一、数据战略方面
1.集团战略环境的分析和预测
分析影响集团数据战略的内外部环境。内部环境包括：集团的业务战略、相关政策、业务部门的现状和未来的发展方向；集团数据治理的成熟度，以及现行的数据治理对业务的支持程度，要找出差距，明确改进和恶提升方向。外部环境包括：社会、经济、政治、文化、技术等各个领域现在或将来可能发生的变化情况。数据战略的制定要包括内外部环境的各个相关因素，使得数据战略成为企业战略不可分割的重要组成部分。
2.识别数据战略
集团要结合自身发展业务战略、信息化战略的要求来识别数据战略。数据战略来源于业务并服务于业务，集团需要需要结合自身的业务发展要求来制定数据战略。
3.制定数据战略目标
数据是集团各单位各部门共同拥有的资源和资产，数据不能“私有化”，应对数据资产进行集中管理，统一治理，按需使用，从而使数据资产的效用最大化。制定数据目标要以业务应用为目标，数据管理为手段，在实现数据标准化管理的同时提升数据的应用效率，并确保数据的合规使用。
4.编制数据战略实施纲要和实施计划
集团要编制实施纲要和实施计划，列明实现各子目标应采取的具体行动措施，以及相应的责任。实施计划的制定要与集团实际相结合，可执行、可量化、可评估。
数据战略实施纲要主要包括：
1）实施数据战略纲要的现状和基础
2）指导思想、基本原则
3）总体目标、阶段目标
4）主要任务
5）配套机制及保障措施
实施计划主要包括：
1）按部门进行数据战略目标的分解和细化，并制定每个细化目标的实施点和详细实施计划
2）确定每个实施计划的起止时间、负责部门/岗位/角色/人员、明确输入/输出成果。
3）明确分阶段的短期目标
5.落实实施战略的措施
实施战略的措施主要是为实现数据战略而建立的相关的保障措施，主要包括数据管控和技术工具体系。管控体系包括数据治理体系、数据标准规范体系、数据管理流程、数据管理制度等。
6.回顾和考核
对相关部门的数据治理进行定性和定量和衡量、打分、并公布考核结果。通过绩效的考核促进数据治理工作的有效展开，对数据战略目标进行验证，发现问题和不足并及时实施改进措施，从而是数据战略目标不断的完善和优化。
二、数据标准化方面
1.数据盘点和评估
（1）通过现状调研和需求收集，充分了解数据标准化的现状和诉求。
（2）通过数据资源盘点，沥青存量数据标准化的状况和问题。
（3）结合数据评估和对标成功实践确定数据标准化的基线和目标。
2.制定标准化制度规范
根据前期的数据盘点和评估结果，结合集团战略和业务，制定标准的数据资产管理规范、数据标准管理规范、数据质量管理规范、数据存储管理规范、数据安全管理规范、数据目录管理规范、数据模型管理规范、数据开放管理规范、数据共享管理规范、主数据管理规范、数据指标管理规范、元数据管理规范、数据分类管理规范、数据采集规范、业务术语管理规范、业务规则管理规范、命名规则管理规范、数据源管理规范、数据流程管理规范、数据维护管理规范、数据管理规范等。
3.建立数据标准化保障机制
（1）组建标准化专业团队，制定有效的认责流程、制定明确的认责分工，确定数据绩效评估规则、绩效评估的步骤和流程，为数据标准化提供组织保障。
（2）对集团生产经营管控测各类数据资产制定标准规范的相关管理办法、管理规范、流程规范、维护细则、操作手册、技术规范等制度性文件，为数据标准化提供制度支撑。
（3）制定有效的认责流程、制定明确的认责分工，确定数据绩效评估规则、绩效评估的步骤和流程。
（4）建立数据人才培训体系、人才评估体系，明确数据人才的知识和能力结构要求，制定人才培养计划。
（5）加强数据文化理念和案例宣传，提升各级管理人员的数据思维。
4.数据化标准实施
（1）建设技术平台和工具，为数据标准化实施落地提供技术支撑。
（2）针对数据标准化各个关键域逐一开展专项实施，确保各项关键目标落地。
三、数据集成方面
1.数据源分析和识别
分析和识别集团生产、经营、管控测数据源，包括数据库、文件系统、API接口等，确定需要集成的数据源和数据类型。
2.数据格式和结构转换
针对不同数据源的数据格式和结构差异，根据已制定的数据集成规范对数据进行数据格式和结构转换，使其能够适应目标数据存储的要求。
3.数据清洗和转换
对已集成的数据进行清洗和转换，包括数据去重、数据格式修复、数据映射等，以确保数据的准确性和一致性。
4.数据集成方案设计
根据数据源和目标数据存储的特点和需求，设计合适的数据集成方案，包括数据集成方式、数据传输方式、数据同步频率、数据转换逻辑等。
5.数据安全和权限控制
根据数据分类和分级规范，对数据集成过程进行安全控制，包括数据加密、身份验证、权限控制等，防止数据泄露和非法访问。
6.数据质量管理
根据数据质量管理规范，对集成的数据进行质量监控和评估，及时发现和解决数据质量问题。
7.监控和维护
建立数据集成的监控和维护机制，对数据集成过程进行实时监控，及时处理数据传输中的错误和异常情况。
8.数据集成平台建设
综合考虑数据的来源、格式、质量要求、安全性需求等因素，建设统一数据集成平台，实现数据的统一集成、管理、整合和交互。
9.数据集成测试和验证
对数据集成过程进行测试和验证，确保数据集成的准确性和可用性，验证数据的一致性和完整性。
四、数据服务方面
1.数据服务需求分析
分析集团各部门、各业务对数据的需求，包括数据的类型、格式、频率、访问方式等，以明确数据服务的目标和范围。
2.设计数据服务架构
设计数据服务的架构，制定数据服务层、接口规范，数据访问控制机制等，确保数据服务的可扩展性、安全性和灵活性。
3.建立数据服务目录
建立数据服务目录，对可用的数据服务进行分类、描述和索引，使用户能够快速找到需要的数据服务。建立数据服务共享机制，包括发布和订阅机制、合规性和合约管理等，支持数据共享和重用。
4.建立数据访问和授权机制
建立数据访问和授权机制，确保只有经过授权的用户能够访问相应的数据服务，保护数据的安全和隐私。
5.建立数据服务监控和管理机制
建立数据服务的监控和管理机制，对数据服务的运行状态进行监控，及时处理和解决数据服务中的问题和故障。
6.建立数据服务质量管理机制
建立数据服务质量管理机制，对数据服务的质量进行监控和评估，及时发现和解决数据服务质量问题，提供高质量的数据服务。
7.建设数据服务工具
建设数据服务工具，为数据服务提供技术支持，使得数据服务的创建、部署、管理和监控变得更加简单和高效。
8.建立数据服务评估机制
建立数据服务评估机制，定期进行数据服务的评估和改进，根据反馈内容和需求，不断优化和完善数据服务，提高用户满意度和数据服务的价值。
五、数据治理方面
1.制定数据治理战略和规划
制定数据治理的战略和规划，明确数据治理的目标、范围、原则和策略，为数据治理的实施提供指导。
2.建立数据治理组织架构
建立数据治理的组织架构，明确各个角色和责任，并确保数据治理团队具备合适的人员、技能和资源。通过建立数据治理组织架构可以更好地组织和管理数据治理活动，确保数据的质量、安全和合规性，提高数据的可信度和可用性，实现数据驱动的业务决策和创新。
3.建立数据资产清单
建立全面的数据资产清单，对集团所有重要的数据资产进行梳理和记录，通过对数据资产识别、数据资产描述、数据资产分类、数据资产关系、数据资产属性、数据资产访问权限、数据资产风险评估、数据资产生命周期管理、数据资产文档化、数据资产治理责任等对数据资产的管理，以便更好地了解和管理自己的数据资产，提高数据资产的可见性、可管理性和可控性，从而支持数据驱动的决策和业务创新。
4.建立数据质量管理体系
建立完善的数据质量管理体系，包括明确数据质量管理的战略目标和方向，制定数据质量策略和指导原则、制定数据质量规范和标准、建立数据质量评估和度量机制制定数据质量改进计划、建立数据质量监测和控制机制、开展数据质量培训和意识提升活动、建立数据质量文档和报告等对数据质量的管理。通过数据质量管理体系，可以更加全面管理数据质量，识别和解决数据质量问题，提高数据可信度和价值，为业务决策和运营活动提供可靠的数据支持
5.建立数据安全和隐私保护体系
建立完善的数据安全和隐私保护体系，包括识别数据安全需要、制定数据安全制度、定义数据安全细则、评估数据安全风险、实施控制和规程等对数据安全的管理，通过数据安全和隐私保护体系确保数据的安全性和隐私保护，增强用户的信任度，确保合规性，并避免潜在的数据泄露和滥用风险。
6.建立元数据管理体系
建立完善的元数据管理体系，包括对元数据进行分类归类，建立元数据模型、制定元数据管理流程、确定元数据的存储方式和结构、制定元数据标准规范、建立元数据的血缘和影响分析机制、建立元数据的治理和监管机制等元数据的管理，通过元数据管理体系可以更好地管理和利用数据资产，提高数据治理的效率和质量，促进数据驱动的决策和创新。
7.建立主数据管理体系
建立完善主数据管理体系，包括对主数据进行定义和分类、建立主数据的模型、确定主数据的采集和录入方式、确定主数据的存储方式和结构、建立主数据的更新和维护机制、支持主数据的共享和集成、建立主数据的治理和安全机制、建立主数据质量管理机制等主数据的管理，通过主数据管理体系可以更好地管理和利用核心的主数据，提高数据质量和一致性，减少数据冗余和错误，促进数据驱动的决策和业务创新。
8.制定数据治理流程和规范
围绕数据治理的对象：数据标准、数据质量、元数据、主数据、数据安全等内容，结合数据业务属性，建立数据的生产、流转、使用、归档、销毁的整个生命周期管理的过程。制定数据治理的流程和规范，明确数据的采集、处理、存储、共享等各个环节的规范和要求，确保数据治理的一致性和可持续性。规定数据治理的认责体系、数据治理的业务流程、数据治理的支持环境、人员角色和岗位职责和颁布数据治理的规章制度、流程等，为数据治理的开展提供有据可依的管理办法。
9.主题域梳理建设
根据业务需求和数据特点，将数据按照主题或领域进行分类，将主题域划分为战略发展类主题域（战略规划主题、计划与预算主题、投资管理主题、绩效管理主题等）、管理支持类主题域（人力资源管理主题、物资管理主题、项目管理主题、内控审计管理主题等）和生产执行类主题域（生产管理主题、生产调度管理主题、生产安全主题、科技与工艺管理主题、设备管理主题等）。通过主题域建设，可以更好地组织和管理数据，提高数据的可理解性、可维护性和可重用性。
10.建设数据治理技术工具
根据数据治理体系架构，建设数据治理相关技术工具。数据治理工具主要包括数据资产管理工具、数据模型管理工具、数据指标管理工具、数据质量管理工具、数据安全管理工具、数据交换与服务工具、主数据管理工具、元数据管理工具等。通过数据治理工具，可提升数据治理的效率和效果。
11.数据治理培训和沟通
开展数据治理培训，提升组织内部人员对数据治理的理解和能力，同时加强与业务部门的沟通和合作，推动数据治理的落地和实施。
12.建立数据治理监督和评估机制
建立数据治理的监督和评估机制，定期对数据治理的实施情况进行评估和反馈，及时调整和改进数据治理的策略和措施。建立明确的考核制度，设置考核指标和考核办法，并与个人绩效挂钩。考核指标包括两个方面内容，一方面是数据质量的评测指标；另一方面是一方面是对数据的生产、管理和应用等过程的评估和考核指标。
六、数据分析方面
1.业务需求分析
深入了解业务需求，与业务部门合作，明确分析目标和问题，确定分析的范围和关键指标。
2.数据探索
通过数据探索，对数据进行初步的探索和分析，发现数据中的模式、趋势和关联，为后续的深入分析提供基础。
3.数据挖掘
运用机器学习、数据挖掘等技术，构建算法模型进行预测、分类、聚类等分析，从数据中挖掘出有价值的信息和洞察。
4.建立数据业务模型
建立数据业务模型，更好地理解和管理数据，展示业务过程和数据之间的关系，支持业务需求的分析和实施，促进数据的一致性、可靠性和可用性，提高业务决策的准确性和效率。
5.建立算法模型
利用统计学、机器学习、深度学习等技术，结合业实际业务需求，对数据进行分析和建模，例如设施维护保养指数算法模型、物资保障指数算法模型等。通过算法模型发现数据中的模式和规律，提供数据驱动的决策支持，优化业务流程和效率，促进创新和发展。
6.建设数据分析平台
建设数据分析平台，提供数据建模、管理工具，用于创建、维护和管理数据模型。通过数据挖掘和建模，分析大量的数据，以提取有价值的信息和洞察，通过数据可视化的功能，将分析结果以图表、报表、仪表盘等形式展示，更直观地理解和传达数据分析的结果。从而辅助决策、改进业务流程、提高竞争力。
七、数据资产运营方面
1.构建数据资产目录
数据资产目录是指以集团全局视角对全部数据资产进行分类，以便对数据资产进行管理、识别、定位、发现和共享的一种分类组织方法，支撑在集团内部实现对数据浏览、查询、获取。数据资产目录的构建需要从业务视角和信息化视角两方面开展。首先从业务视角对业务流程和业务事项进行正向梳理，形成数据资产业务目录；其次从信息化视角对信息系统库表的元数据进行逆向梳理，形成系统库表目录；最后将两者关联，以数据资产业务目录为索引，引用系统库表目录的内容，形成数据资产目录。
2.制定数据资产价值评估体系
制定数据资产价值评估体系，对数据内在价值和数据应用价值进行评估。数据内在价值评估数据的完整性、正确性、一致性、重复性。数据应用价值评估的数据的稀缺性、时效性、多维性、场景经济性。
八、数据共享方面
1.制定数据共享策略和机制
制定明确的数据共享策略和机制，包括共享的范围、条件、权限管理、安全保障等，以确保数据共享的合规性和安全性。
2.建设数据共享平台
建立数据共享平台，包括数据接入、数据集成、数据存储和数据交换等功能，提供安全、可靠的数据共享环境。
3.制定共享数据的标准化规范
制定共享数据的标准化规范，包括数据格式、数据字段定义、数据编码等，以确保数据在不同系统之间的互操作性和一致性。
4.制定数据共享机制
制定数据共享机制，明确共享的内容、权限、责任和义务，保护数据提供方和接收方的权益。
5.数据访问与权限管理
建立合理的数据访问与权限管理机制，对共享数据进行权限控制，确保只有经过授权的用户能够访问和使用共享数据。