从昌飞的数据治理谈数据管理体系建设的挑战与思考_新浪财经

工控数据与业务数据融合构建阳祥贵引言　　中国航空工业集团昌飞的信息化建设始于1996年，20多年来，昌飞公司一直坚持自主创新的发展战略，紧扣科研生产实际需求，通过不断加大技术创新和管理创新力度，边摸索、边实践，通过引进、消化、吸收再创新，走自主研发之路，构建了具有完全自主知识产权、公司全领域业务融为一体、基于单一数据源的CPS（昌飞制造系统），在型号应用中产生了良好的效益。近年昌飞公司紧紧抓住新一代信息技术带来的机遇，在智能制造、区块链、云原生等领域进行了探索与实践，取得了显著的成效。在数据治理方面，通过多年的建设打下了良好的基础，但是随着公司的发展，产品数据、生产数据、管理数据、经营数据等爆炸式增长，同时对数据的深入应用需求越来越迫切，昌飞公司的数据治理面临着诸多新的挑战。对数据建设的认识　　1.只依靠软件工具无法完成好数据管理体系建设　　企业寄希望于依靠一套数据管理工具就能够解决数据管理的所有问题是不现实的。数据管理软件的作用只是在于数据的存储以及知识、管理体系的固化和数据管理效率的提高，但无法解决数据质量、数据再利用等问题。企业的数据管理体系建设应在数据管理工具之下，建立一套符合自身需求的、系统化的数据标准规范、管理制度等。在进行数据管理体系建设之前要对公司的各项业务进行梳理，并对相关业务中的数据流转做出规划，再采用软件系统作为信息的载体，将这些业务进行可视化实现。通过规则的制定和过程的管控，将采集到的数据层层清洗并融合，从而得到切实可用的数据资产。　　2.可信单一数据源是数据管理体系建设的基础　　如今很多制造型企业由于缺乏自主开发能力、集成能力或总体规划设计能力，虽然都已使用了信息化系统，但未形成集成化的应用体系，导致企业内部的信息系统五花八门，各个系统彼此孤立，数据无法连通，进而形成了一个个数据孤岛，对企业建立良好的数据管理模式造成了巨大的困难。　　可信单一数据源（SSOT）可以将不同系统的数据进行统一的集成和聚合，其不仅可以避免数据孤岛的产生，还可以帮助企业的数据资产建立统一的管理标准，从而帮助管理者可以站在公司级的维度进行更为全面的数据分析，做出更为精准的企业决策，有效提升企业的综合竞争力。数据建设的挑战与思考　　1.纸质表单中的数据如何有效采集　　尽管昌飞公司推进企业信息化建设已二十多年，但还有部分业务表单由于一些特定的因素而未实现信息化管理。比如，由于保密的原因，无法使用移动信息设备，信息化的相关表单只能在有线的台式计算机上编辑及查阅，保留生产现场需要频繁使用的工艺指令和零件蓝图，其操作繁琐、效率低下，操作人员无法接受这样的方式及要求，因而生产现场仍存在一定数量的纸质表单；对于技术人员，在生产现场需要填写纸质的检验清单，事后只进行扫描存档处理，既无法对生产检验数据进行及时的检索和追溯，更不利于对这些数据的综合分析及利用；对于管理人员，由于军民机用户、设计所或者企业内部相关制度要求，还有部分合同以及审计材料仍采用纸质形式流转，导致无法有效利用相关数据，使得业务出现断流的现象。　　上述情况的产生虽然存在着一些客观因素，但主要原因还是现有的技术无法满足业务开展的需求，部分业务信息化、数字化程度较弱，需要企业深入推进无纸化办公、无纸化设计、无纸化生产制造。建议从以下三个方面进行推进：　　（1）数据建设推进过程中会有先后关系，针对未实现信息化的部分业务，按照其对于主线的影响程度进行排序，逐步实现信息化覆盖。在过程中采用流程驱动业务的理念，实现业务端到端的串接，并在业务运行过程中，寻找问题并逐步优化业务过程，从而提升公司整体业务水平。　　（2）加快推进商网、工控网和企业内网的融合。比如采用区块链技术来保证三网数据的安全性和高可靠性，有效提升公司信息化业务表单数据的可靠性和可追溯性，在此基础上加强与外部客户的沟通，使其提高对昌飞公司系统数据的认可，进而将现有的纸质管理表单逐步地进行电子化替代。　　（3）由信息化单位牵头，梳理并暴露现有纸质化表单所存在的问题。针对这些问题逐步攻关，提升公司现有表单的可操作性和综合贯通率。在此之上加强表单系统与公司业务系统的关联性，实现表单系统面向公司业务场景的全覆盖，提升公司整体信息化程度。　　2.结构化数据如何实现与非结构化数据的有效融合　　目前，昌飞公司针对结构化数据应用主要采用“报表+看板”的模式，报表和看板不仅功能单一、应用场景局限，开发周期还十分漫长，并且需要定制化开发。用户往往需要通过多层级的菜单才能够进入，降低了系统用户的整体体验。据统计，CPS系统中报表和看板的数量高达1600多个，这些报表涉及公司各领域业务，每一个报表背后都有业务逻辑模型，但目前这些模型数据的集成、关联、融合的成熟度不高，导致数据的实际利用率并未达到预期的高度，在公司高质量发展的大环境下，提升结构化数据的利用率十分必要。　　众所周知，企业数据的价值需要业务过程的加持，而数据库没有办法展示出业务规则，业务规则是通过代码体现在各个业务系统之中的，需要将存在于各个报表和看板之中的业务规则进行沉淀、固化，形成一个个业务规则模型，并纳入整体的业务规则库进行统一管理。通过业务规则模型结合数据转换技术，将规则库中结构化数据、非结构化数据进行面向业务规则的改造，以持久化的形式保存至服务器中，采用全文检索、语义搜索等技术构建统一的数据检索平台。在此之上采用先进的数据分析、数据融合、数据治理、机器学习等技术，与公司现有的非结构化数据管理平台有效融合，进而构建企业级大数据平台，达到支持企业辅助决策、问题分析追踪、生产故障预警等效果，为企业高质量发展赋能。　　3.设备数据如何与业务数据融合设备数据对企业的生产、质量等具有重要价值。在生产方面，可以帮助公司找到最为合适的生产方式，从而提升车间的生产效率。在质量方面，可以实现对问题的有效追踪、排除重复性故障，有效提升产品制造质量。　　昌飞公司虽然实现了针对设备的数据采集和存储，但目前只实现了对采集数据的初步清洗，仍然存在由于存储空间严重不足而对采集的设备数据进行定期清理的问题，这使得公司损失了大量宝贵的数据资产，因此对设备数据的有效管理迫在眉睫。　　若是只实现设备的数据管理，则带来的价值十分有限。因此需要在此之上，进一步实现设备数据和管理系统中业务数据的有效融合，真正让设备数据发挥其应有的价值。　　针对设备数据的管理，需要构建一个基于物联网的设备数据统一管理平台。其作用相当于一个中间件，通过物联网将公司内的相关设备数据统一采集至平台中。同时，使用通用组件加专用组件的模式将设备数据中的共性信息进行提炼并清洗，把重复性或者低价值的数据剔除，从而有效减少对存储空间的压力。该平台需设立一个独立的数据仓库，将采集到的设备数据进行存储和管理，并对外部提供统一的接口库，让业务管理系统能够获取到切实可用的设备数据。　　针对设备数据与业务数据的融合，需要依靠业务中台和数据中台的协同运作，通过任务驱动人员来开展业务，业务触发相关流程，使用流程引擎将人工输入或者系统自动读取的业务数据与从综合设备数据管理平台获取的设备数据进行有效融合，依靠流程的过程管理原则，通过系统自动运算以及人工处理两种方式进行数据校验和调整，从而得到切实可用的有效数据，并存储至公司的数据仓库之中。数据中台将相关数据从数据仓库中获取并进行分析，得到的结果不仅可以为业务服务，还可以继续优化完善现有的流程规则，实现设备数据的最大化利用。　　4.如何构建面向公司未来发展的数据管理体系　　数据管理是以安全、有用、高效的方式收集、验证和使用数据的过程，而数据管理体系则是数据建设经验的总结和固化的产物。昌飞公司早在2004年就提出了一套针对公司内部的数据管理体系，并不断进行修改和完善，但是随着公司信息化建设的不断进步和一些前沿技术的应用，现有的数据管理体系已难以支撑公司未来的发展需求。面向昌飞公司的长久发展，需要构建一个涵盖采集、存储、安全、质量、服务、标准等多维度的全新数据管理体系。　　同时，数据管理体系的建立，需要依靠各种数据建设工具的支持，数据中台是数据管理的核心工具，可对公司所有业务场景所产生的数据进行管理与分析，面向昌飞公司未来的发展，数据中台是必不可少的，因此数据管理体系建设需要将数据中台的设计理念和实现路径进行固化和沉淀，并根据数据中台的具体使用范围进行划分，从而实现业务全覆盖、产品全覆盖和层级全覆盖，提升公司的信息共享能力、业务协同能力和经验沉淀能力，不断为公司现有业务和创新业务赋能。结束语　　昌飞公司在数据建设实践中，面对挑战不断进行突破，通过对制造企业的数据建设模式的不断探索，在数据管理和相关系统构建方面取得了一些经验和体会。　　首先，不要单纯的追求最新的技术。所有技术的应用都需要符合企业现状和实际需求。超越需求的技术追求不仅会造成资源浪费，还会增加系统的运维成本。数据中台的建设亦是如此，一些通用数据中台产品，往往不符合企业现状，强行使用的结果是不仅浪费了资源还不能达到预期的效果。若是选择定制化的数据中台产品，在建设时要充分考虑清楚自身的需求，做到切合实际，以最低的成本达到最好的建设效果。　　其次，单独的进行数据体系建设并不会产生明显成效，数据建设应紧密结合企业的信息化推进程度。一个制造企业的信息化改造需要经过企业顶层的布局和规划，由信息化部门牵头，各个单位积极配合共同完成。若企业拥有一套完善的信息化体系，数据建设就拥有了良好的基础，依托信息化管理体系再加上一些数据管理工具的辅助就可以实现较为良好的数据管理体系建设。　　最后，数据中台的应用可采取先点后面的推进策略。首先数据中台的应用可优先从具有代表性和影响性的核心业务场景开始试点，在应用中不断完善，形成初步的技术应用体系框架、初步的应用规范和管理制度体系。随后逐步向该领域的全体业务进行推广，达到企业数字能力的逐级进化，产生价值的持续叠加。待该领域业务覆盖完成之后，企业的技术应用体系、应用规范和管理制度等基本成熟，此时可拓展至公司的全领域业务，实现业务的全面覆盖。在业务数据完成建设后，可再向设备数据、文件数据等方面进行拓展，直至公司全部数据均已纳入数据中台。