详解某车企集团大数据治理平台总体技术规划建设方案，附62页案例

附件为62页PPTX文件。

在数字化转型浪潮中，大数据治理已成为企业提升竞争力的关键所在。某车企集团的大数据治理平台总体技术规划与建设方案，展现了如何通过大数据技术实现数据的整合、优化与管理，解决了企业当前数据管理的痛点，提供了一条分阶段实施、持续收益的实践路径。

一、项目背景与建设目标

1. 项目背景
   车企集团面临以下数据管理难题：

• 数据孤岛严重：数据分散，缺乏统一标准，无法实现高效整合与共享。
• 分析效率低：数据分析工具不足，难以满足快速变化的业务需求。
• 主题应用局限：业务分析内容单一，无法覆盖全价值链的复杂场景。

2. 建设目标
   通过大数据平台建设，提升数据分析效率，打破数据孤岛，确保数据完整性和真实性，进而支持企业的精准营销、供应链优化与客户关系管理，实现从数据到价值的全面赋能。

二、大数据平台的功能蓝图与规划

1. 功能蓝图设计
   大数据平台规划涵盖了从数据采集到数据应用的全链条功能：

• 数据源系统层：统一接入DMS、ERP和车联网等多源数据，实现结构化和非结构化数据的融合。
• 数据管理层：基于主流大数据技术，实现数据的清洗、整合与存储。
• 数据分析层：通过多种算法模型，支撑从营销到供应链的全场景分析。
• 数据展现层：提供可视化工具与自助分析平台，支持企业高层决策。

2. 分阶段实施规划
   平台建设采取边规划、边建设、边收益的渐进式实施策略：

• 第一阶段：解决数据孤岛问题，优化现有数据平台，聚焦整车销售场景。
• 第二阶段：整合全价值链数据，完善算法应用，扩展横向业务协同能力。
• 最终阶段：打造覆盖供应链、库存、物流等领域的智能数据平台，助推全面数字化转型。

三、数据治理与质量管理

1. 主数据管理
   通过主数据集成与规范化，解决数据分散和重复问题，建立统一的数据命名与更新机制。
2. 数据质量管理
   搭建自动化校验与补录体系，实施数据完整性、准确性及一致性检查，确保高质量数据流通。
3. 企业数据模型（EDM）
   设计统一的企业级数据模型，包括概念模型（客户、产品、市场等）与逻辑模型（交互关系等），支撑复杂数据分析需求。

四、算法设计与模型应用

1. 数据模型构建
   通过定义预测时间窗口、构建因子库与基础变量，形成高精度预测模型，为营销活动提供数据支持。
2. 核心算法优化
   结合逻辑回归、朴素贝叶斯等算法，应用于客户流失预测、重购分析等场景，实现精准营销和客户洞察。
3. 实战案例应用
   平台通过客户画像构建、销售线索管理及协同营销分析等具体案例，展示了大数据赋能企业业务的显著成效。

五、项目实施与组织保障

1. 实施方法论
   以数据战略为驱动，结合BI实施方法论与多部门协作模式，确保项目实施的科学性与可持续性。
2. 组织架构保障
   项目设置管理委员会、项目管理办公室和专家团队，分工明确，职责清晰，为项目高效推进提供强有力支持。

六、《某车企大数据平台规划建设方案》，62页PPT