飞利浦数据治理实践与企业数字化转型的数据治理概述
在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。飞利浦作为全球知名的电子公司，在数
据治理和企业数字化转型方面有着丰富的实践经验。本文将详细解读飞利浦在数据治理方面
的实践，以及数据治理在企业数字化转型中的重要性和实施方法。
数字化生产模式
数字化生产模式是一种以数据为处理对象，以信息与通讯科技(ICT)平台为生产工具，以软件
为载体，以服务为目的的生产过程。这一模式涵盖了从接触客户、获取数据到提供服务的整
个商业循环，将数据转化为机会，机会转化为服务，服务最终转化为收入。
人工智能销售预测模型
在人工智能销售预测模型的建立中，飞利浦强调了数据准确性的重要性，并考虑数据特性、
预测目标、计算资源和业务需求。模型的评估和调优是关键步骤，包括交叉验证和超参数调
整。销售预测模型包括传统时间序列分析、机器学习模型、深度学习模型和混合模型。
数字化转型的核心
数字化转型的核心在于“业务优化”和“业务转型”，旨在通过数字业务策略提高生产力、改善客
户体验、创造新的收入来源和业务模式。
数据分析流程
数据分析流程包括提出问题、理解数据、组织数据、构建模型和数据可视化。这一流程要求
对数据进行深入的描述、清洗、转换和展示，以直观的方式呈现数据并支持决策。
数据治理的定义与重要性
数据治理是一项战略计划，用于优化企业处理数据的方式。它涉及对数据资产的规划、监控、
执行和管理，以及组织和改进公司用于定义、收集、存储、保护、管理和货币化业务数据的
政策和程序。良好的数据治理旨在保护数据的同时，寻找为企业创造数据价值的新方法。
数据治理体系
数据治理体系要求全流程监管，确保关键数据资产有清晰的业务管理责任，IT 建设有稳定的
原则和依据，作业人员有规范的流程和指导，治理过程所需的人才、组织、预算有充足的保
障。
数据治理的核心工作
数据治理的核心工作是在企业的数据建设进程中，保障企业的数据资产得到正确有效的管理。
这包括数据管控，即数据治理和数据管控缺一不可，治理在前、管控在后。
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