2025-01-22 企业动态 0
数据作为新时代的生产要素与生产力，蕴含着巨大的价值潜力。然而，装备制造业企业在设计、工艺、生产及综合管理等方面积累了大量繁杂的业务数据，但由于缺乏统一的数据标准体系，这些数据零散分布于各个独立系统中，导致跨业务、跨系统和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、权威且长期应用，是执行业务操作和决策分析的基础。
考虑到主数据在企业信息化建设中的基础作用，本文提出基于主数据的智能服务平台建设框架，并在某装备制造业企业开展平台级搭建与应用，以实现对数字化协同业务中的基础规范化管理和应用，全方位构建覆盖从企业数据标准到集成分析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 主データ与數據標準
主データ是指具有高商業價值且可重複使用於企業內部之數據，它們具有一致性、高共享性，並且是單一、準確與權威的數據來源。在制定數據標準時，應明確該類主資料定义、管理職責以及編碼原則等要素，以便為後續系統建設提供依據。
1.2 主資料建設原則
主資料建設應遵循制度保障、標準先行全員參與與持續運營四個原則。制度保障需要企業高層重視並制定完善流程；標準先行需先確立數據標準再進行系統設計；全員參與要求企業文化氛圍融入每個人的日常工作；持續運營則意味著需要對已建立的人才團隊進行不斷優化以適應未來需求。
2 体系框架
基于主資料智能服務平臺框架主要包括三大模組：數據管理模組負責處理業務分散問題，提高數據質量；共享模組通過統一接口消除信息孤島降低成本提升效率；而應用模組將各種業務轉換為智慧資產支持精細管控決策分析。
3 平台建设
3.1 標準制定
首先，要明確编码结构并考虑未来发展容量规则和软件实现可能性。此外，还应确定属性项及运维流程，并进行持续动态更新以适应不断变化的事务环境。此外，在整个过程中，还应根据迭代反馈优化整体架构图以支撑“以用促管”理念落地。
3．2 数据治理
为了解决初期质量问题，对现有数 据进行清洗，同时实施持续有效监控评估机制，以确保数 据质量符合预期标准。
3．3 平台经验分享：
数据清洗原则：依据标准分级分类急需先行工具辅助。
清洗难度大但必须多次清洗才能达到预期质量。
在某装备制造业公司实践中，我们通过以上方法成功解决了历史遗留问题，为后续数字转型奠定了坚实基础。
