摘要：在数字化转型的浪潮中，制造企业面临着数据碎片化、系统孤岛化等诸多挑战，数据治理已成为企业提升核心竞争力的关键举措。本文基于对制造企业数据治理分析项目的全面调研，系统梳理了调研过程、IT 部门与业务部门的现状、高管层的战略期望等核心内容，旨在为企业数据治理方案的

在数字化转型的浪潮中，制造企业面临着数据碎片化、系统孤岛化等诸多挑战，数据治理已成为企业提升核心竞争力的关键举措。本文基于对制造企业数据治理分析项目的全面调研，系统梳理了调研过程、IT 部门与业务部门的现状、高管层的战略期望等核心内容，旨在为企业数据治理方案的制定与实施提供科学依据。通过从整体到局部再到整体的调研逻辑，深入挖掘数据管理痛点，明确建设方向，助力企业实现数据驱动的智能运营。

调研过程遵循从整体到局部再到整体的逻辑，先了解IT系统概况，再深入业务细节，最后回归到企业整体需求。通过这种方式，确保了调研的全面性和针对性，为后续的数据治理工作提供了清晰的方向。

1.调研目的

项目前期的调研旨在为企业的数据治理分析项目奠定基础。结合项目实际需求，通过与各部门深入沟通，全面了解企业当前的数据管理现状、系统应用情况及业务流程。向各部门说明调研是为了精准识别数据治理中的痛点与需求，以便制定科学合理的治理方案，实现降本增效，提升数据质量与管理效率，为企业决策提供更有力的数据支持，助力企业实现数据驱动的发展目标。

2.调研思路

采用从IT部门入手的渐进式调研策略。先通过IT部门全面掌握企业的组织架构，明晰各系统的部署情况，包括系统类型、功能模块等。在此基础上，深入业务部门，详细梳理各部门的业务流程，明确数据在业务流程中的产生、流转和应用环节，精准捕捉具体需求。最后，将调研成果进行汇总整理，以简洁明了的方式向高管进行汇报，为高层决策提供依据。

3.调研结果

通过调研，梳理出企业在系统建设方面，已经部署信息化系统情况，并提出存在系统间集成不足等问题。数据治理分析项目的需求痛点一般主要集中在数据标准不统一、信息孤岛严重、报表统计困难等方面。对于业务部门来说，对数据治理的建设期望包括实现数据互通、提升数据自动化处理能力、建立有效的数据监控机制等。基于这些调研资料，初步形成以系统集成、数据标准化为核心的建设思路。

IT部门的系统调研揭示了企业信息化建设的现状，数据调研则指出了数据管理中存在的问题。通过明确调研提纲，为深入了解IT部门的情况提供了指导，有助于后续数据治理方案的制定。

1.系统调研

在企业数据治理分析项目的系统调研中，需全面梳理各业务系统的部署与应用情况。首先明确系统基本信息，包括系统名称、厂商、部署方式（如本地部署、公有云、私有化云）、上线时间及覆盖业务范围。其次调研系统功能模块，如ERP的供应链、财务、预算模块，CRM的客户管理模块等，以及各模块的使用部门和人员。再者关注系统集成情况，了解系统间数据交互方式，如ERP与OA 的单据集成、MES与ERP的物料数据打通情况，是否存在接口对接问题或信息孤岛。通常我们基于模板进行收集，以下是模板内容：

2.数据调研

除了系统情况外还要调研系统数据管理，包括数据存储结构、主数据管理（如物料、供应商编码规则）、数据更新频率及数据质量现状，如是否存在一物多码、数据重复录入等问题，也就是主数据调研。主数据包括物料、资产、组织、人员、供应商/客户、财务科目等。

另外是分析指标调研，涉及采购、销售、生产等多个业务领域，如采购中的价格趋势、库存中的库龄分析等。但数据存在标准不统一、集成困难等问题，影响了数据的分析和应用。

3.调研提纲

一、系统架构与部署调研

1.当前企业部署了哪些业务系统（如ERP、MES、CRM等）？请说明各系统的厂商、部署方式（本地/云）、上线时间及覆盖的业务范围（如生产、销售、财务等）。

2.各系统的硬件基础设施（服务器、数据库、存储）如何配置？是否存在老旧设备或性能瓶颈（如服务器卡顿、数据库响应慢）？

二、系统功能与数据管理调研

1.各系统的核心功能模块有哪些？例如：ERP是否包含生产计划模块？MES是否支持工艺参数记录？请说明模块的使用频率及业务依赖程度。

2.系统主数据（如物料、供应商、客户、组织架构）的管理规则是什么？是否存在 “一物多码”“一码多物” 现象？主数据的维护流程由哪个部门负责？

3.系统数据的存储周期、备份策略及归档机制是怎样的？是否存在历史数据缺失或不可追溯的情况（如生产记录仅保存 1 年）？

三、系统集成与数据交互调研

1.现有系统间的数据集成情况如何？例如：ERP与MES是否打通物料数据？OA与财务系统是否实现凭证自动生成？请列举已完成的集成点及集成方式（接口开发/中间表）。

2.系统间是否存在 “信息孤岛”？例如：生产数据无法同步至财务系统、销售订单状态无法实时共享。请举例说明具体场景及影响。

3.外部系统（如供应商平台、第三方物流系统）的数据交互方式是什么？是否通过 API对接或人工导入？数据准确性如何保障？

四、数据质量与治理现状调研

1.当前数据质量问题主要有哪些？例如：数据重复录入、字段缺失（如库龄分析表无入库时间）、格式不统一（如日期格式混乱）。请结合具体业务场景说明。

2.是否已建立数据治理组织（如数据管理委员会）或制定数据管理制度（如数据标准、数据安全规范）？现有制度的执行效果如何？

五、数据应用与需求调研

1.各系统的数据分析功能是否满足业务需求？例如：ERP是否支持自定义报表导出？MES能否生成设备效率（OEE）统计图表？若不满足，具体痛点是什么？

2.业务部门对数据可视化、自助分析的需求有哪些？例如：是否需要实时监控生产进度大屏、销售趋势看板？当前是否通过BI工具实现？

3.在数据安全与权限管理方面，各系统如何控制数据访问？是否存在权限混乱（如非财务人员可导出薪资数据）或数据泄露风险？

六、未来规划与痛点调研

1.IT部门对数据治理的核心诉求是什么？例如：打通系统集成、规范主数据、提升数据自动化处理能力。请按优先级排序。

2.对于老旧系统（如超过5年未升级的系统），是否有替换或升级计划？升级过程中数据迁移的难点是什么（如历史数据格式不兼容）？

对业务部门的调研，从部门架构到业务流程，再到具体需求，全面了解了数据在业务中的应用情况。除了询问各部门问题外，还要让各部门谈一下当前的痛点、后续的需求。通过明确调研提纲，确保了对业务部门情况的深入把握，为数据治理与业务需求的结合提供了依据。

1.部门架构

在制造企业业务部门部门架构调研中，需全面了解组织设计与业务协同的深层逻辑。首先明确部门人员编制，包括总人数及岗位分布，如生产车间区分制造与分包团队。其次梳理岗位职责边界，例如销售部覆盖商务部、自营部等分支，商务部负责订单汇总，自营部管理代理商账号。再者分析汇报关系与跨部门协作流程，如采购部周计划需经OA提报后流转至生产、财务审批，QA部门同时对供应商质量与生产过程实施监控。最后调研组织架构与系统权限的映射关系，例如MES系统中车间组长与操作工的权限差异，ERP中财务成本中心与实际部门编制的匹配度，为数据权限设计与流程优化提供依据。

2.业务流程

在制造企业业务部门业务流程调研中，需以数据流转为主线拆解业务全链条。首先梳理核心流程环节，如采购部从周/月计划到合同审批、到货结算的完整路径，明确各节点输入输出文件。其次分析流程中的数据交互，例如生产车间领料时需从MES获取生产指令，通过纸质单据与ERP物料数据联动，关键原辅料投料后反馈财务核算成本。再者识别流程痛点，仓库入库时GMP编码手工编写，ERP不支持自定义规则引发追溯困难。还要调研流程与系统的集成度，生产计划部周计划形成MES工单后，仍需人工从系统获取数据指标。最后关注异常处理机制，如采购紧急插单、生产计划临时变更的审批流程，为数据治理中的流程标准化与自动化改造提供依据。

3.调研提纲

一、采购部门调研问题

1.采购部当前设置了哪些岗位（如供应商管理岗、采购执行岗）？各岗位人数及分工（如寻源比价、合同审批）如何？

2.采购决策是否需跨部门协作（如QA参与供应商资质审核）？汇报路径是直接向供应链总监还是需抄送财务部门？

3.周计划与月计划的提报流程是什么？是否基于BOM表手工计算后通过OA提报？计划变更时如何同步至生产与财务系统？

4.供应商配额管理机制是否上线？若上线，系统如何关联配额数据与采购订单（如限制超配额下单）？

5.采购发票与到货数据在ERP中的匹配流程是什么？是否存在财务付款与实际到货数量不一致的情况？

二、生产部门调研问题

1.生产车间的组织架构如何划分（如原液线、分包线、设备运维组）？各产线人员编制及技能要求（如冻干机操作资质）是什么？

2.生产计划部与车间的汇报关系是怎样的？计划部3人团队如何协调工单下发与产能统计工作？

3.生产领料流程中，车间如何获取ERP物料数据？是否存在领料单与MES工单脱节的情况（如手工填写纸质单据）？

4.关键原辅料的称量数据如何上传至MES系统？设备数据能否自动采集？

5.生产周期的统计口径是什么？是否包含检验等待时间？数据如何同步至财务成本核算？

三、财务部门调研问题

1.财务部的岗位设置是否区分核算、资金、成本？各岗位是否存在职责交叉？

2.集团财务与子公司财务的管控模式是什么？合并报表的编制流程中，数据如何从子公司系统归集至集团？

3.OA与ERP的凭证集成覆盖了哪些业务场景（如费用报销、采购付款）？销售费用匹配订单为何仍需线下处理？

4.成本核算时，如何获取MES中的物料消耗数据与生产工时数据？是否存在数据滞后（如次月手工录入）？

5.预算编制流程中，各部门提报的预算数据如何与ERP系统对接？超预算审批的线下流程是否影响数据实时性？

高管领导的调研环节，将前期部门调研的结果进行了升华，从企业战略层面明确了数据治理的方向和目标。通过总结汇报、高层访谈和沟通建设期望，确保了数据治理项目与企业整体发展战略的一致性。

1.总结汇报

将IT部门和业务部门的调研内容进行汇总，包括系统建设情况、数据管理现状、各部门的需求痛点等。向高管展示企业在数据治理方面存在的问题，如系统集成不足、数据标准不统一、信息孤岛严重等，以及各部门对数据治理的期望。根据问题和期望出具大致的建设方案和建设思路。

2.高层访谈

数据治理分析项目高管访谈聚焦企业战略定位，明确数据治理在产能扩张等目标中的角色，识别跨部门数据协同障碍与系统集成瓶颈，确定短期打通数据链路、长期建设数据中台等目标，规划治理组织架构、预算及人才投入，考量数据安全合规风险与变革管理挑战，确保治理方案契合企业战略并落地。

3.建设期望

与高管沟通后，明确数据治理建设期望以及切入点。以系统集成为例，优先打通ERP、MES、OA等核心系统数据链路，实现生产指令、采购订单、财务核算等业务数据的实时交互。同步建立覆盖物料、供应商、客户等主数据的统一标准管理体系，通过编码规则标准化、数据质量校验机制提升数据一致性。在此基础上构建数据分析平台，整合生产效率、销售趋势、成本波动等指标，形成支撑产能规划、市场拓展等战略决策的数据支撑体系，最终推动企业向数据驱动的智能运营模式转型。

调研总结环节对整个调研过程进行了回顾和梳理，分析了常见痛点，提出了建设思路，并对调研的成果和后续工作进行了总结。这有助于确保数据治理项目能够有的放矢地解决企业存在的问题，实现数据治理的目标。

1.常见痛点

调研中各部门的常见痛点包括系统间数据集成困难，形成信息孤岛；数据标准不统一，导致数据一致性差；报表统计困难，数据获取和分析效率低；设备数据采集不足，影响生产过程的监控和优化；数据追溯能力不足，难以满足质量管控要求等。

2.建设思路

结合调研中的痛点，参考最佳实践，提出以下建设思路：首先进行系统集成，打通各系统间的数据接口；建立统一的数据标准和主数据管理体系；加强数据采集和治理，提高数据质量；构建数据分析平台，实现数据的可视化分析和应用；建立数据治理组织和制度，确保数据治理工作的持续推进。

3.说在最后

通过前期的调研了解企业的数据治理现状和需求，为数据治理分析项目的开展提供了有力的支持。通过调研，输出了系统建设情况、需求痛点、建设思路等内容，为后续的项目规划和实施奠定了基础。在今后的工作中，将根据调研结果，进一步细化数据治理方案，确保项目的顺利实施。

数据治理是一项系统性工程，需企业管理层牵头建立跨部门数据治理委员会，明确数据权责体系，结合业务场景制定数据标准与质量规则。通过数据中台整合分散数据资产，运用AI工具实现快速建设，同步构建数据安全管控体系。各部门需在数据采集、存储、应用全流程协同配合，持续优化治理流程，方能释放数据价值，为数字化高质量发展注入动力。

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