2021年7月，经过多轮考察、多家竞标，火龙果软件中标 吉利汽车的《OTA数据治理》咨询项目。目前咨询团队已经驻场实施，期待能够和吉利的专家团队一起合作，建立汽车工业领域数据治理的典范。

咨询需求

1) 对现有数据进行调研、收集和整理，建立OTA数据运营的产品数字化模型，包括但不限于： 车辆型号数据； 车辆功能描述数据； 车辆电子电器相关零部件的装配数据； 车辆生产配置数据（证书、网络地址、安全访问常数等）； 车辆软件版本数据（包括软件BOM等数据）； 车辆订单、定制数据； 车辆的售后变更数据。 2) 梳理出上下游数据的关联关系及同步机制，包括： 摸排并明确数据源头与系统间流转； 明确数据owner； 明确数据变更流程； 设计并实现数据的流动看板。 3) 健全OTA相关的数据治理及监控手段，保证OTA数据在研产供销全生命周期中流转的准确性和一致性，制定风险预警机制，保障数据质量和安全性； 4) 基于数据咨询成果，制定未来数字化实施方案，实现前台-中台-后台的数据运营信息化体系，能够与数据湖等数据分析预测平台进行打通；

咨询策略

针对咨询需求，咨询策略如下所示：

首先对现在的数据进行调查

然后对现有的数据进行建模

提炼能够长期适应发展需要的数据架构

基于数据架构可以进行：

1) 制度建设，制定相应的数据规范和管理制度

2) 方案设计，为未来的数据平台建设给出明确的建设思路。

   数据治理是企业数字化的基础，涉及企业内部长期积累的各种数据，数据治理过程是一个历时时间长、涉及人越多、涉及专业多的复杂工程，所以需要严谨而且清晰的工程方法。为此，我们采用如下的数据治理工程方法（基于模型库）：

   数据治理工程包括：数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、引用和主数据管理、数据仓库和商业智能、文档和内容管理、元数据管理、数据质量管理。这就需要强大的在数据建模和管理工具支持，本次咨询，选用强大的建模工具EA中建立相应的数据治理工作包。

   数据治理是一个组织级的团队长期的工作，这就需要共享模型库的支持，为此我们基于web EA专门构建了模型库让数据治理团队可以实现团队基于模型库的实现数据模型和数据共享，大大提高IT架构对信息化建设的支持作用。如下是EA+ Web EA+模型库 的数据治理工程工具方案：

   本咨询项目的目标是能够为未来的业务活动提供完善的数据服务，这就需要建立数据平台体系，如下是本咨询构建的数据平台体系建设方案：

咨询服务简介

火龙果以20多年软件工程和系统工程的专注积累，为客户提供高质量的咨询服务。

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