制造業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)白皮書(shū)

帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院帆軟數(shù)字制造事業(yè)部2023.03指導(dǎo)單位：十年來(lái)，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)取得了舉世矚目的發(fā)展成就，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化正在被大力推動(dòng)，“云大物智移”正在成為企業(yè)當(dāng)前轉(zhuǎn)型的必要方向，數(shù)據(jù)儼然成為企業(yè)不可或缺的生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)建設(shè)規(guī)劃是企業(yè)發(fā)展規(guī)劃中的重要環(huán)節(jié)，甚至成為戰(zhàn)略規(guī)劃，作為企業(yè)發(fā)展的“折子工程”。數(shù)據(jù)建設(shè)包含了企業(yè)文化建設(shè)、企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、企業(yè)數(shù)據(jù)人才建設(shè)、企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)范體系建設(shè)、企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)等，幫助企業(yè)建立從數(shù)據(jù)獲取生產(chǎn)到數(shù)據(jù)消費(fèi)利用的全本次白皮書(shū)將針對(duì)制造型企業(yè)的數(shù)據(jù)建設(shè)，提出“數(shù)據(jù)診斷-行動(dòng)方案”的解決思路，給出《數(shù)據(jù)建設(shè)成熟度評(píng)估模型》，模型通過(guò)9大維度（企業(yè)文化、企業(yè)投入、組織人才、基礎(chǔ)設(shè)施、業(yè)務(wù)管理、組織協(xié)同、規(guī)范體系、數(shù)據(jù)質(zhì)量及數(shù)據(jù)安全）判斷企業(yè)當(dāng)前數(shù)據(jù)建設(shè)所處階段，并針對(duì)每一階段給出企業(yè)如何邁向下一階段的的數(shù)據(jù)建設(shè)現(xiàn)狀，綜合來(lái)看，大部分國(guó)內(nèi)制造型企業(yè)仍舊處于數(shù)據(jù)建設(shè)較初級(jí)的階段，中國(guó)制造業(yè)的數(shù)據(jù)建設(shè)道路依舊任重而道遠(yuǎn)。帆軟希望能夠通過(guò)本書(shū)的理念，結(jié)合數(shù)據(jù)全模塊產(chǎn)品體系，加速制造業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)的步伐，這是時(shí)代賦予的使命，也是基業(yè)長(zhǎng)青的必由 不斷提升的制造及勞動(dòng)力成本、以及高度的柔性生產(chǎn)要求，加快由之路。企業(yè)要合理統(tǒng)籌轉(zhuǎn)型投入與產(chǎn)出，推動(dòng)企業(yè)跨領(lǐng) 2025年，集團(tuán)將實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)數(shù)字轉(zhuǎn)型，利用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、信息安全、人工智能等技術(shù)平臺(tái)為有些部門(mén)在數(shù)據(jù)里找理由，有些部門(mén)在數(shù)據(jù)里找方法，只有借助數(shù)據(jù)優(yōu)化通過(guò)業(yè)數(shù)貫通融合，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)字化賦能銷(xiāo)售供應(yīng)鏈及數(shù)字化賦能生產(chǎn)制造，從而更有力地進(jìn)建成技術(shù)、業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)三大中臺(tái)，建設(shè)包括集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi) 數(shù)據(jù)治理。對(duì)于用戶(hù)的強(qiáng)烈的數(shù)據(jù)需求，構(gòu)建專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用來(lái)支數(shù)據(jù)會(huì)成為企業(yè)變現(xiàn)的資源，為生產(chǎn)創(chuàng)造價(jià)值，為利潤(rùn)創(chuàng)造價(jià)值。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化是的第一步，也是基礎(chǔ)，任何數(shù)據(jù)分析都需要借助準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)收集與統(tǒng)計(jì)。固化業(yè)支持和配合我們的工作，局面一下子打開(kāi)了?！蓖ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)文化的建立，公司高層、中層和基層建立起統(tǒng)一認(rèn)知，推進(jìn)數(shù)據(jù)組 我們需要非常明確地認(rèn)識(shí)到，信息化只是一個(gè)手段或工具，唯有實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有效信息的展現(xiàn)，特別是將多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳遞和聯(lián)動(dòng)，才能對(duì)公司的經(jīng)營(yíng)管理提中國(guó)制造2025對(duì)我們來(lái)說(shuō)是一個(gè)機(jī)會(huì)，選擇好方法和工具，也許 要想構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)字化協(xié)同，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合，一網(wǎng)拉通傳化集團(tuán) JOINTLYCREATEA我國(guó)于2015年便已提出《中國(guó)制造2025》，為中國(guó)制造業(yè)發(fā)展規(guī)劃了宏偉藍(lán)圖，以推動(dòng)我國(guó)實(shí)現(xiàn)從制造大國(guó)到制造強(qiáng)國(guó)的轉(zhuǎn)變。其中，“推進(jìn)信息化與工攻方向?！比欢?，2020年新冠疫情爆發(fā)，給制造業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。受疫情影響，上游企業(yè)的生產(chǎn)與交《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中提到：“變?nèi)蚋?jìng)爭(zhēng)格局的關(guān)鍵力量?！睋?jù)統(tǒng)計(jì)，截止2021年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到45.5萬(wàn)億元，占國(guó)內(nèi)生然而制造業(yè)的數(shù)據(jù)建設(shè)情況并不樂(lè)觀。帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，僅有3.42%的制造企業(yè)在內(nèi)部形成了良好的數(shù)據(jù)應(yīng)用氛圍，企業(yè)自上而下的管理都依靠數(shù)據(jù)支撐；而仍有39.32%的制造企業(yè)表示內(nèi)部只是有數(shù)據(jù)應(yīng)用的初步想法，開(kāi)始使用業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的簡(jiǎn)單報(bào)表支持業(yè)務(wù)管理。綜合來(lái)看，國(guó)內(nèi)制造企業(yè)的數(shù)據(jù)建設(shè)大部分依然處于起步階段，有64.96%的企業(yè)僅僅完成了核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)覆蓋，只有階段階段特征階段階段特征方案制造企業(yè)主要依賴(lài)人力和紙質(zhì)表單進(jìn)行信息收集管理工作，實(shí)行以人為中心的粗放型管理模式和以紙質(zhì)起步階段的制造企業(yè)，通過(guò)部署信息系統(tǒng)，對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行線(xiàn)上的標(biāo)準(zhǔn)化、體系化、規(guī)范化管理，起步階段的制造企業(yè)，通過(guò)部署信息系統(tǒng)，對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行線(xiàn)上的標(biāo)準(zhǔn)化、體系化、規(guī)范化管理，實(shí)現(xiàn)了從粗放式管理到用數(shù)據(jù)流推動(dòng)業(yè)務(wù)流的轉(zhuǎn)變。這一階段是對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的原始積累，也是制造業(yè)企巨大是其典型特征。企業(yè)不僅招募了專(zhuān)業(yè)的IT工程師，配置了充足的人才資源，還投入了大量資金，全力通過(guò)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行靈活調(diào)用、有序整通過(guò)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行靈活調(diào)用、有序整合、多維分析、場(chǎng)景化應(yīng)用、可視化數(shù)字化覆蓋，深化數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的交融。與此同時(shí)，企業(yè)還儲(chǔ)備了既了解業(yè)務(wù)、又了解IT的雙重技能人才，在優(yōu)化IT建設(shè)的過(guò)程中，制造企業(yè)還完成了部分核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的打通，實(shí)現(xiàn)了部門(mén)級(jí)協(xié)同。通過(guò)進(jìn)入成熟階段，制造企業(yè)以消除內(nèi)部數(shù)據(jù)壁壘、促進(jìn)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率最大化為目標(biāo)，利用數(shù)字平臺(tái)對(duì)所有數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行統(tǒng)一管理和規(guī)劃，減少數(shù)據(jù)建設(shè)的冗余部署。數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了跨部門(mén)、跨業(yè)務(wù)、跨系統(tǒng)的無(wú)障礙流動(dòng)，數(shù)據(jù)效能貫穿于企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)、管理決策、戰(zhàn)略制定全過(guò)程。企業(yè)甚至開(kāi)始以?xún)?nèi)部數(shù)據(jù)資接使用IT人員提前開(kāi)發(fā)好的固定分析模板，以業(yè)務(wù)人員為主導(dǎo)的自助數(shù)據(jù)分析模式成為主流，推動(dòng)用戶(hù)的（CIO）,還設(shè)置了首席數(shù)據(jù)官（CDO），打造了專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)，從底層數(shù)據(jù)治理到表制造業(yè)企業(yè)將人工智能等先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)與業(yè)務(wù)發(fā)展進(jìn)行了更深層次的融合，在企業(yè)內(nèi)部建設(shè)了涵制造業(yè)企業(yè)將人工智能等先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)與業(yè)務(wù)發(fā)展進(jìn)行了更深層次的融合，在企業(yè)內(nèi)部建設(shè)了涵這一時(shí)期的制造企業(yè)形成了具有自主性、前瞻性、創(chuàng)新性、開(kāi)放性等特點(diǎn)的數(shù)據(jù)文化。在數(shù)據(jù)建設(shè)方面，鼓勵(lì)員工持續(xù)學(xué)習(xí)、主動(dòng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、自主制定方案，激發(fā)員工能動(dòng)性；同時(shí)注重培養(yǎng)員工的前瞻性視野，主張用前瞻性思維規(guī)劃數(shù)據(jù)建設(shè)，強(qiáng)調(diào)其長(zhǎng)期效益。不但如此，企業(yè)還十分支持對(duì)數(shù)字化產(chǎn)品進(jìn)行創(chuàng)新性應(yīng)用、樹(shù)立行業(yè)典范，甚至能夠提出開(kāi)創(chuàng)性想法進(jìn)而影響到數(shù)字技術(shù)的變革。另外，對(duì)“發(fā)展生態(tài)，價(jià)值融合”理念的推崇，是推動(dòng)企業(yè)發(fā)展的又一內(nèi)在精神指引。企業(yè)積極倡導(dǎo)與伙伴之間進(jìn)行一定程度上的開(kāi)放共享，堅(jiān)定秉承合作共贏。高生產(chǎn)力的同時(shí)，也切實(shí)保障了一線(xiàn)員工的安全。對(duì)于一些有高風(fēng)險(xiǎn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的制造企業(yè)，HSE管理是最 我們可以引用華為對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)字化的觀點(diǎn)，將業(yè)務(wù)我們可以引用華為對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)字化的觀點(diǎn)，將業(yè)務(wù)流程數(shù)字化的核心工作分解為以下三點(diǎn)：業(yè)務(wù)對(duì)象例如物流中通過(guò)AGV設(shè)備定位采集物料和設(shè)備的路線(xiàn)，并結(jié)合路障信息、運(yùn)輸時(shí)間信息等進(jìn)行建模，AGV運(yùn)輸?shù)穆肪€(xiàn)選擇、生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的故障自檢等，都是可以通過(guò)業(yè)務(wù)規(guī)則數(shù)字化從而實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)邏輯的合理IaaS平臺(tái)IaaS平臺(tái)該汽配企業(yè)從核心業(yè)務(wù)入手，梳理倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)務(wù)流程和系統(tǒng)邏輯架構(gòu)，部署了倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)（WMS）。系大多數(shù)企業(yè)會(huì)在起步階段進(jìn)行核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的上線(xiàn)，從而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程數(shù)字化，推動(dòng)業(yè)務(wù)管理模式的創(chuàng)新，改變以往以經(jīng)驗(yàn)決策的傳統(tǒng)管理模式。但是業(yè)務(wù)系統(tǒng)初次上線(xiàn)難免存在不少空缺的功能和應(yīng)用場(chǎng)景，難以構(gòu)建完整完善的精細(xì)化管控體系，仍舊存在大量數(shù)據(jù)需要人為手工填報(bào)的現(xiàn)象。而業(yè)務(wù)系統(tǒng)的改造會(huì)牽扯到之前構(gòu)建好的眾多業(yè)務(wù)邏輯及底層表架構(gòu)，成本往往十分高昂，因此，企業(yè)可以通過(guò)以取設(shè)備的開(kāi)機(jī)時(shí)間、停機(jī)時(shí)間等，且無(wú)法對(duì)設(shè)備進(jìn)行資產(chǎn)管理、維修預(yù)警、保養(yǎng)預(yù)警、備件管理等。因此企業(yè)不僅無(wú)法計(jì)算出準(zhǔn)確的生產(chǎn)可動(dòng)率，也因?yàn)槿笔?shù)據(jù)及無(wú)相關(guān)系統(tǒng)的支撐無(wú)法對(duì)由于設(shè)備故障導(dǎo)致的健全業(yè)務(wù)管理體系的同時(shí)，企業(yè)也需要有效的分析體系來(lái)提升數(shù)健全業(yè)務(wù)管理體系的同時(shí)，企業(yè)也需要有效的分析體系來(lái)提升數(shù)據(jù)的價(jià)值深度。企業(yè)可以通過(guò)部署焦于業(yè)務(wù)，將分析結(jié)果按整體化呈現(xiàn)。商業(yè)智能軟件通常會(huì)配有豐富的圖表雷達(dá)圖等。多樣圖表類(lèi)型可以滿(mǎn)足各分析場(chǎng)景應(yīng)用需求，支持對(duì)日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀、全面呈現(xiàn)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、關(guān)圖企業(yè)需要構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)整和高效利用。除此以外，由于直連業(yè)務(wù)系統(tǒng)支撐多方報(bào)△上線(xiàn)2→3IT規(guī)劃調(diào)研和訪談業(yè)務(wù)場(chǎng)景調(diào)研和訪談△上線(xiàn)2→3IT規(guī)劃調(diào)研和訪談業(yè)務(wù)場(chǎng)景調(diào)研和訪談 調(diào)研前期，需要明確本次項(xiàng)目在此階段成功的要素，其次是劃分責(zé)任矩陣，收集相關(guān)資料并制定合適的調(diào)研策略。與用戶(hù)需求相關(guān)的信息應(yīng)該足夠的詳細(xì)。最終要交付給最終用戶(hù)項(xiàng)目計(jì)劃及需求說(shuō)明，需要的情況下需要制定災(zāi)備計(jì)劃，以便數(shù)11△方案審核簽字32△方案審核簽字32性依據(jù)，而數(shù)據(jù)模型將決定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的增長(zhǎng)性和性能，數(shù)倉(cāng)一般分為ODS（貼源層）層、DW層（數(shù)......應(yīng)收賬款............應(yīng)收賬款..........測(cè)試上線(xiàn)：測(cè)試上線(xiàn)的主要目的是為了測(cè)試當(dāng)前數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)完畢后數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)相應(yīng)的速度是否及時(shí)，包括ETL任務(wù)的各環(huán)節(jié)是否出現(xiàn)異常等，測(cè)試完畢通過(guò)業(yè)務(wù)確數(shù)據(jù)規(guī)范:數(shù)倉(cāng)建設(shè)的規(guī)范是為了后續(xù)開(kāi)發(fā)人員可以遵從規(guī)范，培養(yǎng)良好的習(xí)慣，也可以提升數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)的可維護(hù)性，便于用戶(hù)的溝通及交流。數(shù)據(jù)規(guī)范的內(nèi)容包括數(shù)倉(cāng)設(shè)數(shù)據(jù)規(guī)范建設(shè)為后續(xù)的數(shù)據(jù)治理及數(shù)據(jù)資產(chǎn)為了推動(dòng)業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的融合、充分挖掘與應(yīng)用數(shù)據(jù)價(jià)值，除了搭建分析體系等，人才也是關(guān)鍵。因?yàn)榱送苿?dòng)業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的融合、充分挖掘與應(yīng)用數(shù)據(jù)價(jià)值，除了搭建分析體系等，人才也是關(guān)鍵。因如業(yè)務(wù)分析師等，幫助部門(mén)進(jìn)行需求收集、需求分析、藍(lán)圖設(shè)計(jì)與看板制作；通過(guò)看板的數(shù)據(jù)，對(duì)當(dāng)前部門(mén)的執(zhí)行與結(jié)果進(jìn)行管理，并提出改善意見(jiàn)，輔助管理層更好地進(jìn)行決策。企業(yè)也可以對(duì)業(yè)務(wù)部門(mén)人員進(jìn)行課程培訓(xùn)，培養(yǎng)他們的數(shù)據(jù)分析技能、數(shù)據(jù)分部門(mén)下沉到業(yè)務(wù)，對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行更加精細(xì)地管理，進(jìn)一步明確規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，幫助業(yè)務(wù)部門(mén)構(gòu)建至此，企業(yè)初步構(gòu)建起數(shù)據(jù)體系人才梯隊(duì)，把數(shù)據(jù)人才劃分成了底層數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)者和自支持底層數(shù)據(jù)開(kāi)支持底層數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和維護(hù)、平臺(tái)系統(tǒng)運(yùn)行狀況、··來(lái)源于IT部門(mén)，服務(wù)于公司級(jí)別·精通數(shù)據(jù)&技術(shù)，不精通業(yè)務(wù)·依托業(yè)務(wù)域/部門(mén)，初期能提供統(tǒng)依托數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問(wèn)題并完善業(yè)務(wù)流程或者指導(dǎo)探索新的業(yè)務(wù)，進(jìn)而形成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品或者·培養(yǎng)時(shí)期:項(xiàng)目中后期自助分析用戶(hù)中挑選協(xié)商合適的人員來(lái)作為數(shù)培養(yǎng)使其具備對(duì)應(yīng)素質(zhì)上對(duì)于人員給予認(rèn)可與·2、行政型:根據(jù)正常行員進(jìn)行重點(diǎn)培養(yǎng)使其具調(diào)整流程體系以及行政有一有一定的數(shù)據(jù)分析思維，能夠熟行數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問(wèn)題，并采取對(duì)應(yīng)的動(dòng)作優(yōu)·培養(yǎng)方式:1、種子用戶(hù)價(jià)值衍生:找尋意愿高的種子用戶(hù)，對(duì)種子用戶(hù)重點(diǎn)培養(yǎng)種子用戶(hù)現(xiàn)身說(shuō)法影響吸引更多用戶(hù)，新用戶(hù)中找尋種子用戶(hù)，進(jìn)行重范圍內(nèi)培訓(xùn)，培訓(xùn)后用戶(hù)自然淘汰，篩選出自助分析用戶(hù)，擴(kuò)散范圍.重復(fù)·精通數(shù)據(jù)&業(yè)務(wù)，不一定精通技術(shù)·一般來(lái)源于業(yè)務(wù)部門(mén)，服務(wù)于個(gè)人·一般來(lái)源于業(yè)務(wù)部門(mén)，服務(wù)于個(gè)人·精通業(yè)務(wù)以及相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，一般開(kāi)展形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)閉環(huán)，能優(yōu)化業(yè)數(shù)量增多，一系列問(wèn)題也逐步出現(xiàn)。一方面，搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同源頭、標(biāo)準(zhǔn)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中的管控與處理，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量與物流......物流......通過(guò)建設(shè)服務(wù)模塊的數(shù)據(jù)分析試點(diǎn)平臺(tái)聯(lián)合遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)平臺(tái)、客戶(hù)關(guān)系管理平臺(tái)CRM、備件協(xié)同管企業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)經(jīng)過(guò)前面幾個(gè)階段的發(fā)展，已經(jīng)有了比較全面的應(yīng)用落地和價(jià)值體現(xiàn)。但是“數(shù)據(jù)孤島”企業(yè)需要建立一個(gè)支撐數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、開(kāi)發(fā)、服務(wù)、應(yīng)用的平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、數(shù)據(jù)信息的透明共享以及場(chǎng)景和應(yīng)用的靈活構(gòu)建。建設(shè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)需要完善企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系、數(shù)據(jù)服務(wù)管理體系、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)管理體系及數(shù)據(jù)集成管理體系。通過(guò)構(gòu)建從采集獲取、加工清洗到應(yīng)價(jià)值并加以控制和保護(hù)。根據(jù)中國(guó)信通院的報(bào)告，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的內(nèi)容主要包括8個(gè)管理職能和5個(gè)保障StreamingSpark據(jù)、聊天數(shù)據(jù)等），利用API接口采集的各系統(tǒng)平臺(tái)數(shù)據(jù)，通過(guò)IOT技術(shù)采集的設(shè)備數(shù)據(jù)及利用埋點(diǎn)技術(shù)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工作內(nèi)容涉及到數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)同步、ETL、實(shí)時(shí)開(kāi)發(fā)、離線(xiàn)開(kāi)發(fā)等，核心在于構(gòu)建規(guī)范的數(shù)常見(jiàn)的數(shù)據(jù)服務(wù)有五種類(lèi)型：API、事件中心、數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、終端及APP。其中最常見(jiàn)的應(yīng)用是API，最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)服務(wù)就是直接調(diào)用數(shù)據(jù)接口可以返回相應(yīng)數(shù)據(jù)，復(fù)雜一些的接口可以支持傳參，甚至傳數(shù)據(jù)量在1TB以?xún)?nèi)時(shí)，往往采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就可以滿(mǎn)足數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求，但當(dāng)數(shù)據(jù)量級(jí)飛躍式增長(zhǎng)后，關(guān)流行的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有Oracle、MSSQL、MariaDB、PostgreSQApacheHbase等，可以用來(lái)解決關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)常遇到的伸縮和性能挑戰(zhàn)，具有高可用性及韌性。當(dāng)有組件可以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量存儲(chǔ)，由于HDFS有高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，可以用來(lái)部署在低廉的硬件上；Hadoop還HBase可以快速地對(duì)各類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)，是大規(guī)模分布式OLTP常用的存儲(chǔ)方式。企業(yè)要選擇適合自己的戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)發(fā)展的重要性不言而喻。要想落實(shí)戰(zhàn)略規(guī)劃，就要求企業(yè)根據(jù)戰(zhàn)略進(jìn)行業(yè)制定績(jī)效考核體系，做好過(guò)程中的目標(biāo)管理。然而，處于前幾個(gè)階段的企業(yè)在績(jī)效管理過(guò)程中，通常會(huì)面臨以下問(wèn)題：各部門(mén)對(duì)KPI的口徑不一致，同一個(gè)指標(biāo)有多種考核方式；KPI計(jì)算過(guò)程不透明，由各部門(mén)自己上報(bào)，經(jīng)過(guò)財(cái)務(wù)或人事部門(mén)進(jìn)行核算調(diào)整后進(jìn)行公示總結(jié)，存在信息黑匣；只考核結(jié)果，缺少技術(shù)、流程和組織等四要素的密切協(xié)同、動(dòng)態(tài)優(yōu)化和互動(dòng)創(chuàng)新。組織的數(shù)據(jù)人才應(yīng)該更加全面和細(xì)分，當(dāng)企業(yè)的數(shù)據(jù)建設(shè)已經(jīng)相對(duì)健全時(shí)，可以進(jìn)一步拓展數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍，開(kāi)發(fā)新業(yè)務(wù)，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。通常情況下，制造型企業(yè)發(fā)力的方向有兩個(gè)：一是將數(shù)字化技術(shù)和企業(yè)自身產(chǎn)品發(fā)展相結(jié)合，獲取更多的數(shù)據(jù)“情報(bào)”，對(duì)內(nèi)支撐產(chǎn)品研發(fā)迭代，對(duì)外提升客戶(hù)產(chǎn)品使用體驗(yàn)；二是結(jié)合企業(yè)自身數(shù)據(jù)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，自主開(kāi)發(fā)數(shù)字化產(chǎn)品，向其他制造企業(yè)提供數(shù)字化數(shù)字化頂層設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)圍繞兩個(gè)核心動(dòng)作：1、“無(wú)限期”的全生的報(bào)廢的全生命周期都會(huì)提供車(chē)主最基本的數(shù)據(jù)需求；2、全場(chǎng)景的生態(tài)服務(wù)，為用戶(hù)提供有溫度的智慧機(jī)線(xiàn)上（抖音、微博、優(yōu)酷、淘寶）線(xiàn)下（商圈影院、交通樞紐、4S店）觸點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、拉通、治理，基于數(shù)據(jù)中臺(tái)構(gòu)建的新型企業(yè)DT架構(gòu)可有效解決過(guò)去數(shù)據(jù)來(lái)源、質(zhì)量難以保證的問(wèn)題，可以達(dá)到快速、低成本的創(chuàng)新業(yè)務(wù)孵化。通過(guò)抽取各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)至數(shù)據(jù)中臺(tái)，將各業(yè)務(wù)域數(shù)據(jù)打通，向上支持業(yè)務(wù)創(chuàng)新應(yīng)用，真切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”。如對(duì)車(chē)輛發(fā)動(dòng)景數(shù)據(jù)、用戶(hù)駕駛行為、車(chē)輛故障信息以及工廠各類(lèi)設(shè)備等數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互、物物交互等萬(wàn)物智聯(lián)，賦能新制通過(guò)S1對(duì)工廠進(jìn)行遠(yuǎn)程巡檢。除此之外，2022年5月，日本川崎重工成為微軟公性。另外，通過(guò)區(qū)塊鏈技術(shù)，可以將傳感器、MES系統(tǒng)等等連接起來(lái)，記錄、跟蹤產(chǎn)品數(shù)據(jù)并且保存產(chǎn)品超級(jí)自動(dòng)化的概念最早出現(xiàn)在Gartner（IT調(diào)研與咨詢(xún)服務(wù)公