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分布不一致的业务数据。这些零散分布于独立信息系统中的数据质量参差不齐，缺乏统一标准，使得跨业务、跨系统、跨职能领域协同工作面临重重阻碍。
主数据作为企业基准数据，它们来源准确、高效率，并长期应用于各信息系统之间，是执行业务操作与决策分析不可或缺的一把钥匙。在考虑到装备制造业特有的信息基础环境和现存数据管理状况，本文提出构建基于主数据的智能服务平台框架，并在某装备制造业企业进行了实际应用，以实现对数字化协同业务中的基础规范化管理与应用，全方位打造覆盖从标准制定到集成分析再至挖掘等核心功能的一体化智能服务能力。
主数据相关理念
1.1 主データ与資料標準
主データ是指具有高商業價值，並且可以在企業內部重複使用的數據，是單一準確權威資料來源。它具備全局唯一性商業穩定性長期有效性價值密集度高度共享性的特點。資料標準是實現主數據管理首要任務，也是主數據建設與集成應用的重要依據。在資料標準中，應明確該類主數據的定義管理責任編碼原則屬性標準運維流程等要素。
1.2 主數據建设原则
制度保障：需要企業高層級重視各業務部门充分參與制定完善制度規章建立有效監管機制。
標準先行：需優先進行標準制定為系統建設技術方案编製提供基礎。
全員参与：需形成涵蓋技術管理全類別專業團隊構築文化氛圍提升自身能力。
持续运营：需通過優化迭代持續運營以支持戰略落地戰術執行。
2 体系框架
该体系體系框架如圖所示，覆蓋從采集傳輸存儲管理清洗融合分析挖掘展現到可視化應用等全生命周期，並為用戶提供完整閉環服務。
3 平台建设
3.1 标准制定：
需從業務角度給出定义職責並配合信息化完成編碼原則結構項填寫規範運維流程。
明確編碼原則結構項填寫規範運維流程考慮容量軟件實施可行性。
注重動態更新保持標準順應業務發展。
3.2 数据治理：
包括現狀分析架構設計清洗監控評估四個環節，根據結果進行改進優化。
4 项目实施经验：
遵循“依据标准分级分类急需先行工具辅助”的原则进行清洗，同时注重持续监控评估并根据结果优化学术路径。
