看这家央企如何用轻量化数据中台激活30+铁路业务场景

在铁路"四电"（电气化、电力、通信、信号）领域，海量设备运行数据、施工管理数据与业务运营数据如同沉睡的金矿，然而数据标准缺失、架构分散、应用场景割裂等问题，严重制约着数据价值的释放。如何将碎片化的工程物资、劳务合同、财务资金等业务数据转化为驱动智能决策的数字资产？如何通过数据治理打破业务壁垒，构建覆盖"投建营"全周期的数字化管理体系？这既是行业数字化转型的核心命题，更是某电气化集团实现精益管理、智慧化升级的战略突破口。

01项目背景
某电气化集团隶属于某世界500强企业，主要从事高速铁路电气化、电力、通信、信号和城市轨道交通、公路交通、机电设备、输变电、新能源、智慧城市和信息技术等工程建设，是集工程承包、设计咨询、工业制造、运营维管、投资开发及其他新兴产业为一体的“四电”工程承包商和系统集成商，更是集铁路“四电”投资商与服务商于一体的全生命周期产业运营商。

铁路“四电”行业产生数据量大，但数据化程度较低，如何实现和挖掘这些在企业生产经营活动中产生的海量数据的价值，如何利用大数据做好市场经营开发、施工管理，成为当下行业面临的难题；同时推进数据体系的建设存在着数据结构类型众多、数据标准缺失、建模能力缺乏积累等关键问题，阻碍了企业对数据资源的采集、集成、应用、挖掘等工作的落地推进。

1.数据孤岛现象
各部门所有数据相对独立，部门之间、指标之间交互少，各系统之间尚未实现关键数据的互联互通与整合，各部门统计分析内容大多仅限于部门内部数据；各部门的数据需求基本自给自足，对外部数据依赖性小，同时也反映出缺乏外部数据的比对监管。

2.数据可用性较差
数据可用性不高，由系统生成的数据不能跨部门直接使用，还需要人为介入调整；部分部门还停留在手工做表的阶段，存在大量台账数据未入库；系统内数据录入不完整，部分数据仍在系统外流转。

02项目规划
亿信华辰基于某电气化集团整体的数据战略规划成果，重点规划集团数据管理体系，优化数据架构、组织架构，搭建与集团适配的轻量化数据中台；结合数据治理与数据标准化，围绕集团物资、财务、劳务、合同、纪委监督等数据分析需求，搭建数据分析报表与数据服务门户以进行数据分析及展示，提高数据建模能力，实现核心数据的挖掘与利用。

图为项目实施时间表

数据架构
数据治理是集团数据架构的关键要素，它涵盖数据质量、数据隐私、合规性和数据管理等在内的多个流程。数据架构实现分散在各个业务系统中的数据在数据治理平台中的集中和整合，建立数据的集团级统一视图，有效促进业务的集成和协作。数据架构图如下所示：

图为数据架构

应用架构
应用架构包括不同的应用程序组件，包括但是不局限于单独的软件模块、微服务或独立的应用程序，同时需要遵守统一的标准，支持不断增长的用户和数据需求，以适应变化的业务增长。应用架构图如下所示。

图为应用架构

技术架构
该项目平台工具采用流行的分布式架构，该架构是一种介于SOA和微服务之间的去中心化架构。其中，不同的组件或模块分布在多个计算节点上，这些节点可以位于同一数据中心机房或分布在不同的地理位置。分布式架构旨在提高平台系统的性能、可伸缩性、可用性和容错性，同时降低单点故障的风险。技术架构如下图所示。

图为技术架构

治理架构
数据治理体系框架由以下四个部分组成：战略、机制、专题、实现。治理架构如下图所示，这四个组成部分的介绍如下：

图为治理架构

03项目成果
亿信华辰配合编制了集团数据管理现状调研报告、集团数据管理体系总体规划与实施方案；提供了形成数据标准报表、数据标准管理办法、数据质量报告、数据质量管理办法等内容所需的材料。参与研究并建立了包括“合同管理”、“法律纠纷”、“资产管理”、“公文管理”、“财务管理”、“物资管理”在内的6大业务主题。基于亿ABI和睿治数据治理平台实现30余张展示报表页面及相对应的数据标准、数据建模、数据汇集、数据加工、任务调度、质量检测、数据资产、数据服务、数据安全、报表制作、报表生成、报表展现、数据备份及恢复、统一门户等功能。

1.元数据管理
睿治数据治理平台定期自动采集系统元数据对象，并进行一致性检核，确保采集到的元数据是完善的、高质量的，可共享的。形成元数据检核体系。本项目对接OA、劳务、物资三套系统，建立三个采集任务，已采集34种元数据类型、13万余条元数据、6万余条依赖关系。

2.数据标准管理
根据某电气化集团的业务类型，梳理指标体系，进行指标的分级分类，制定数据标准，根据标准建立指标模型，并定期进行数据标准落地评估。最终建立了档案、合同、劳务、物资、协同办公五大主题域的数据标准4千余条。

3.数据质量管理
数据质量管理是对各阶段可能引发的各类质量问题进行识别、监控、预警，本项目建立数据质量监控机制，定期对数据进行监控和评估，及时发现和纠正数据错误。

根据档案、合同、劳务、物资、协同办公五大主题域，建立了档案管理、法律纠纷、合同管理、劳务管理、物资管理、公文管理、流程管理、资产管理等8个质检模型，质检规则共计2千余条，自动生成质检报告，以便对数据质量进行考核。

4.数据分析
项目将分散在不同系统的各类指标集中管理，将数据转换为可视形式，最终实现资产管理、公文管理、合同管理、法律纠纷、财务管理、物资管理等6大主题域共计30余张展示报表，助力提升运营效率、支持决策制定。

04项目价值
亿信华辰携手该集团开启了一场系统性数据革命：基于"顶层设计-体系重构-场景赋能"的实施路径，以睿治数据治理平台为核心引擎，构建了涵盖6大业务主题、30+智能分析场景的轻量化数据中台。本次项目实践不仅沉淀了覆盖数据标准、质量、安全的完整治理体系，更通过亿ABI打造的动态数据门户，让数据价值在施工指挥、物资调配等业务前线实时绽放，为行业树立了"治理即服务"的数字化转型新范式。

1.提高数据质量
通过数据治理，确保数据的准确性、一致性和完整性，避免因数据错误而导致的潜在风险。

2.数据共享与协作
建立统一的数据标准和规范，促进不同部门之间的数据共享和协作。

3.快速响应业务需求
轻量化数据中台具有灵活性和高效性，能够快速适配业务需求，提供更加简便易用、高效稳定的数据服务。

4.提升运营效率，支持决策制定
该项目以数据中台系统为基础，实现各不同来源的数据定标、建模，统一数据口径；逐渐将集团内的主要指标数据统一到一个平台内，实现指标共享；通过快速定制，实现简单的业务报表，降低报表开发的成本和难度，缩短报表开发周期，规范报表使用的操作流程，降低管理与维护的复杂度。