本书系统阐述了企业数据战略与数据体系建设的完整方法论，并结合多家行业龙头企业的实战案例，为读者提供从理论到落地的全景指南。全书分为两篇。第1篇“理论介绍”，共4章：第1章解析数据战略的时代必然性，数据战略、业务战略与数智化转型战略的“铁三角”关系，以及数据体系的核心能力等；第2章详细拆解数据战略的规划、实施与评估全流程；第3章给出数据体系规划的方法与步骤，并介绍高质量数据集、企业级数据智能体与知识工程、可信数据空间的建设规划；第4章聚焦数据应用场景的设计方法与培育机制，并提供工业企业等数十个典型场景参考清单。第2篇“案例精选”，涵盖石化行业、交通行业、电信行业、能源行业、电力行业、港口行业、投资行业等在数据体系建设方面的真实案例。本书适合企业高管、首席数据官、数字化转型负责人、数据治理从业者、IT架构师及管理咨询顾问阅读，也可作为高校数据管理与数字经济相关专业的参考用书。

蔡春久中国信息协会数字治理专业委员会副主任兼秘书长，数治云联合创始人，“数据工匠俱乐部”创始人。主导编写《数据治理工业企业数字化转型之道》《数据标准化企业数据治理的基石》。作为项目负责人或主要成员，编写了十余项国家和行业标准。具有27年的TT咨询和数据治理行业经验为中国石化、南方电网、国家电投、中国核工业集团、中国航天科工集团、腾讯等100余家“世界500强”企业提供数据治理服务。杨大寨安徽省投资集团中安研究院研究员、博士、高级工程师。中国信息协会数字治理专业委员会智库专家、全国质量监管重点产品检验方法标准化技术委员会委员、安徽省政府信息化专家咨询委员会委员。在高校、政府及企业多维场景中从事信息化战略规划、系统建设与管理工作近30年:在企业资源规划、数据治理、网络安全、电子政务、人工智能等领域积累了丰富的经验,主持或参与多项省、市级重点科技攻关项目聚焦人工智能、数据治理、数字化转型等前沿方向，取得省级科技成果3项、国家发明专利1项、国家软件著作权4项。在国家级核心期刊及全国性专业学术会议上发表学术论文数十篇。王建全青岛海洋发展集团有限公司数智运营中心主管，中国信息协会数字治理专业委员会智库专家，具有近20年的软件开发、项目管理及数据治理方面的经验，参与全球首艘智慧渔业深远海养殖工船“国信1号”智慧化项目建设，曾为国家电网、中国外运、海尔集团、梅赛德斯-奔驰集团、山东农商行及政府等单位提供项目管理及数据治理服务。杨晓晨毕业于西安交通大学计算数学专业，核能行业协会专家委员会成员，中国广核集团有限公司上海科技公司原副总工程师:在能源企业信息化管理、ERP项目建设数字化转型方面具有40年工作经验;主持并参与了超大型能源企业ERP项目建设与多个信息化建设项目，以及大型能源企业集团大数据中心建设、数据治理项目建设。

目录



第1篇 理论介绍
第1章 数据战略与数据体系解析 2
1.1 数据战略的时代必然性 2
1.1.1 数据爆炸时代的企业挑战与机遇 2
1.1.2 数据的国家战略地位与全球竞争格局 4
1.1.3 不同国家/地区的数据战略框架对比和重点关注领域 5
1.1.4 国家政策指引下的数据战略重点 7
1.2 数据战略是什么 8
1.2.1 战略的定义和本质 8
1.2.2 数据战略的定义和特征 10
1.2.3 为什么需要数据战略 11
1.3 数据战略、业务战略与数智化转型战略 12
1.3.1 数据战略与业务战略的互动关系 12
1.3.2 数据战略与数智化转型战略的融合 13
1.3.3 避免战略割裂：数据战略、业务战略、数智化转型战略的“铁三角”关系 14
1.4 数据体系解析 18
1.4.1 数据体系相关概念 18
1.4.2 从管理视角看数据体系 20
1.4.3 从技术视角看数据体系 22
1.4.4 数据体系的核心能力：从三位一体到五维能力构建 24
1.4.5 数据体系的价值闭环：驱动决策、赋能业务与持续演进 29
1.4.6 数据治理发展的八大趋势 31
1.5 数据战略规划应关注七大核心内容 42
1.5.1 不做“空中楼阁”：数据战略与业务战略的精准对齐与价值落地 42
1.5.2 数据组织管控“五维体系”：数据战略落地的核心保障与迭代指南 42
1.5.3 从“摸不着”到“用得顺”：数据架构撑起企业数据战略落地全链路 43
1.5.4 深耕数据文化，夯实战略底盘：战略落地的“土壤”与“根系” 44
1.5.5 数据战略目标达成：数据治理实施路径与资源保障 44
1.5.6 破茧成蝶：数据战略驱动价值显性化的螺旋上升之路 45
1.5.7 数智融合底座：集成交付“采—存—算—管—用”的数智化核心载体 45
第2章 数据战略规划、实施与评估 46
2.1 数据战略概述 46
2.2 数据战略规划 53
2.2.1 识别干系人 55
2.2.2 数据战略需求评估 56
2.2.3 数据战略制定 57
2.2.4 应用场景设计 60
2.2.5 数据战略发布 61
2.2.6 数据战略修订 62
2.2.7 主要理论方法与技术 62
2.3 数据战略实施 66
2.3.1 制定评估准则 68
2.3.2 开展现状评估与差距分析 69
2.3.3 战略任务分解和实施路径制定 69
2.3.4 明确实施资源保障 70
2.3.5 重点任务推进和实施 71
2.3.6 过程监控 71
2.3.7 主要理论方法与技术 72
2.4 数据战略评估 73
2.4.1 建立任务效益评估模型 77
2.4.2 编制业务案例 78
2.4.3 效益与价值评估 80
2.4.4 阶段评估 83
2.4.5 主要理论方法与技术 84
2.5 数据战略评价指标 85
2.6 本章精要 86
第3章 数据体系规划方法与步骤 88
3.1 规划目标和内容 88
3.1.1 规划目标 89
3.1.2 实施注意事项 89
3.1.3 方法论 90
3.2 规划步骤 92
3.2.1 第一阶段：现状调研及需求分析 92
3.2.2 第二阶段：数据体系顶层规划 96
3.2.3 第三阶段：实施路线图规划 114
3.2.4 项目成果展示 117
3.3 高质量数据集建设规划 118
3.3.1 战略意义与背景分析 118
3.3.2 高质量数据集的核心特征与标准体系 120
3.3.3 建设路径与实施方法 121
3.3.4 关键技术能力建设 122
3.3.5 组织保障与实施管理 123
3.3.6 实践案例与经验总结 124
3.3.7 发展趋势与未来展望 125
3.4 企业级数据智能体和知识工程建设规划 125
3.4.1 智能体技术的战略价值与时代背景 125
3.4.2 智能体系统架构设计与技术实现 126
3.4.3 智能体技术演进路径与实践路线 127
3.4.4 智能体工作流设计与创新实践 129
3.4.5 智能体网络与生态体系建设 130
3.4.6 智能体与数据平台融合实践 130
3.4.7 非结构化数据处理平台建设 131
3.4.8 实施路径与组织保障体系 132
3.4.9 智能体技术发展展望 132
3.5 可信数据空间建设规划 133
3.5.1 可信数据空间的战略意义与政策背景 133
3.5.2 可信数据空间的核心概念与架构体系 133
3.5.3 可信数据空间的关键技术组件 135
3.5.4 可信数据空间的实施路径与方法论 137
3.5.5 可信数据空间的典型应用场景 138
3.5.6 可信数据空间的生态建设与运营机制 139
3.5.7 挑战展望与发展趋势 140
3.6 本章精要 141
第4章 数据应用场景设计 142
4.1 数据应用场景定义与设计 143
4.1.1 总体概述 143
4.1.2 数据应用场景定义 143
4.1.3 数据应用场景的典型特征 147
4.1.4 数据应用场景建模和设计方法 148
4.2 数据应用场景管理 157
4.2.1 数据应用场景管理原则 157
4.2.2 数据应用场景建设方法论 158
4.2.3 数据应用场景培育 158
4.2.4 数据应用场景提炼 159
4.2.5 数据应用场景评选 160
4.2.6 数据应用场景应用管理 161
4.3 数据应用场景建设 162
4.3.1 数据应用场景的开放融合 162
4.3.2 数据应用场景清单发布 163
4.3.3 数据应用场景孵化机制建立 163
4.3.4 以数据应用场景示范工程引领数据应用场景建设 163
4.3.5 “以用促治”开展场景驱动模式 163
4.3.6 企业数据应用场景建设的发力点 164
4.3.7 利用AI技术推动数据应用场景建设 166
4.4 数据应用场景参考案例 169
4.4.1 集团企业常见智能化应用场景清单 169
4.4.2 工业企业十大典型数据应用场景示范案例 177
4.5 本章精要 189

第2篇 案例精选
第5章 中国石化战略财务管控体系的构建与实施 192
5.1 背景介绍 192
5.2 建设方案 193
5.2.1 战略财务管控体系总体架构 194
5.2.2 长期价值量化模型 194
5.2.3 战略财务“六步法” 197
5.2.4 “三阶五级”预算牵引体系 199
5.2.5 六类资源优化配置策略 200
5.2.6 高质量发展指标运营评价体系 201
5.3 数据治理与数字化服务平台建设 202
5.3.1 数据治理总体框架 202
5.3.2 数据治理工作方法 202
5.3.3 数据治理运营体系 205
5.3.4 数字服务平台工具支持 206
5.4 实施效果 209
5.4.1 战略上支撑产业布局 209
5.4.2 运营上推动高质量发展 209
5.4.3 效益上促进价值创造 210
5.4.4 管理上引领财务转型 210
第6章 中交集团的资产化范式：全链条数据入表与资本化，实现数据从资源到
资本的质变 212
6.1 背景介绍 212
6.2 项目实施 215
6.2.1 总体目标与战略定位 215
6.2.2 “三阶段、六步走、五次价值释放”方法体系 216
6.2.3 实施成效 222
6.3 项目创新点及亮点 222
6.3.1 方法论创新：构建央企数据资产化的系统化路径 222
6.3.2 治理与机制创新：构建贯通业务链与资本链的治理体系 223
6.3.3 价值实现创新：贯通数据、资产与资本的价值链条 223
6.4 未来展望 224
6.4.1 经济效益深化：从成本优化走向资本增值 224
6.4.2 管理效能重塑：从制度治理迈向智能治理 225
6.4.3 央企示范引领：构建行业数据要素化与资产化标准样本 225
第7章 中国移动客户运营能力跃迁：从实时数据底座到智能化运营体系 227
7.1 背景介绍 227
7.2 主要问题与挑战 228
7.3 建设目标和思路 229
7.4 本体：打造企业运行态的语义底座 231
7.4.1 本体的定位：企业运行态的统一语义载体 232
7.4.2 本体的核心能力一：运营态语义的完整承载能力 232
7.4.3 本体的核心能力二：面向应用与AI大模型的数据装配能力 233
7.4.4 本体在集团与省公司中的能力分工 233
7.4.5 本体支撑下的AI决策闭环能力 234
7.4.6 本体的综合价值：连接治理、装配与智能的关键枢纽 234
7.5 本体的实践应用 234
7.5.1 移动集团：“全网客户中心实时数据底座”解决方案 235
7.5.2 北京移动：“DataReady数据实时装配中心”解决方案 236
7.5.3 北京移动：“结构化数据图表征预训练 + 小样本业务模型微调”解决方案 238
7.6 技术平台与能力支撑 239
7.6.1 平台总体定位与设计原则 239
7.6.2 平台整体架构概览 240
7.6.3 Flow-Stack平台数据架构 243
7.6.4 Flow-Stack平台核心功能 245
7.6.5 Flow-Stack平台性能 245
7.6.6 AI能力介绍：通用图表征预训练模型 246
7.6.7 Flow-Stack平台、GraphXpert模型与数据湖的协同机制 247
7.7 实施路径：从工程建设到规模化复制 247
7.7.1 移动集团：“全网客户中心实时数据底座”实施路径 247
7.7.2 北京移动：“DataReady数据实时装配中心”实施路径 249
7.7.3 北京移动：“结构化数据图表征预训练+小样本业务模型微调”实施路径 250
7.8 应用场景和建设效果 252
7.8.1 移动集团：“全网客户中心实时数据底座”应用场景和建设效果 252
7.8.2 北京移动：“DataReady 数据实时装配中心”应用场景和建设效果 253
7.8.3 北京移动：“结构化数据图表征预训练+小样本业务模型微调”应用场景和建设
效果 254
7.9 建设效果：以本体为核心的客户运营能力提升 255
7.10 技术创新与行业价值 256
第8章 数据“核”动力?电力新图景：能源央企数据治理实战全景 258
8.1 背景介绍 258
8.2 业务痛点 258
8.3 数据治理应用场景建设方案 259
8.4 场景目标 261
8.4.1 核电厂运行数据 262
8.4.2 工程造价数据 262
8.5 设计思路和实施方法 263
8.5.1 核电厂数据治理 264
8.5.2 工程造价数据治理 265
8.6 解决方案 266
8.6.1 核电厂数据治理方案 267
8.6.2 工程造价数据治理方案 272
8.7 应用成果总结 274
8.8 创新点 276
8.9 未来展望 277

第9章 湖南电力数据战略：体系、场景与价值跃迁 278
9.1 背景介绍 278
9.2 项目实施 280
9.2.1 定目标 281
9.2.2 建体系 281
9.2.3 明任务 286
9.2.4 制计划 286
9.2.5 重实践 287
9.3 未来展望 300
第10章 从“治理”到“智理”：港口行业以“1234X”战略打造世界级数据
引擎 302
10.1 背景介绍 302
10.2 数据治理体系建设 304
10.2.1 数据资源目录框架搭建：摸清家底，奠定规范基础 305
10.2.2 数据战略规划：明确方向，锚定发展蓝图 308
10.2.3 数据治理组织与制度：构建支撑，夯实治理根基 309
10.2.4 数据治理体系建设：强化支撑，打通数据流转脉络 312
10.2.5 数据资产管理运营规划 314
10.3 落地路径规划 315
10.3.1 三年行动计划方案设计 315
10.3.2 重点项目清单制定 316
10.4 数据应用场景 317
10.4.1 港口行业大数据治理的特殊性 317
10.4.2 一体化数据基础设施总体架构 321
10.5 亮点与成果 329
10.5.1 适配港口行业的组织架构与制度体系 329
10.5.2 全覆盖的顶层规划框架 329
10.5.3 二级湖仓架构的共享流通平台底座方案 330
10.5.4 三年行动计划与重点项目清单 330
10.5.5 标准化的配套知识文档体系 330
10.6 迈向数智融合新纪元：港口行业数据治理的未来发展 331
10.6.1 数据治理的演进：从“治理”到“智理”的范式转变 331
10.6.2 数据应用场景的深化：从“可视化”到“可决策”的智能跃迁 332
10.6.3 数据要素的价值效应：从“降本增效”到“生态增值”的价值升华 334
10.7 未来展望：迈向以数据要素为核心驱动力的智慧港口新生态 335
第11章 从“四源分立”到“数据融通”：天津能源15域治理构建智慧能源
新生态 336
11.1 背景介绍 336
11.2 项目实施 339
11.2.1 盘资源，清家底，构建数据全景 340
11.2.2 定架构，立制度，筑牢治理基础 341
11.2.3 治试点，探路径，积累治理经验 344
11.2.4 用数据，挖价值，驱动业务发展 346
11.3 亮点与成果 348
11.3.1 构建能源特色治理体系，夯实数字化转型根基 348
11.3.2 地址数据标准化治理，筑牢跨域服务协同根基 348
11.3.3 与民生服务深度融合，打造城市能源服务标杆 348
11.3.4 数据要素价值化成效显著，降本增效成果突出 349
11.3.5 跨域协同与标准共建，助力能源数据要素流通 349
11.4 未来展望 349
第12章 全场景数据治理驱动城市轨道交通智慧化转型实践 353
12.1 背景介绍 353
12.2 业务痛点 354
12.3 数据治理应用场景建设方案 354
12.3.1 数据中心基础设施和私有云平台 355
12.3.2 数据中心云安全 358
12.3.3 数据中心大数据平台 361
12.3.4 数字孪生基础服务中台 362
12.3.5 基于BIM的三维协同设计平台 363
12.3.6 城市轨道交通综合管控平台 364
12.3.7 站台门智慧运维平台 366
12.4 建设效果 369
12.4.1 实践效果 370
12.4.2 产生的收益 370
12.5 创新点及亮点 372
第13章 数据驱动资本增值：地方国资投资集团治理创新与实践 373
13.1 背景介绍 373
13.2 数据应用挑战与趋势 373
13.2.1 数据应用的5项挑战 374
13.2.2 数据应用的4个趋势 375
13.3 数据应用需求分析 376
13.4 数据应用场景建设方法 377
13.4.1 找场景 378
13.4.2 选场景 378
13.4.3 画场景 379
13.4.4 建场景 380
13.5 典型数据应用场景实践案例 380
13.5.1 基于主数据治理支撑实现“募、投、管、退”一体化应用和业财一体化应用 381
13.5.2 基于投资（基金）数据规范开展系统建设应用场景 385
13.5.3 投资交易数据的大额资金支出动态监测应用场景 388
13.6 未来展望 390
附录A 缩略语表 393
附录B 术语表 396