工业互联网-工业企业大数据交换通道-数据通道产品描述

Posted 2022-04-02 java李杨勇

       经济全球化浪潮席卷全球，信息产业日益成为现代经济的主导，并正在向数字经济时代过渡，让数字参与决策是企业信息化建设的价值所在。随着国际市场一体化、信息技术集成化与信息资源网络化的不断发展，企业要适应全球化激烈的市场竞争，主动地对市场做出快速响应，赢得市场竞争的主动权，只加快企业信息化建设进程是不够的，需要信息数字化、智慧化。

        在“万物皆数”的时代，很多事情都可以用数据来加以衡量，因此当整个世界都被数据化之后，其内在的规律就有可能通过数据的管理与分析来认知和洞察，因此大数据也就成为了人类认知和改变世界的一种手段，而数据也在不断地改变人们的生活方式、经济规律与商业模式，甚至于驱动整个经济的创新与变革。数据资产管理将起到越来越重要的作用

        然而，目前很多企业在信息化建设的过程中，都未意识到信息数字化的价值所在，在信息化建设道路上均存在一些共性问题，这些问题在一定程度上影响了企业发展进程，严重时还影响企业存亡。这些问题包括：

一、以系统为单元的数据孤岛，造成信息不对称

现有很多企业建设有适合自身发展的应用系统，用于企业日常管理与经营。但是，这些系统由于各种原因，未能全面规划实施，造成系统数据存在各自的系统里，不能数据共享互通 。从而形成数据只在自身系统的一个个数据孤岛，极易造成信息不准确、不对称问题。

二、以系统为单元的数据管理驾驶舱，不全面，让领导层无法决策

目前很多企业虽然已建设有相关的信息化系统，为企业发展决策提供数据支撑。但是，这些系统由于各种原因，未能全面规划实施，造成系统数据存在各自的系统里，所谓的数据化统计也只是局限于系统内部数据的统计分析，统计的数据维度只是单方面的，不能数据互通 ，不能充分发掘数据价值。由于数据统计分析的基础数据只来源于系统自有的数据，在一定程度上，分析的数据不全面，就导致数据统计偏差，从而不能为决策层提供较综合、精准的信息价值，从而形成基本不可用的错误管理驾驶舱，严重时影响企业生存。

例如：销售系统分析出一个产品销售很好，要求大力加快生产；生产系统分析出人员不够，不具备生产能力；财务系统提出预警没收到款或存在超成本，人力资源系统分析出现有大量人员，具备生产条件等情况。如果不能快速、全面分析这些有用的价值数据，决策层就容易得到错误统计数据。这样企业要么容易错失商机，要么因风险评估出错而投资失败，给企业带来经营风险，严重时可影响企业经营。

尿不湿和啤酒(精典大数据挖掘应用案例)

一个关于尿不湿与啤酒的故事。超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司(Wal Mart)拥有世上最大的数据仓库系统之一。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。那么这个结果符合现实情况吗?是否是一个有用的知识?是否有利用价值?

为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式：

在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。另一种情况是丈夫们在买啤酒时突然记起他们的责任，又去买了尿不湿。既然尿不湿与啤酒一起被购买的机会很多，那么沃尔玛就在他们所有的门店里将尿不湿与啤酒并排摆放在一起，结果是得到了尿不湿与啤酒的销售量双双增长。按常规思维，尿不湿与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内这一有价值的规律的。

最简单应用：供应商相关系统需要录入供应商管理员工的信息、生产类系统需要录入生产员工信息、销售类系统需要录入销售员工信息、CRM系统需要录入负责相关客户的员工信息、财务类系统需要录入所有员工信息。而这些信息原本在企业OA系统里就有了。这样极易造成数据重复录入、数据不准确、数据不对称等问题发生，从而导致数据不可靠问题。人为录入可能存在录入名称、身份证号、性别等 出错问题

      传统方式是通过批量导出导入、人工添加或系统重构等方式 来解决，存在巨大成本和风险。而实现各系统数据接口的打通，用本产品每对接1个接口最快只需要1小时完成，完成各系统数据整合，只需原系统调整数据接口即可

三、为管理数据而管理数据，加重企业负担

由于企业信息化未做到全局、全面统计分析，未让现有数据产生价值，就形成为管理数据而管理数据，从而加重企业负担，影响企业员工生产效率，未能实现真正企业数字化，与信息化建设初忠相背离。

以人员信息管理为例：

企业生产系统、公司OA、销售系统、CRM客户关系系统等需要管理。相关负责人就需要多次录入和管理，大大降低了工作效率和数据准确性。同时，这些数据不能实现跨系统统计

，未实现数据真正价值！为管理数据而管理数据

四、跨系统、跨业务数据统计分析需要定制开发，      

     由于大部份企业现有各种业务系统是各自独立的，数据也是独立的。管理层要想获得全面、较准的统计服务，为重要决策找到重要数据支撑，企业管理驾驶舱就要打破以系统为单元的数据孤岛，从不同区域、不同应用、不同系统、不同环境下采集有用数据。企业现有系统重建基本不可能，就需要对现有系统进行二次升级，通过定制接口开发或导出导入人工等方式采集异构系统数据，这无异于加重企业负担，得不尝试，但每年也会有大量企业会为信息化统计买单，只为要精准的决策支撑数据，助力企业重大决策。

工业互联网-工业企业大数据交换通道-数据通道产品：
       智理四板斧(通、融、升、慧)，解决数据孤岛、数据失信、效率低、数据不可靠等问题 ，构建企业级大数据中心平台，助力企业信息智能化、数据智能化。

一、以系统为单元的数据孤岛，造成信息不对称

现有很多企业建设有适合自身发展的应用系统，用于企业日常管理与经营。但是，这些系统由于各种原因，未能全面规划实施，造成系统数据存在各自的系统里，不能数据共享互通 。从而形成数据只在自身系统的一个个数据孤岛，极易造成信息不准确、不对称问题。

最简单应用：供应商相关系统需要录入供应商管理员工的信息、生产类系统需要录入生产员工信息、销售类系统需要录入销售员工信息、CRM系统需要录入负责相关客户的员工信息、财务类系统需要录入所有员工信息。而这些信息原本在企业OA系统里就有了。这样极易造成数据重复录入、数据不准确、数据不对称等问题发生，从而导致数据不可靠问题。人为录入可能存在录入名称、身份证号、性别等 出错问题

传统方式是通过批量导出导入、人工添加或系统重构等方式 来解决，存在巨大成本和风险。而实现各系统数据接口的打通，用本产品每对接1个接口最快只需要1小时完成，完成各系统数据整合，只需原系统调整数据接口即可

本产品

一、打通经脉       

现有很多企业建设有适合自身发展的应用系统，用于企业日常管理与经营。但是，这些系统由于各种原因，未能全面规划实施，造成系统数据存在各自的系统里，不能数据共享互通 。从而形成数据只在自身系统的一个个数据孤岛，极易造成信息不准确、不对称问题。

最简单应用：供应商相关系统需要录入供应商管理员工的信息、生产类系统需要录入生产员工信息、销售类系统需要录入销售员工信息、CRM系统需要录入负责相关客户的员工信息、财务类系统需要录入所有员工信息。而这些信息原本在企业OA系统里就有了。这样极易造成数据重复录入、数据不准确、数据不对称等问题发生，从而导致数据不可靠问题。人为录入可能存在录入名称、身份证号、性别等 出错问题

传统方式是通过批量导出导入、人工添加或系统重构等方式 来解决，存在巨大成本和风险。而实现各系统数据接口的打通，用本产品每对接1个接口最快只需要1小时完成，完成各系统数据整合，只需原系统调整数据接口即可

二、融会贯通

解决：数据权威、关联性问题。  数据本有关联，但各系统间数据无联系、不知等问题，  让数据融会贯通

如员工考勤系统、OA、CRM、ERP、销售系统等，都存在员工信息，传统信息化建设 为各使用各的，就极易造成 员工信息不一致等问题。如姓名、身份证等 出错问题。同时，也会出现  员工已不存在，但在其他系统还存在 问题。如果负责人是一个区域的负责人，下面有几十号人，员工信息又是总公司人力资源部管理 ，就可能存在 该负责 人在不知道该员工已不在情况下，还把任务分给他，这极容易为企业带来商业风险，这不利于大型企业发展。

三、提升内功

解决：数据多次录入、录入不正确、效率低下等问题

录入一次，对外提供共享接口，其他系统只需要引入引用及可。如OA管理员工信息，其他 CRM、ERP、销售系统等只需要使用查看 员工信息，分配任即可，不用担心员工信息出错。

四、

    由于大部份企业现有各种业务系统是各自独立的，数据也是独立的，所以企业现有系统的管理驾驶舱只是对系统自身有的信息进行分析，数据本身就不全面，统计出来的结果就会与实际有偏差。

    管理层要想获得全面、较准的统计服务，为重要决策找到重要数据支撑，企业管理驾驶舱就要打破以系统为单元的数据孤岛，从现有的不同区域、不同应用、不同系统、不同环境下采集有用数据。

    要想实现这需求，企业对现有系统重建基本不可能。需要对现有系统进行二次升级，通过定制接口开发或导出导入人工等方式采集异构系统数据，这无异于加重企业负担，得不尝试，但每年仍有大量企业会为信息化统计买单，只为要精准的决策支撑数据，助力企业重大决策。