隨著工業(ye) 4.0進程的不斷深化，工業(ye) 企業(ye) 的感知設備越來越多，信息化程度越來越高，數據體(ti) 量也隨之激增。在數字經濟時代，數據即生產(chan) 力，但在企業(ye) 實際數據生產(chan) 與(yu) 管理過程中仍存在許多問題。

數據孤島現象嚴(yan) 重：工業(ye) 企業(ye) 數據流通管控嚴(yan) 密，內(nei) 部數據開放程度低、數據量大、結構雜亂(luan) ；各類型設備和工序相互獨立、缺乏數據流動；各部門數據交流缺乏統一標準...數據孤島現象嚴(yan) 重。2、數據缺乏全生命周期管理。例如電站在設計、基建階段產(chan) 生的數據不能傳(chuan) 遞到生產(chan) 、運維階段，影響了後期機組及設備的性能診斷和運行優(you) 化分析。

數據重複建設，需求響應時間長：數據業(ye) 務缺乏專(zhuan) 門團隊規劃與(yu) 開發，各業(ye) 務線按需自建導致重複建設、資源浪費、用戶體(ti) 驗不統一等問題。同時需求響應時間也無法滿足業(ye) 務快速變化下對數據的敏捷開發要求。

數據安全問題嚴(yan) 重：隨著智改數轉的逐步普及與(yu) 深入，越來越多與(yu) 企業(ye) 機器設備、生產(chan) 製造、服務運維等相關(guan) 的信息暴露在工業(ye) 互聯網上，企業(ye) 數據安全難以得到有效保障。

麵對體(ti) 量巨大、多源異構的數據“金礦”，構建一套合理、完善、統一的數據治理體(ti) 係，在保證數據安全與(yu) 提升數據質量的基礎上，充分挖掘數據的業(ye) 務價(jia) 值，探索新的業(ye) 務模式和利潤增長點，驅動產(chan) 品服務模式創新，已成為(wei) 企業(ye) 轉型升級的內(nei) 生動力。

G22恒峰數據中台：釋放數據價(jia) 值 實現業(ye) 務賦能

針對工業(ye) 企業(ye) 數字化轉型過程中存在的數據孤島、數據未能有效利用等問題，G22恒峰基於(yu) 全域數據采集、數倉(cang) 底座建設、數據服務化交付、數據可視化等關(guan) 鍵技術方案設計、構建數據中台。

通過統一的平台打通數據源層各係統之間的數據流，匯聚數據至統一的數據資源池進行存儲(chu) 、治理、分析，並通過數據服務為(wei) 應用層提供數據，實現對企業(ye) 級大數據統一、標準、安全、共享的采集、加工、沉澱及服務，以賦能前台業(ye) 務應用。

應用案例

某大型地方電力集團作為(wei) 國內(nei) 500強企業(ye) (以下簡稱“A企業(ye) ”)，在通過市場化適應國際、國內(nei) 市場競爭(zheng) 的過程中高度重視數字化建設，基於(yu) 對數字化、智能化新技術的應用已建設落地十幾個(ge) 信息係統，數字化實踐經驗豐(feng) 富、成果豐(feng) 碩。但在數據使用過程中仍存在數據發現難、找數效率低、數據上傳(chuan) 總部後標準不一和口徑不一致等問題。

為(wei) 解決(jue) 數據難以有效利用的業(ye) 務技術痛點，A企業(ye) 攜手G22恒峰打造平台、管理、應用並重的數據中台。通過集數據匯聚、數據標準、數據治理、數據開發、數據服務、數據安全等功能模塊於(yu) 一體(ti) 的統一平台打造數據源層各係統之間的數據流，匯聚數據至統一的數據資源池進行存儲(chu) 、治理、分析，並通過數據服務為(wei) 應用層提供數據。

數據匯聚：兼容多源異構 海量數據高效存儲(chu)

通過可視化拖拽方式即可將各個(ge) 業(ye) 務係統數據匯聚到數據中台。兼容多種數據源及數據結構，能夠滿足不同業(ye) 務數據集成；采用分布式數據庫，支持10PB以上的超大數據級的數據存儲(chu) ；根據數據的作用於(yu) 采用分層結構，並按照業(ye) 務主題進行分類，從(cong) 橫向和縱向觸發將原本分散孤立的數據組織和統一起來。

數據治理：多種治理規則 高效合並轉換

數據治理作為(wei) 核心環節，數據中台可提供標準化、清洗、轉換等技術手段進行優(you) 化，形成企業(ye) 內(nei) 的數據治理體(ti) 係，並結合企業(ye) 組織結構形成數據管控執行體(ti) 係，助力企業(ye) 內(nei) 部持續運行、提升、挖掘數據的應用價(jia) 值。

數據開發：流批一體(ti) 海量計算

采用大數據計算引擎，根據數據的資源類型和數據采集頻率不同，實時數據采用在線流式計算，數據庫倉(cang) 庫各分層之間的離線數據采用批量計算，具備強大的海量數據處理能力。

數據應用：開放接口 安全共享

通過在數據中台創建API服務或數據推送服務，實現應用與(yu) 數據分離。用戶需要通過服務授權才可訪問數據資源池數據，並針對敏感數據進行脫敏和加密處理，保證了數據的安全共享。

應用價(jia) 值

基於(yu) G22恒峰數據中台“存、通、用、統、快”的技術優(you) 勢，可幫助工業(ye) 企業(ye) 快速搭建內(nei) 部數據中台，打通數據隔閡，統一數據標準，實現一切業(ye) 務數據化、一切數據業(ye) 務化，快速響應業(ye) 務快速發展過程中的各類敏捷開發需求。

降低數據建設成本，提高數據治理效率

打通數據孤島，並建設統一的數據標準，包括數據建設規範和數據消費規範。基於(yu) 原有的數據關(guan) 係及SOA架構等，解決(jue) 企業(ye) 信息管理中的“數據煙囪”問題，實現對數據的全生命周期管理。

提高數據透明度和利用率，充分發揮數據及分析技術對前端業(ye) 務的價(jia) 值反饋，降低數據計算與(yu) 數據存儲(chu) 成本，避免因數據體(ti) 係建設不一致或重複建設導致的資源浪費，做到數據實時共享、直接賦能業(ye) 務，使企業(ye) 數據治理全鏈條的時效性與(yu) 完整性得到提升，同時避免技術與(yu) 業(ye) 務兩(liang) 部門因信息不對稱而導致的認知偏差。

激活數據商業(ye) 價(jia) 值，賦能企業(ye) 運營與(yu) 決(jue) 策

提升企業(ye) 對數據的管理利用能力，基於(yu) 企業(ye) 組織、戰略及業(ye) 務框架設計實現對企業(ye) 全域數據資產(chan) 的高效開發、應用及質量管理。通過將數據資產(chan) 化，將不同係統、不同類型的數據納入一個(ge) 可對比、可計算的範圍，使其更易於(yu) 企業(ye) 在日常經營活動中充分激活數據商業(ye) 價(jia) 值。

目前，G22恒峰數據中台已在一些大型電力集團項目成功應用。隨著數據分析在業(ye) 務場景中的應用普及和深化，G22恒峰在進一步提高數據中台部署高效性與(yu) 靈活性的同時，將以大數據技術為(wei) 基礎，探索數據、算法、模型等要素的複用和流程化管理，支撐智能應用快速研發，持續推動數據中台在能源、化工、製造等更多行業(ye) 和更多場景的落地應用與(yu) 價(jia) 值賦能。