2025-01-22 企业动态 0
数据，作为现代企业的新生产要素与生产力，已成为推动数字化转型和满足业务发展需求的关键基石。装备制造业在设计、工艺、生产及综合管理等方面积累了丰富多样的业务数据，但由于缺乏一致的数据标准体系，这些数据散布在各独立系统中，其质量不统一、不准确、不完整，限制了跨部门协同工作。
主数据作为企业基础性的参考资料，它源自于准确、高效且长期应用于企业信息系统中的实体，它是执行业务操作和决策分析的标准。在考虑到装备制造业特有的信息基础设施环境以及现有数据管理状况，本文提出了一种基于主数据的智能服务平台框架，并在某家装备制造业企业中进行了平台搭建与应用，以实现对数字化协同业务中的基础规范化管理和应用，以及构建全方位的一体化智能服务能力。
1 主数据相关理念
1.1 主数据与数据标准
主データ是一类具有高价值，可重复使用并在不同部门内保持唯一性的大量精准而权威的數據资源。它具備全球唯一性、高稳定性、长效有效性、高密集价值共享等特征。因此，在实施主データ建设前，需要制定明确定义、管理职责编码原则属性标准运维流程等要素以形成可靠的人口数据库。
1.2 主数据建设原则
为了保证主資料建設过程顺利进行，应遵循制度保障先行全面参与持续运营四大原则。
(1) 制度保障：为避免改变现有流程引起混乱，要制定详细规章制度，并设立监督检查机制来支持这一过程。
(2) 标准先行：必须先确定好數據標準后才能开始建设工作，这样可以确保数據之间的一致性。
(3) 全员参与：所有涉及人员都需共同努力，不仅限于IT部門，还包括其他相关部门，以便形成整合团队合作文化。
(4) 持续运营：不断优化迭代是保持数據质量和增强数據价值的手段。
2 体系框架
该体系涵盖从數據采集传输存储到應用分析挖掘可视化等全生命周期，为用户提供一个闭环服务，从而提高數據处理速度提升決策準確度减少人為錯誤降低運營成本提高系統性能。
3 平台建设
3.1 标准制定：
明确编码结构（考虑未来容量规则软件实现）
确认属性项填写规范（考慮审批流程安全要求）
3.2 数据治理：
现状分析评估当前状态风险问题
架构设计规划目标任务清洗机制权限设置
3.3 平台经验：
清洗依据标准分级分类急需先行工具辅助
通过上述方法，可以建立一个功能齐全且能够有效解决现有问题的智能服务平台，使得企業能夠更好地控制與優化其業務過程，並通過精细管控來促進企業戰略落地與執行。
