1 引言
中国正经历着百年未有之大变局，国防装备更加需要加快技术创新的力度和缩短产品迭代的周期，这就要求军工企业加快数字化转型的步伐，加快现有数据的资产化管理和有效利用。
2 现状
目前，主要的军工制造企业均建立了企业资源计划（ERP）系统、产品数据管理（PDM）系统、生产计划管理（MES）、人力资源管理、财务系统和设备管理等应用信息系统，这些与企业科研生产经营息息相关的主要数据，大多没有开展有效的管理和利用，不能为企业提供经营决策的数据支撑，制约了技术创新和产品迭代。没能实现通过技术创新更好地满足客户的需求，没有形成上下游企业间有效合作的供需平衡产业链，难以构建集团化运作的优势。
3 什么是数据中台
数据中台最早是阿里提出的。阿里巴巴的中台主要体现在“双中台”上，由业务中台和数字中台组成，肩负着所有的前台业务。如果想要理解数据中台先要理解数据前台，例如军工制造企业的生产计划、生产进度、工艺更改、质量报告、库存、财务报表和 BI 报表等都属于数据前台。数据中台的核心职责是高效地赋能数据前台为业务提供价值。
数据中台是数据服务(Data API)工厂，是一个能够满足业务创新的中间层、是可以通过统一标准和口径的数据技术，实现对海量数据进行采集、计算、存储、统计和治理的数据应用架构。数据中台如图 1 所示。
图 1 数据中台
数据中台把数据统一之后，会根据企业自身定义的规则，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效报表统计、展示和趋势预测等服务。它是这个企业独有的且能复用的，是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复工作、减少烟囱式系统的成本，也是数据有效利用的重要支撑方式。
4 数据中台的主要内容
数据中台包含数仓体系、数据服务集和 BI 平台。
1）数仓体系，是数据中台的核心，包含数仓和一系列的管理系统，用来管理数据，保证数据的完整、一致和准确。数仓是数仓体系的核心，也是整个中台的核心。
2）数据服务集，数据服务主要是数据的积累。数据服务集加速了数据应用效率。
3）BI 平台，是企业科研生产经营过程中，围绕主要需求、解决主要瓶颈的主数据显现化。BI 系统如图 2 所示。
图 2 BI 系统
5 什么是 BI
BI 系统的概念最早于 1996 年由加特纳集团（Gartner Group）提出：商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，并将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。借助 BI 工具，可以让企业加速数据分析的趋势。目前帆软 BI软件是市场占有率前列的企业数据分析BI软件。
6 数据中台和 BI 平台的区别
企业发展到某一高度或阶段，现有信息系统无法支撑企业继续再持续良性发展，需要 BI 为企业战略规划提供数据支撑。
而数据中台不是平台，也不是一个简单的系统应用，它是一个为了解决数据开发和应用开发之间矛盾的数据应用架构。数据中台承载的对象是推动业务的核心数据，包括业务数据、技术数据、计算数据、统计数据以及所有企业从组织层面可存储、可复用的各种数据。
简单地说，数据中台是企业数据的供应渠道，BI 是企业数据的显现化展示。
7 数据中台的作用
数据中台的核心作用就是复用。
对军工制造企业而言，企业未来的发展战略要求企业自身通过数字化转型，通过对企业各个领域、层级业务经营数据的集中管理，充分发挥企业科研生产经营管理过程数据的价值，实现通过技术创新更好地满足国防装备的需求、形成上下游企业间有效合作的供需平衡产业链、构建集团化运作的优势。
军工制造企业的数据前台，如生产计划、生产进度、工艺更改、质量报告、库存、财务报表和 BI 报表等，由于各层上级需求角度不同，统计分析的结论报告准确度不高且费时费力；企业数据后台其实就是已建的各类应用信息系统，如企业资源计划（ERP）系统、产品数据管理（PDM）系统、生产计划管理（MES）、人力资源管理、财务系统和设备管理等，各类数据分系统存储。信息化数字化转型是一个复杂的系统工程，不同领域（设计、生产、财务和人力等），不同层级（L1-L5）的信息化系统无法完全基于同一厂商、同一平台，由于各类系统的数据接口、数据格式和数据结构等不统一，这些系统数据往往并不能很好地得到有效利用。对这些系统进行系统集成的过程中，考虑到系统逻辑、人员技术和企业财力等因素，成本和风险较大，就连军工制造企业都很踌躇。
企业数据的前台和后台就像是两个不同转速的齿轮，随着产品型号任务的不断变化，双轮速率不匹配的问题就日臻凸显。中台就像是在前台与后台之间添加的一组“变速齿轮”，将前台与后台的速率进行匹配，是前台与后台的桥梁。数据中台链接了前台用户与后台核心资源，作用不仅仅只是整合数据，找到数据，它统一军工制造企业中订单计划、原材料采购、库存、生产工艺、产品研制、实验数据、型号任务、安全保密、国军企标、生产排产、工装工具、质量、人力资源、财务和耗能等复杂的管理需求，解决系统集成的困扰，将后台系统存储的各种业务数据“提取”到中台层，共享给前台的各种应用需求，为业务职能部门服务，方便前台重复使用各业务系统的数据，发挥系统业务数据的使能作用。
8 搭建数据中台的思路
搭建数据中台需要对企业数据进行“需求规划、流程梳理、清理整合和共享服务”等环节，将各信息系统数据接口、数据格式、数据结构等不统一的海量数据进行数据资产盘点、整合和分析，确保整个公司数据一致性和可复用性。在具体建设策略方面，基于自身的产品特征，选择具体型号的数据为资产对象，以业务或应用需求为牵引，为业务职能部门提供数据资产、数据规则和数据统计与分析等服务，最终实现数据资产的有效利用。数据标准、元数据和资产服务与运营分析如图 3 所示。
图 3 数据标准、元数据和资产服务与运营分析
数据中台的意义就在于在最底层打通数据隔阂，把分布在不同部门、不同系统内的数据孤岛连接起来，进行统一地数据加工、遴选，从而形成数据资产，进而为数据、业务赋能。
9 使用数据中台的思路
（1）明确当前企业数据资产需求目录
数据中台数据来源于不同的应用系统，通过数据的清洗、分类整合和维度汇总等，数据使用者想要创新数据的有效利用，发挥数据的使能作用，就需要明确企业当前的数据资产需求，才能通过数据中台快速找到合适的数据。
（2）制定企业数据资产的规则
企业数据资产除了本系统的模型数据，还有很多过程、报表和文档等，都是数据资产的重要组成部分，结合军工制造企业的生产模式和管理特点，制定数据资产的关联规则，为企业数字化转型进行数据赋能。
（3）提升对数据资产的认知
当前世界的格局正在被中国突破和改变，这就要求军工企业加快数字化转型的步伐，提升快速业务响应能力和规模化创新能力，军工制造企业急需借助数据和分析的力量，构建一种与数据资产、数据利用关联的创新数据展示模式；军工制造企业设计、制造与售后服务各自独立，信息难以共享造成整体效率和客户服务水平的低下。
企业提升对数据资产的认知，理解数据中台的数据整合、数据服务封装等功能，可以加快打破企业的部门壁垒，实现计划的统筹、业务的协同和数据的共享，从型号项目计划，到科研计划、采购计划、生产计划和车间生产计划，调度计划的协同一致；从配置 BOM、设计 BOM、制造 BOM 和装配试验 BOM 的数据共享与质量信息追溯，快速形成跨业务、跨部门的数据资产服务和利用，加快企业数据资产的赋值能力。使用数据中台的思路如图 4 所示。
图 4 使用数据中台的思路
数据中台的建设是一个长期、艰苦的过程，需要企业在组织管理、工作流程和价值体现等方面的认同与支持。数据中台的价值体现，是创造一种基于数据的协同工作模式，提高企业数据利用效率，为企业发展提供有效的数据支撑和分析支撑。
10 认同与理解
由于军工行业特征、体制机制的原因，军工制造企业数字化转型的过程中，企业主数据的统一规范是未来企业数据数字化转型，进而实现智能制造的基础。
对于正在规划 BI 项目的军工制造企业来说，业务需求分析的梳理是整个项目最困难的，项目需求分析涉及到很多管理层级和部门，有的时候内部意见的沟通、协调都是很难统一的；同时业务部门受困于管理经验不具备借鉴性、企业制度掌握不全面、各类标准领会不充分、型号批产任务往复交叉、生产排产不体现节点控制以及任务提交受客户代表约束等因素影响，往往提不出比较具体的业务场景分析需求，而 IT部门没有深入到业务实际，也提不出适合业务部门的场景分析需求；这将严重阻碍了企业主数据统一规范的进程，这需要反复的沟通和不断的实验，将对项目资金、项目计划、人员信任度和执行人员的耐受度等都会是艰巨的考验。
11 结束语
原文刊载于《智能制造》2021年第2期
作者：中国航发贵州黎阳航空动力有限公司 毕辉