快捷，质量 提高；减少出错，减少经济损失； 5、问题处理更快捷。(闭环处理)
三个主要价值流：
1. 2. 3. 原材料到客户 概念到启动 订单到现金
映射价值流 – 概览全局，改进系统
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五条精益原则
3. 建立流
以快速的顺序排列真正创造价值的所有步骤
通过事务处理从端到端连续移动产品、服务和 信息 流看似不切实际、不合逻辑，因为我们被训练 为考虑以下各项： 部门、部门划分 批量、排队 效益和积压 需要流程中的每个步骤都是： 能力 – 每次都正确（六西格玛） 可用 – 总是能运行 足够 – 容量能避免瓶颈和投资过度（正确 大小的工具）
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模块一：领导能力
CSPS对领导提出 了更高的要求：
参与和支持本单位 CSPS 推进主体计划 的制定实施、改善工作； 充分关注总成本，以SQDCME驱计分卡 动CSPS各基本要素； 能够运用价值流程图工具进行有效管理 , 识别并消除浪费； 管理阶层将 CSPS 贯彻到工厂的每一个 区域，将信息传达给员工，全力支持 CSPS所有活动，推动精益生产。
数据体系(数据领域总体框架图)
数据源系统
数据质量探查 整体统计 细节探索 关联分析
数据质量评估报告
数据领域各要素关系图之二
数据处理 匹配、融合 标准化处理 交互式修复
优质数据
数据集成 数据监控 大数据处理 数据集成
数据中心
数据挖掘
数据领域各要素关系图之三
数据安全管理 L9：授权申请
L8：定义安全级别 L10：约束访问
数据资产管理
L2：属性信息
数据标准管理 L1：映射 元数据管理
L4：开发建设
大数据平台
L3：协助 数据质量管理
L6：指导改进
L1：数据标准管理模块将标准定义映射到元数据信 息上，实现数据标准的规范要求落地。
L2：元数据管理模块为数据资产管理模块提供存储 模型、属性信息查询服务。
L3：元数据管理模块为数据质量管理模块提供元数 据相关属性信息。
数据安全管理
元数据管理
管理类系统
企业架构系统
数据管控平台
数据标准管理系统
第二阶段：搭建相关的数据管
系统 角度
主数据管理系统控工具数据质量管理系统
数据服务平台
元数据管理系统
大数据平台架构及建设思路ppt
大数据平台架构及建设思路ppt
做出详细介绍。
一、引言
当前，由于日益复杂的业务场景，企业数据量的爆炸式增长，大数据
已成为企业生存发展的重要资源和基础。
大数据平台是以大数据服务为主
要功能的软件系统，它支撑企业信息化建设，有效实现大数据采集、存储、处理、挖掘、服务等活动。
二、大数据平台架构
1.数据收集层:该层主要负责数据的采集工作，采用抽取、转换、加
载(ETL)的技术，将数据从各类数据源中抽取、转换到数据仓库中，以便
进行后续分析处理;
2.存储层: 该层主要负责数据的持久化存储，数据存储方式有RDBMS、NoSQL存储、HDFS、Data Grid等;
3.服务层:该层有别于传统数据仓库的分析，是对批量数据进行实时
处理的一道有效的网关，用于实现应用的接入，同时又是实现传统的数据
仓库及大数据分析的桥梁。
三、大数据平台建设思路
1.认识企业数据现状：了解企业所拥有的有关数据，包括数据源、数
据格式、数据量等，以便为建设大数据平台制定适当解决方案;
2.数据收集与集成：建立企业数据仓库，集成数据源，收集数据，通
过ETL技术将数据抽取、转换、加载到数据仓库中。
数据仓库结构体系PPT课件
典型的蜘蛛网结构示意图
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3.6 数据展示层
• 负责应用结果显示，也可称为数据前端处理。 • 数据仓库的数据展示有多种固定的图板。 • 数据展示可以通过联机方式表示，也可以通过Web方式表示。
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参考文献
• 耿麒麟,赵太祥.多层次的数据仓库系统框架[J].中国科技信息,2010(2):89-89. • 张洪.基于数据仓库的决策支持系统[J].企业导报,2010(7):280-281. • 李兴国,金芳芳,于海峰.基于数据仓库的决策支持系统的体系结构[J].合肥工业大学学报,2003,8(26):678-
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数据提取
数据后端处理流程图
数据源
数据清洗
数据转换
数据加载
数据仓库
数据刷新
数据提取、数据清洗、数据转换和数据加载构成 了后端处理4个连续环节，数据源中的数据经过4 个不同处理环节最终进入数据仓库中，构成了如 图所示的后端处理数据流程图。而数据刷新则是 另一个数据仓库入口点，它与数据提取并行作为 另一种入口点进入数据仓库。
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感谢您的观看！
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3 数据仓库体系结构
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结构层次
• 数据源 • 数据后端处理 • 数据仓库及其管理 • 数据集市 • 数据仓库应用 • 数据展示
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3.1 数据源层
• 数据源为数据仓库提供数据来源。 • 它是多种联机事务处理系统及外部文件。 • 一个数据仓库可以有多个数据源。 • 数据源一般是分布在网络中的各个结点，通过网络中的数据接口与数据仓库连接。
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6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌，集体的声音， 集体的 动作， 集体的 表情， 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律， 否则一 切都会 陷入污 泥中。 ——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水。— —夸美 纽斯
10、一个人应该：活泼而守纪律，天 真而不 幼稚， 勇敢而 鲁莽， 倔强而 有原则 ，热情 而不冲 动，乐 观而不 盲目。 ——马 克思
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人