企业信息化建设中的三大支柱：企业架构、IT 治理与数据治理

随着市场竞争的加剧，企业信息化建设面临着更高的要求。科学决策的及时性和准确性变得尤为重要，而有效数据的利用成为支撑科学决策的基础。从产品中心向以客户为中心的经营管理模式转变，强调个性化服务和优化客户关系，已成为企业发展的重要趋势。

煤炭企业信息化人力资源管理系统基于B/S结构模型，应用决策支持理论，对人才管理进行信息化改造，提升企业竞争力。

随着信息技术的飞速发展，我国医疗卫生行业的信息化建设取得了显著成效。但与发达国家相比，无论是从信息技术应用的广度和深度上，还是从开发的规模和水平上，还存在着一定的差距。目前，国内的医疗信息化建设仍存在着资金投入少，技术力量薄弱，从业人员知识结构欠佳，管理标准不规范等问题。绝大部分医院没有全面实现计算机管理，部分医院的计算机应用仍停留在简单的财务管理模式上，因此，从严格意义上讲，我国医院的信息处理基本上还停留在手工方式，劳动强度大且工作效率低，医师护士和管理人员的大量时间都消耗在事务性工作上，致使\"人不能尽其才\"；病人排队等候时间长，辗转过程多，影响医院的秩序；病案、临床检验、病理检查等许多宝贵的数据资料的检索十分费事甚至难以实现；对这些资料深入的统计分析手工方式无法进行，不能充分为医学科研利用；在经济管理上也因而存在漏、跑、错费现象；医院物资管理由于信息不准确，家底不明，积压浪费，以致\"物不能尽其用\"。开发HIS是解决上述问题的有效途径。HIS系统的有效运行，将提高医院各项工作的效率和质量，促进医学科研、教学；减轻各类事务性工作的劳动强度，使他们腾出更多的精力和时间来服务于病人；改善经营管理，堵塞漏洞，保证病人和医院的经济利益；为医院创造经济效益。

为应对数字化转型挑战，企业需要构建高效、可靠的数据管理体系，实现数据价值最大化。概述了企业数据治理框架的构建原则、核心要素以及实施步骤。 一、 框架目标：打造统一数据底座，赋能业务发展 数据治理建立统一的数据底座，实现实时（Real-time）、按需（On-demand）、全在线（All-online）和自助（Self-service）的数据服务获取（ROAD 体验）。通过优化数据管理和使用，提升各部门工作效率，进而提高企业效益和用户满意度。 二、 核心要素：信息架构为基石，数据标准为准绳 信息架构是数据治理的基础，定义了企业数据的结构和分类。其核心要素包括： 数据资产目录: 记录所有数据资源，便于管理和跟踪数据来源、质量和用途。 数据模型: 描述业务实体及其关系，分为概念层、逻辑层和物理层，满足不同业务需求。主题域分组将数据划分为有意义的业务领域，如客户、产品或运营，并细化为业务对象和逻辑数据实体，每个实体都包含定义其特征和关联关系的属性。 数据标准: 消除歧义、建立统一业务术语，确保企业内部对数据的定义和理解一致。 三、 实施步骤：战略驱动，平台赋能，持续迭代 确立数据驱动战略: 避免重复建设和资源浪费。 构建组织机制: 建立业务与技术双轮驱动的机制，鼓励自主与合作并重。 平台赋能与生态落地: 利用平台工具提升效率，结合实际业务场景落地应用。 数据清洁与贯通: 保证信息架构一致性和数据标准贯彻执行，提升数据质量，保障数据安全。 数据分析与洞察: 跨领域汇聚数据，利用自助式分析工具和人工智能提升决策效率，推动业务自动化，发掘数据价值。 四、 持续演进：紧密结合业务，适应变化 数据治理是一个持续迭代的过程，需紧密结合业务目标，不断演进以适应快速变化的商业环境。

三盟数据治理数据中台建设方案

包含超过100个代码项，如个人性别代码、婚姻状况代码、健康状况代码、学位代码、学历代码、货币代码、民族代码、政治面貌代码等。这些标准化代码项在数据治理中具有重要作用，帮助确保数据管理和信息化的有效实施。

企业财务报告 企业机构的类型/经营方式 企业机构之间的归属关系

信息化时代，IT 部门肩负着为企业提供可靠数据的重任。然而，如何高效整合、分析和应用数据，已成为亟待解决的关键问题。

数据治理白皮书是2015年4月发布的重要文献，探讨和阐述数据治理在信息化和互联网时代的关键作用。随着企业业务的数据化，数据治理逐渐成为企业战略转型的核心要素，涉及到数据标准、业务规范、IT治理、公司治理等多个层面。数据治理的实施不仅仅是对数据进行管理，而是涉及到数据生命周期中的各个环节，包括数据的产生、处理、存储、分析和使用。它要求企业建立一套完善的机制，确保数据的质量、安全性和业务相关性。在国际标准化的背景下，ISO/IEC SC40 WG1专家们普遍认识到数据治理及其标准化的重要性。同时，国内企业正面临着由工业化4.0和互联网金融驱动的战略转型，数据治理成为提升数据资产价值、优化业务流程的关键。本白皮书的主要工作集中于三个方面：研究并提出数据治理的最佳实践路径，帮助企业通过工具和策略避免转型过程中可能遇到的问题，降低试错成本；向数据管理者传播数据治理的基本理念，如数据质量、数据安全和面向业务的数据标准，以确保数据的有效利用；为咨询服务人员提供数据治理的理论框架和案例分析，明确不同行业和企业类型的数据治理切入点，阐述其与IT治理、公司治理之间的关系。白皮书结合了ISO38500、COBIT、DAMA、DGI、IBM和CMMI等国际研究理论，并融合了中国本土的IT治理标准，构建了数据治理模型和方法论。这一理论模型将随着行业实践和反馈不断优化，为企业提供最佳实践框架，同时也为国际、国内及行业标准的制定提供参考。在内容上，白皮书详细介绍了数据治理的基础概念，包括数据、信息与知识的区分，治理与管理的差异，数据管理与信息管理的区别。数据治理不仅关注数据本身，更关注数据如何转化为有价值的信息。信息治理则侧重于如何通过有效的管理策略来保护、管理和利用这些信息，以支持企业的决策和运营。总结而言，数据治理白皮书强调了在当前数字化时代，数据治理对企业的重要性，不仅涉及到技术层面，更需要与业务紧密结合，确保数据的价值得以充分发挥。它提供了理论框架和实践指导，对于企业制定和执行有效的数据治理策略具有深远影响。