告别数据割裂！制造企业搭建数据中台的顶层设计思路

一家制造企业的信息化程度往往不低：ERP管着财务和采购，MES盯着生产执行，PDM存着设计图纸，APS排着生产计划，检验检测系统记录着质量数据……但奇怪的是，系统越多，业务部门反而越难拿到一份"说得清楚"的数据。

这不是个例。在亿信华辰《睿治智能数据中台》技术白皮书及其面向制造行业的数据中台解决方案中，这类问题被归纳为几种典型症状：

• 零散孤立：数据被业务模块割裂，业务越往前端走，数据越不准确；

• 口径混乱：数据口径不统一、视角不一致、定义不清晰，"同一个指标，不同系统报出不同的数"；

• 底层不牢：高价值数据难以产生，创新应用想要数据支撑却"取不到、取不全、取不准"。

以某制造企业的生产管控场景为例，其生产订单数据中"机型""组织名称"两个关键字段的准确率一度只有60%左右——原因很简单，SAP系统缺乏质量校验规则，机型信息全靠人工维护，标准不统一、又没有校验机制，数据自然越用越乱。

这正是制造企业普遍面临的"数据割裂"：不是没有数据，而是数据分散在各个系统里，彼此不通、口径不一，无法真正支撑生产、质量、供应链等核心业务的管控与决策。

二、顶层设计先行：数据中台不是"建个平台"这么简单

很多企业一提"数据中台"，第一反应是"买套工具、搭个平台"。但从亿信华辰的实践经验看，平台只是承载能力的容器，真正决定成败的是顶层设计。

1. 先想清楚"为谁而建"

数据中台建设的目标，本质上要回答三个问题：

1. 企业数字化转型过程中，业务管控靠什么数据支撑？（生产、物资、质量、设备、财务、人资等各业务域产生的结构化、非结构化、时序数据）

2. 业务贯通靠什么实现？（周期性、实时性的数据共享交换需求）

3. 长期运营靠什么保障？（组织、流程、规范构成的数据治理体系）

对应地，顶层设计通常沿着"总体规划设计—数据中台搭建—数据资产化应用建设"三步展开：先做总体架构、总体蓝图、总体数据存储和部署架构设计，明确建设路径；再完成平台部署与数据标准、数据质量、元数据、数据资产目录、数据安全等能力建设；最后落地面向生产管控、经营管控等场景的可视化分析和数据共享交换应用。

2. 选对建设模式，比选对工具更重要

在实际落地中，制造企业常见的建设路径有四种，各有取舍：

没有放之四海皆准的最优解，选择哪种模式，取决于企业当下最迫切要解决的问题——是先摸清家底，还是先啃一块硬骨头出成效。

3. 按"域"实施，而不是一口吃成胖子

对制造企业而言，一个务实的做法是"总体规划、按域实施"：先划定生产域、物资域、质量域、人资域等业务域，选择其中痛点最突出、价值最明确的一个域先行落地，再逐步扩展到全域。

以生产域为例，一套完整的实施路径通常包括：

• 现状调研：既做业务调研（订单—计划—采购—生产—检验—交付的全流程梳理），也做IT调研（摸清ERP、MES、PDM等系统的数据量、数据质量、集成现状）；

• 数据开发：数据仓库建模、数据采集加工、指标加工逻辑设计与BI开发、数据共享交换开发；

• 数据治理：制定数据标准、开展数据质量提升、建立数据安全管理和治理组织。

值得强调的是"治理组织"这一环——制造企业的数据治理不是IT部门一家的事。一套典型的生产域治理架构里，既有生产指挥部领导挂帅的决策层，也有SAP、MES、APS、PDM等系统管理员组成的技术团队，还需要设计师、工艺工程师、生产计划员、检验工程师等一线业务人员参与数据标准和数据质量的制定与整改。数据治理，说到底是一场业务和技术协同的组织变革。

三、亿信华辰数据中台解决方案：从"能用"到"好用"

在制造行业的数据中台建设中，亿信华辰（北京亿信华辰软件有限责任公司，隶属于华宇软件，股票代码300271）给出的是"1+4+N"的整体思路：1个平台为基础，4大优势能力做支撑，服务N多业务场景。

亿信华辰成立于2006年，深耕商务智能、数据治理和大数据领域近二十年，服务过12000多家客户，覆盖200多个细分行业，连续两年被IDC评为中国数据治理解决方案市场第一，也是Gartner数据资产管理、数据治理、数据编织等技术代表厂商之一。

1. 湖仓一体的技术底座

方案采用湖仓一体架构，融合数据仓库的管理能力和数据湖的低成本存储灵活性：

• 采集层：支持Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库迁移，跨平台文件实时交换，基于日志的增量同步，以及IoT实时采集；

• 存储层：支持HDFS文件存储和S3/OSS对象存储，可按需冷热分级，数据在湖和仓之间自由流动；

• 计算层：内置Hive/Spark/Flink/Impala等引擎，按需选择计算方式；

• 服务层：提供存储、查询、访问、共享、开发等通用数据服务接口，方便第三方系统对接。

2. 低代码开发，降低"用数据"的门槛

数据开发和数据治理往往是耗人耗时的工作，亿信华辰的方案强调"低代码化"：从数据创建到消亡的全过程可视化操作，面向领导、技术管理、业务管理、技术人员、业务人员等不同角色分别设计交互方式。具体到产品层面：

• 数据集成开发：拖拉拽式ETL设计，封装上百种组件，内置30余种清洗规则，支持异构数据源整合、大规模数据迁移、实时数据同步；

• 指标开发：一站式指标管理平台，覆盖指标构建、定义、开发、治理、发布、应用全流程，并融合了知识图谱与大模型能力，力求实现"零SQL"的指标加工；

• 数据交换：支持库表到库表、库表到文件等多种交换方式，支持增量/全量交换，亿级数据可实现分钟级处理。

3. 面向制造场景的主数据管理能力

制造企业最容易被忽视、又最难啃的，往往是主数据——尤其是物料和BOM（物料清单）。在《睿治智能数据中台》产品体系中，专门设计了满足制造业场景的BOM模型：支持界面化定义BOM结构（基本属性、清单属性），支持自顶向下、自底向上两种数据构建方式，并以树形结构展示物料组成的层级关系，同时支持对接SCM、CRM、BPM、MES、ERP等业务系统完成数据集成。

在南山集团的主数据项目中，这套能力被用于建设人力资源、财务、采购、营销等六大类主数据，其中物料主数据涉及40多个大类、3000多个小类、超过10万条实体数据，并对接了纺织、服饰、轻合金等多个事业部的MES和ERP系统。

4. 完整的数据治理能力矩阵

围绕"数据从创建到消亡"的全生命周期，亿信华辰的产品覆盖了元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据资产管理、数据安全管理等十余个模块，各模块之间通过微服务架构实现"高度融合、可自由组合"：

• 元数据管理：内置近60种元数据采集适配器（数据库类20余种、报表工具14种、ETL工具9种等），支持血缘分析、影响分析、全链分析等应用；

• 数据标准管理：支持标准定义、落地映射、落地评估与版本管理，帮助企业统一"同一个字段在不同系统里的不同叫法"；

• 数据质量管理：从规则定义、质量检核、问题整改到质量报告，形成PDCA式的管理闭环；

• 数据安全管理：对数据资产进行分级分类，在采集、传输、存储、使用、共享、销毁各环节配置相应的安全策略。

四、案例佐证：制造与实体产业的落地实践

亿信华辰在实体制造及相关产业领域已有多个落地项目，例如：

• 南山集团主数据项目：建设覆盖人力资源、财务、采购、营销等六大类主数据的管理平台，并完成与SCM、CRM、BPM及纺织、服饰、轻合金板块MES、ERP系统的集成；

• 瀚蓝环境数据资源中心项目：面向供水、排水、燃气、固废等15个以上业务系统，完成元数据、数据标准、数据质量、数据资产四个层面的统一治理，制定质量规则104条，梳理资产目录1128个；

• 国网甘肃电力数据资产管理平台、长江存储数据质量管理平台、博威集团主数据项目、中铁建电气化局主数据管理项目等，覆盖能源、半导体、有色金属、电气化工程等多个实体产业领域。

在2024年的行业评选中，亿信华辰的方案也曾获评"数据驱动软件应用典型案例"（郑州煤机）等奖项，从一个侧面印证了其在制造类客户中的应用深度。

五、结语：顶层设计，决定数据中台能走多远

制造企业的数据割裂，往往不是缺工具，而是缺一套"从战略到组织、从架构到规范"的顶层设计。数据中台建设真正的难点，从来不在技术选型，而在于：企业能不能想清楚"先建什么、后建什么"，能不能把IT部门和业务部门拧成一股绳，能不能把标准和规范真正落到每一张生产订单、每一条物料记录上。

从亿信华辰的实践路径来看，"总体规划设计—按域搭建平台—持续资产化运营"这条主线，加上湖仓一体的技术底座、低代码的开发能力，以及面向制造场景的BOM主数据管理，构成了一套相对完整的方法论和产品支撑体系。但无论选择哪家服务商、哪种技术架构，制造企业在动手"建平台"之前，都值得先坐下来，把顶层设计这一课补上。