2025-01-22 企业动态 0
数据作为新时代的生产要素和生产力，其潜在的数据资产价值已成为支撑企业数字化转型及满足业务发展需求的坚实基础。装备制造业企业在设计、工艺、生产、试验及综合管理等领域积累了大量类型繁多且价值巨大的业务数据。不过，由于早期缺乏统一的数据标准体系，各类数据零散分布于独立的业务系统中，导致跨业务、跨系统、跨职能领域协同工作受阻。
主数据作为企业基准数据，其来源准确、高效可靠，是企业执行业务操作和决策分析的关键依据。在考虑到装备制造业信息基础环境特殊性和现有的数据管理状况，本文提出基于主データ的一套全面的解决方案，并在某家装备制造业企业中进行了平台级搭建与应用，以实现对数字化协同业务中的基础数据规范化管理与应用，以及构建覆盖从企业核心功能如标准制定、质量保证到集成分析全面的一体化智能服务能力。
1 主データ相关理念
1.1 主データ与标准
主データ是指具有高商业价值，可以重复使用且具有稳定的、高度共享性的重要信息源。其特征包括全球唯一性、高稳定性长期有效性以及高度共享性。建立合适的标准是确保主資料建设顺利实施并支持集成应用至关重要。在制定这些标准时，我们应明确定义、管理责任编码原则属性规格以及运维流程等要素。
1.2 主資料建设原则
我们遵循制度保障先行全员参与持续运营四个基本原则来进行主資料建设。
制度保障：由于我们的项目可能会对现有流程造成变革，对接口产生影响，对人员工作界面造成改变，因此需要高层领导重视，各部门充分参与，并设立完善制度流程明确责任分工建立监督检查机制为项目提供保障。
标准先行：确定好标准后再开展系统建设或技术方案编制，这是提升整个公司资料水平最关键步骤之一，不应急躯前进而忽略这一点。
全员参与：成功不仅仅取决于IT团队，而是需要所有人共同努力形成文化氛围自我提升，使得每个人都能理解并贡献自己的力量。
持续运营：为了不断优化迭代我们需深挖核心业务内涵赋能精细管控重大决策，为战略落地提供支持。
2 体系框架
本项目基于主資料构建了一套完整的地图展示其从采集传输存储清洗融合分析挖掘可视化利用全生命周期管理为用户提供闭环服务。这包括三大模块: 数据管理, 数据共享, 数据应用.
2.1 数据管理
这部分解决了因缺乏健全资料体系导致的问题，如资料分散不一致质量问题。通过建立符合战略目标和当前情况之下的资料规范体系，在此指导下创建各种主要资料模型审批流程，为用户提供唯一的人口申请功能利用专业模型版本控制多重关联校验规则对于前端输入实现可靠控制促进规范落地提升品质。
2.2 数据共享
针对信息孤岛严格要求成本高但产品质量极其严苛背景，提供一种资源共享服务以统一语言消除孤岛减少重复录入提高响应速度降低成本推动数字转型双驱动“
2.3 数据应用
围绕“将数值转换为知识资产”这个目标借助抽取分析挖掘展现工具，将存储在各个应用系统中的数值汇聚加工用于精细管控资金计划供应风险客户信誉等赋能支持战术执行促进战略落地
3 平台搭建经验分享
3．1 标准制定：
首先必须有一个完整清晰的事物定义以便规定谁负责事物维护；接着确定如何将事物命名加上正确结构属性项填写说明；最后确认运行维护过程。此外，还要注重更新以适应不断变化的事务内容，同时通过架构图审查迭代修改以强调用管促改理念实现有效结合。
3．2 数据治理：
存在着许多难题挑战，如初期清洗然后持续监控评估优化4个阶段，其中包含现状诊断架构规划清洗监测评估按照评估结果调整改进优化过程使之更加平滑连续反馈提高整体效果处理过程中遇到的风险问题同时也能够提醒其他同行业了解最佳做法避免相同错误发生更好地发挥自身优势。
