Scan
现状扫描
摸清系统、报表与数据痛点。
盘点业务系统、现有报表、手工表格与接口，记录各部门统计不一致与质量投诉高发点。
工作内容
- 源系统与数据流梳理
- 现有报表与指标清单
- 主数据与编码现状
- 管理与监管报表需求
夏创从「数据能不能用、各部门统计是否对得上」入手：梳理源系统与主数据，建立质量规则与指标定义，再建设报表、看板与分析应用。办公经营、供应链、财务等主题可按优先级分域推进，与软件集成、AI 场景共用同一套数据底座，避免各部门各做各的 Excel。
多源批流接入、清洗转换，支撑数仓或主题集市
标准、稽核、预警与整改闭环，主数据协同维护
指标体系、管理看板、固定报表与自助查询
专题分析、下钻联动，必要时对接 AI 或预测场景
与财务、业务共同确认指标，技术实现服从管理定义
先解决最痛的一两个主题，再扩展，控制一次性投入
与 ERP、OA、自研系统及夏创软件、AI 项目接口一致
任务监控、失败告警、文档交接与值班建议写入交付
建设原则
指标定义有人负责、质量有人管、报表可追溯来源；分析能力建立在治理之上。
每张报表、每个指标对应明确的数据源、计算逻辑与更新频率，减少会议上的「数不对」。
完整性、一致性、及时性等规则可配置，异常有预警与整改闭环，而不是事后手工对账。
主题域、表结构、指标库集中维护，新业务线优先复用已有模型与接口。
按组织、角色与敏感字段分级授权，满足内控与审计对数据访问的要求。
SATRI 方法论
数据治理与商业智能类项目按 Scan 到 Improve 分阶段推进，便于分域立项、阶段验收与持续运营。
摸清系统、报表与数据痛点。
盘点业务系统、现有报表、手工表格与接口，记录各部门统计不一致与质量投诉高发点。
工作内容
找出根因，排定主题域与首期范围。
区分「缺数据」「数据不准」「缺平台」三类问题，确定先做财务、供应链还是经营分析等试点域。
工作内容
设计模型、治理规则与展示层。
确定数仓 / 湖仓分层、指标字典、质量规则、看板原型及与源系统的同步方式。
工作内容
采集、建模、上线与培训一并完成。
ETL / ELT 或流式接入开发，模型与报表发布，关键用户验收；与业务系统联调对账。
工作内容
用使用反馈与质量报告驱动迭代。
扩展主题域、优化性能、修订指标；新 AI 或高级分析在治理达标后再接入同一数据层。
工作内容
按主题域与合同约定裁剪，以下为数据治理与 BI 项目常见产出。
底座
从业务库、日志、文件与第三方接口接入数据，按主题进行清洗、转换与加载，支持定时批处理与准实时场景。
交换与共享通过统一调度与血缘记录，方便排查「这张数从哪来」；为上层治理、报表与分析提供稳定输入。
治理
围绕源系统数据建立稽核规则，自动生成报告与预警，形成待办并跟踪源端修正，而不是只在报表层打补丁。
质量结果可按部门、系统统计，服务考核与系统改造优先级排序。
资产
对表、字段、指标进行编目与元数据管理，明确业务含义、责任人与变更记录。
指标服务对外提供统一 API 或语义层，减少各系统重复定义「销售额」「回款」等概念。
分析
管理驾驶舱、部门看板与明细报表分层设计：高层看趋势与异常，执行层可下钻到单据与客户。
在数据可信前提下，再开展预测、分群等分析；复杂模型与业务规则结合，结果可解释、可复核。
适用对象
多系统并行、各部门报表长期对不上数的集团或事业部；需要满足国资、上市或行业监管报送的企业；计划上 BI 或 AI 但基础数据混乱的客户。
若与新建业务系统、ERP 替换同期进行，建议数据模型与集成方案一并设计，由夏创在同一 SATRI 节奏下分阶段交付。
可先查看相关案例，或说明主要系统、关注指标与期望首期范围。
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