摘要：在数字化浪潮席卷各行业的当下，数据已成为企业发展的核心驱动力。对于制造企业而言，通常会建设ERP、MES、PLM、APS、WMS、SRM等业务系统，这些系统中包含着大量的数据，需要进行汇聚处理、挖掘价值。因此构建数据仓库不仅是顺应时代发展的必然选择，更是突破发

在数字化浪潮席卷各行业的当下，数据已成为企业发展的核心驱动力。对于制造企业而言，通常会建设ERP、MES、PLM、APS、WMS、SRM等业务系统，这些系统中包含着大量的数据，需要进行汇聚处理、挖掘价值。因此构建数据仓库不仅是顺应时代发展的必然选择，更是突破发展瓶颈、提升核心竞争力的关键举措。

数通畅联的ESB、MDM、DAP等产品，为数据仓库建设提供了全方位、全流程的技术支撑，助力企业实现数据价值的深度挖掘与高效利用。接下来，将从建设背景、产品架构、建设架构以及建设价值四个维度，深入剖析数据仓库建设的战略意义与实践路径。

在数字化趋势的推动、企业数据现状的制约以及市场竞争压力的倒逼下，数据仓库建设已成为制造企业实现数字化转型、提升核心竞争力的必然选择。它不仅能够解决企业数据分散的难题，还能将数据转化为实际生产力，为企业在激烈的市场竞争中赢得先机。

1.数字化趋势

当今时代，数字化转型已成为全球企业发展的主流趋势。随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展，数据量也越来越大，数据驱动决策逐渐成为企业提升竞争力的关键。制造企业在生产、销售、供应链等各个环节产生了海量数据，这些数据若需要有效整合与分析。数仓能够将分散的数据进行系统化梳理，通过数据分析挖掘潜在价值，为企业的战略规划、产品创新、市场拓展等提供有力支撑，让数据真正成为企业发展的核心竞争力。

2.数据现状

随着企业信息化建设的不断推进，大多制造企业建设了众多业务系统，如 ERP、MES、PLM、APS、WMS等，通常会有生产为核心，辐射研发、采购、库存、销售等业务领域。然而，这些系统往往由不同厂商开发，数据标准不统一，导致多源异构数据分散存储。不同系统间的数据格式、编码规则、存储方式各不相同，数据难以直接共享和交互，形成了严重的数据孤岛现象，从而导致企业难以获取全面、准确的数据视图，数据的分析与应用效率低下，会制约企业数字化转型的进程。

3.环境因素

在激烈的市场竞争环境下，同行企业纷纷加大对数据应用的投入。通过数据分析优化生产流程、预测市场需求、精准营销等手段，部分企业已经实现了降本增效和业务创新。同时对于企业内部，管理者需要能监控全业务流程，并获取精准正确的数据来支撑决策。因此，为了应对竞争挑战，提升自身竞争力，数仓建设成为制造企业的迫切需求。

数通畅联的ESB、MDM、DAP产品相互协同，形成了一套完整的数据仓库产品架构。ESB实现数据集成，MDM保障数据质量，DAP挖掘数据价值，三者共同为数据仓库建设提供了从数据采集、处理到分析应用的全流程技术支持，确保数据仓库能够高效、稳定运行，发挥最大效能。

1.系统集成

ESB作为企业数据集成的工具，通过统一的接口规范和协议转换机制，能够有效打破企业内部各业务系统之间的数据壁垒，解决数据孤岛问题，为不同系统间的数据传输提供标准化通道，实现数据的无缝互联互通。在数仓构建过程中，无论是结构化数据还是非结构化数据，或者实时性较高的数据，都能通过ESB数据总线进行采集，将分散在各处的数据汇聚到数仓中，为数仓建设提供坚实的数据支撑，确保数据来源的及时性和多样性。

2.主数据管理​

MDM于对企业基础数据和参考数据进行集中治理。通过制定统一的数据标准和管理流程，对数据进行清洗、校验、整合和标准化处理，确保主数据的准确性、完整性和一致性。经过MDM治理后的主数据，会分发到下游系统以及数仓中作维表。维表的准确性直接影响到数仓数据分析的质量，MDM从数据源头进行严格管控，为数仓提供高质量的数据，保障后续数据分析和决策的可靠性。

3.数据分析

DAP具备强大的数据分析、可视化和算法预测能力，是挖掘数仓数据潜在价值的核心工具。基于DAP构建的数仓，能够对海量数据进行加工处理，构建数仓模型和分析模型。从而来实现多样化的可视化展示，包括数据大屏、Wed端分析（数据检索、数据画像、数据表单等）、移动端，帮助企业管理者快速理解数据含义。同时还可以通过指标阈值来实现报警通知、业务联动。此外，通过算法预测还能对生产趋势、设备运行等进行前瞻性分析，为企业制定科学决策、优化业务流程、开拓新市场提供有力支持，充分释放数仓的数据价值。

数据是企业的数字资产，而数据采集整合是释放其价值的第一步。在制造企业中，数据来源广泛，涵盖生产设备、供应链、客户反馈等多个领域。通过数据采集整合，将分散、异构的数据进行统一管理，不仅为后续的分析与应用奠定基础，还能消除数据孤岛，提升数据可用性与一致性，确保企业基于准确、全面的数据做出决策。​

1.采集同步

制造企业的数据采集面临多源异构的挑战，这包括生产端传感器实时采集的设备数据，ERP系统中的订单、库存数据，WMS系统中的物料数据等。DAP通过结合ESB数据总线实现多源数据的实时、批量采集，并同步至ODS中间库。除了ESB的流程同步外，我们也可以采用Flink流集成的方式，直接将数据同步到数仓中。这一过程确保了数据的完整性和时效性，为满足生产监控、供应链优化、市场分析等不同业务需求提供数据支撑。​

2.清洗转换

原始数据往往存在缺失值、异常值、重复数据等质量问题，直接影响数据分析结果的准确性。在DAP建设数仓的第二步为清洗转换，通过ESB的ETL流程，根据配置的校验规则对数据进行校验处理，校验失败也会发送通知提醒。经过这一过程将ODS中数据清洗转换到基础事实表中，确保进入数仓的数据可靠、可用。​

3.数仓构建

数仓作为企业数据的核心存储中枢，通过分层架构设计，将清洗转换后的数据按主题进行划分存储。采用星型模型或雪花模型，构建事实表与维度表，实现数据的高效查询与分析。数据清洗转换到基础事实表后会进行加工汇总到汇总事实表，再根据表之间的关联关系构建数仓模型。数仓的构建不仅提升了数据存储的规范性，还为后续的分析模型搭建、数据服务开发提供了稳定的数据底座。​

数仓建设为制造企业带来了显著的价值提升。在运营效率方面，加速了业务流程，提高了企业的运营速度和响应能力；在决策层面，提供了精准的数据支持，增强了决策的科学性和准确性；在成本控制上，减少了资源浪费，降低了企业的运营成本。这些价值的实现，有助于企业提升核心竞争力，实现可持续发展。

1.提升效率

数仓通过整合企业各业务系统的数据，打破了部门之间的数据壁垒，实现了业务流程的数字化和可视化。管理者可以通过数仓实时监控业务流程的运行情况，及时发现流程中的瓶颈和问题，并进行针对性优化。例如，在生产环节，通过对生产数据的分析，优化排产计划，减少生产等待时间；在供应链管理中，通过对库存、采购等数据的分析，实现精准采购和库存管理，提高供应链的响应速度。数仓的应用能够有效加速业务流程运转，提升企业整体运营效率。

2.增强决策

数仓提供了标准一致、全面准确的数据，为企业决策提供了坚实的数据基础。管理者可以借助数据分析工具，对历史数据和实时数据进行综合分析，运用数据挖掘、机器学习等技术，深入挖掘数据背后的规律和趋势，从而做出更加科学、合理的决策。无论是战略决策，如市场定位、产品布局，还是日常运营决策，如生产计划调整、资源分配，都能够基于数据进行精准判断，避免了经验主义和主观臆断，提高了决策的精准性和有效性，增强了企业应对市场变化的能力。

3.控制成本

数仓建设能够帮助企业实现数据的集中管理和共享，避免了数据的重复采集、存储和处理，降低了数据管理成本。通过对数据的深度分析，企业可以优化资源配置，合理安排生产、采购、销售等活动，减少资源的闲置和浪费。此外，基于数仓的数据应用还可以预测设备运行等，帮助企业提前发现潜在风险，及时采取措施进行防范，避免因决策失误带来的经济损失，实现成本的有效控制和优化。

数通的DAP对企业降本增效、科学决策具有核心价值，同时在一体化数据中台中处于重要位置，建设中存在着数据质量、算法优化等关键难点，企业实施数据治理分析项目需全面调研设计，把握数据价值挖掘方向。

1.建设重点

数仓的建设并非一蹴而就，存在诸多难点。数据质量的保障需要企业建立完善的数据治理体系；算法模型的开发与优化需要专业的技术团队和大量的数据训练；不同部门之间的数据共享与协作需要打破组织壁垒。此外，随着业务的发展和数据量的增长，DAP平台的性能优化和扩展性也面临挑战。企业需充分认识这些建设重点，制定合理的规划和策略，确保数据治理分析项目的顺利实施。​

2.内容扩展

在数据中台的产品架构中，DAP作为数据应用的核心工具，与ESB数据总线、MDM主数据管理平台等紧密协作。通过数据中台提供的统一数据服务和数据资产，DAP能够更高效地获取数据、构建模型，实现数据价值的深度挖掘。同时，DAP产生的分析结果又为数据中台的优化和完善提供反馈，形成良性循环。

3.说在最后

数仓建设是制造企业在数字化时代实现转型发展的重要战略举措。数通畅联的ESB、MDM、DAP等产品为数仓建设提供了强大的技术支持和完善的解决方案。通过构建科学合理的数仓体系，企业能够有效整合数据资源，挖掘数据价值，实现运营效率提升、决策精准增强和成本控制优化，在激烈的市场竞争中脱颖而出，开创数字化发展的新局面。​

基于数仓制造企业能将设备传感器的脉冲转化为产能优化的指令，把客户订单的波动解码为市场预判的依据，让分散在车间的数据流汇聚成驱动创新的智慧海洋。数通畅联以产品矩阵赋能这一进程，助力企业在降本增效的同时，开辟数据资产运营的新维度，拥抱智能制造的无限可能。

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来源：数通畅联