2022爱分析·国央企数字化实践报告

时间:2022-07-09 21:08:31 作者:欧宝体育欧洲杯在线 来源:欧宝体育比分

  加快推进国有企业数字化转型已然成为“十四五”时期重要工作之一,因国有经济是国民经济的主导力量,国央企则拥有更多使命特征,更是在数字化市场中催生出一批具有国央企特色化的解决方案,这些解决方案的技术能力与产品多具备异业迁移和能力整合的特点,例如数字化监督、数字融媒体等。

  战略需要:根据政策导向,国有企业在制定自身战略发展规划中,会强化基于政策需要的实际建设需求,在数字化过程中不仅要考虑实际的实施效果,而且要兼顾国产替代、自主可控、“双碳”等目标。

  现实需要:在数字经济时代的背景下,新一代信息技术革新带来的数字化、智能化产业升级成为深刻改变和影响社会发展驱动因素。国有企业基于自身业务发展的实际情况,也面临着通过数字化转型实现降本增效的现实需要,而数字驱动发掘新的增长动能已成为社会共识。

  信息化程度相对较高的国央企:在国民经济的支柱产业,如能源、金融行业具体有信息化程度高、数据基础较为完备等特征,其数字基础设施建设往往已经开展十年以上,相较于新一代信息技术而言技术架构相对落后,国产化率极低。此类国央企往往通过成立数字化子公司,在核心业务数字化创新中加大自研投入。随着有能力、懂技术的内部数字化团队不断壮大,国央企可以通过寻找单点技术领先的解决方案,实现集团整体的数字化转型发展。

  信息化程度相对较低的国央企:在离散制造业、军工等行业中,由于行业特征以及规模所限,在上一轮信息化建设过程中缺乏整体设计与资金投入,信息化建设相对较弱、数据完备程度与数据质量较差。此类中小型国央企反而可以通过此轮数字化建设,跳过单点功能实现的阶段,直接通过集团级、集成式平台建设完成数字化转型升级。

  当前国央企的数字化转型不仅重视敏捷高效可复用的新一代数字技术基础设施建设,如上云、建设数据中台等,而且部分国央企已经使用区块链等前沿技术,在数据互信、数据安全、交易透明方面从行业单一交易场景向供需资源匹配、数据开放共享、信息存证等多种场景演化,以较低成本实现全链路信息透明可追溯,为企业进一步的发展提供有力支撑。

  部分信息化建设领先的国央企因数据基础完备,已经具备从单点业务问题的升级到通过全局数据资产落地更多创新应用能力,进入真正以数据驱动的新阶段。

  本次报告,爱分析选取“云平台”“数据中台”“区块链”“智慧能源”“智慧金融”“智慧建筑”“数字融媒体”7个市场的最佳实践案例,通过深度调研详细解读国央企在不同应用场景中数字化转型中的需求痛点、解决方案、经验效果、行业借鉴意义。

  案例2: 统一数据管理分析通道——浙江电信打造一栈式数据中台与BI 解决方案

  案例3: 中国国新建立全领域、全级次、全时期一站式数据中台,实现数据价值应用

  案例6: 某石油石化企业率先建成智慧加油加气站零售管理平台,多维度激活新业务增长点

  2020年8月,国务院国资委印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》。当前,国有企业普遍将数字化转型作为“十四五”的重点战略规划,数字化能力也成为衡量国企改革成效的重要指标。尤其是在经济新常态下,国有企业数字化转型成为实现高质量发展的“必修课”。

  本次报告爱分析将国央企数字化市场分为“数字化转型规划与治理”“产业数字化应用”“数字技术基础平台”三层。其中“数字化转型规划与治理”是通过统筹制定数字化转型规划和路线图,多措并举保障数字化转型顺利实施的解决方案;“产业数字化应用”包含制造、能源、建筑、服务四类重点垂直行业以及数字化创新职能场景,是国央企数字化转型的重要价值体现;“数字技术基础平台”包含5G、云计算、人工智能等新一代信息技术构建等技术赋能平台,是提供业务数字化创新的服务支撑。

  爱分析综合考虑国央企数字化转型重点行业、场景应用政策高度、技术成熟度与前瞻性等因素,选取以下7个特定市场中最佳实践案例进行重点研究,分别是数字技术基础平台中的“云平台”“数据中台”“区块链”,产业数字化应用中的“智慧能源”“智慧金融”“智慧建筑”“数字融媒体”。

  国央企数字化转型的第一步就在于要夯实数字技术基础设施,并在高附加值场景中对前沿技术加以创新应用,爱分析本次报告选取“云平台”“数据中台”“区块链”3个市场进行重点分析。

  随着新一代信息技术与业务场景深度创新融合,云平台建设成为国有企业特别是中央企业夯实数字化转型的基础工作,是激发企业数据价值、强化智能化创新应用实践的重要支撑。国有企业正处于内网建设、内网与互联网的互联互通多措并举的过程中,随着数字化转型的持续推进,国有企业将从存储、算力、安全、能耗等多维度优化数据中心布局,提升服务能力,加快上云步伐。

  构建适应国央企业务特点和发展需求的数据中台架构,是为业务数字化创新提供高效数据及一体化服务的支撑。当前国有企业数字化转型面临的核心痛点挑战在于原有信息化系统多、数据量大、“数据孤岛”问题突出、数据质量有限。同时,与民企相比,国有企业对数据管控的要求高,对全局数据统一管理的需求特征突出。且经过多年发展,数据中台技术厂商沉淀了更多的方法论与实践经验,对于国央企建设大型集团级数据中台而言正当其时。

  区块链技术正在重塑行业级协作机制,已经成为赋能产业数据资源流通的前沿技术之一。正因区块链技术在数据互信、数据安全、交易透明方面突出优势,使其能够在能源、制造、服务等国有企业数字化转型的重点行业中发挥资源协同配置、全链信息融通的重要作用。当前,区块链技术正在从行业单一交易场景向供需资源匹配、数据开放共享、信息存证等多种场景演化,国央企也将通过更多区块链创新技术的应用,逐渐进入步入以“信任链”“协作链”为导向的新发展阶段。

  产业数字化应用含垂直行业与职能场景两类,根据国有资产规模、数字化建设程度等考量因素,爱分析本次报告选取“智慧能源”“智慧金融”“智慧建筑”3类垂直行业市场进行重点研究;结合国央企数字化转型特色,尤其是央企在主营业务数字化转型之外的使命担当,本次报告选取“数字融媒体”市场进行重点研究。

  能源行业国民经济的命脉,特大型国有能源企业比重大、产值高,是能源领域数字化转型的主力军。同时能源行业信息化建设早,整体信息化基础建设呈现与当前数字化、智能化的代际差异,国产替代需求强烈。而“双碳”目标对能源行业转型升级提出了更高层面的要求。因此,能源行业以数字化升级来实现能源低碳转型、技术自主可控、经营管理智能化的需求日益显著。

  金融行业是当前科技创新与数字化转型探索应用程度最深、范围最广的行业之一。国有金融机构数字化转型聚焦业务核心需求,已经在获取增量业务、降低风险成本、改善运营效率、提高客户满意度等方面发挥着重要价值。同时,金融行业是我国信息基础设施最完善、数据资源最丰富的行业之一,扎实的信息化基础为开展大数据分析等新技术应用提供了良好条件。

  建筑行业作为国有企业数字化转型的重点行业,长期具有生产总值大、科技含量低、粗放式生产等特点,整体数字化水平较为落后,原有系统架构老化、功能与需求脱节,行业利润率不足3%。推动数字化与建造全业务链的深度融合,提升国有建筑企业施工项目数字化集成管理水平,能有效提高人均劳动效能,提升企业利润率,打造第二增长曲线。

  新时代下,互联网用户和舆论场结构出现新变化,国有企业数字融媒体建设是政策需要、战略需要、现实需要。

  一方面,数字融媒体建设是实现国央企政策、战略需要双落地的必要条件之一。国有企业通过数字融媒体建设,实现与强国强企相匹配的文化力,形成立体多样、具有竞争力的融媒体矩阵,有利于提升网络意识形态领域风险防范与化解能力。

  另一方面,国央企品宣短板突出,长期处于原始工作模式,手工低效生产,信息化、数字化建设严重不足,拖慢了发展步伐,也无法适应新时代的政策、战略需要,数字融媒体建设成为补短板的重要数字化转型方向。

  云平台是大数据、人工智能、物联网转化为业务价值的基础,为实现数据高效流通共享、业务持续创新、运营协作提供可靠、弹性、高算力的数字化运行环境。云平台建设成为国有企业深化数字化转型,持续增强企业竞争力、创新力的重要支撑,是帮助国有企业从信息化走向智能化的不可或缺数字基础设施。当前国有企业IT建设面临资源利用率低、数据无法互通和系统扩展性低的挑战:

  资源利用率低。信息系统的架构差异造成彼此之间计算、存储、网络等基础资源难以互相调用,基础资源利用率低,此外面对高并发任务时响应速度慢,影响用户体验。

  数据无法互通。业务差异造成各部门信息系统的数据采集、数据存储、数据定义均不相同,造成数据难调用、调用后难使用的困境。

  系统扩展性低。为适应用户需求,企业需要开展面向用户快速迭代的创新应用探索。而传统系统架构普遍以集中式为主,可扩展性低,难以支撑未来业务应用创新需求。

  针对以上问题,建设云平台成了有效的解决方案。其中IaaS、PaaS层能实现基础资源智能调用、支持系统分布式架构升级提高扩展性;DaaS和SaaS层能实现数据整合、应用互通;云管理平台能解决企业内网与互联网融合产生的多云运营运维问题。此外,针对国央企的自主可控要求,云平台能满足信创落地需求。

  某农信社是地方性质金融机构,在各个地州、县联社设有合作银行,营业网点近千个,主要经营人民币存款、贷款、各种资金结算以及代收代付等业务。近年来,该农信社各项业务实现跨越式发展,主要指标均创历史新高,在中国银监会对全国农村中小金融机构经营及风险指标排名中,该农信社跻身前列。

  随着人工智能、大数据、云计算、区块链等技术的发展,在为金融行业带来诸如消费习惯数字化、网络安全与合规要求严格等挑战的同时,也衍生了系统优化、组织协同、产品创新以及降本增效等方面的需求。在此背景下,金融机构纷纷开展创新,向数字化、智能化转型。

  技术架构单一,资源利用率亟待优化:已有资产易被国外厂商技术绑定,资源利用率低、服务及资源的交付效率低。

  无法满足各地州个性化需求:各地州IT能力参差不齐、各自自建数据中心成本过高,无法满足个性化业务需要。

  无法满足新版安全合规需求:等保2.0发布后,业务要合规运行需安全项满足等保2.0“通用要求”,但针对横向扩展项不满足,需要进行额外的云计算等保三级安全设计。

  现有基础架构无法支持互联网应用:现有IT体系架构主要为主备和集群模式,数据库为主备或RAC模式,不能支持互联网应用。

  通过与同类金融机构技术对比,并结合未来发展趋势,该农信社计划利用云计算技术打造全新的IT体系。

  在项目规划阶段,该农信社为有效保证战略规划与实施效果的一致性,选择具备咨询服务能力且有同类金融客户云平台建设经验的品高股份提供规划咨询服务。

  在测试阶段,考虑到传统物理机架构向虚拟化架构最终向云架构演变的趋势,以及单一架构风险、试错成本及不被单一技术厂商绑定等因素,该农信社最终选择与品高股份和VMware两家技术厂商合作。随着项目持续进展,在项目中后期,该农信社综合评估安全合规、技术成熟度以及服务体验等因素,最终确认与品高股份达成长期合作。

  品高股份是一家云计算及行业信息化服务提供商,以云计算为核心,具备从IaaS基础设施层、PaaS平台层、DaaS数据层到SaaS软件层的全栈技术能力,为客户提供一站式云平台建设服务,支持私有云、混合云两种交付模式。同时,基于丰富的跨行业实践经验,品高股份能为国央企提供具有前瞻性的规划咨询服务,推动国央企数字化转型战略落地。

  该农信社的云平台项目建设自2015年起至今,全程分为咨询设计、开发测试和生产云建设三个阶段。

  通过品高股份提供的咨询规划支持,该农信社对自身业务发展和IT现状进行梳理,确定以业务交付为目标、资源和服务为重点、安全审计为保障,渐进地向云计算平台战略思路演进。在与客户进行充分的交流沟通后,品高股份为农信社设计了多项云平台设计方案、云平台规划落地实施方案以及云平台转换迁移方案等。

  该农信社在明确IT升级战略规划后,将开发测试环境迁移入云,并引进了不同厂商来共同进行云计算战略的实践和验证。经过长达一年多的实践验证和交流服务,依靠品高股份核心代码自主研发、可全栈交付、可根据客户需求定制化开发等能力,结合品高云在金融行业的实践经验,农信社最终选择品高股份作为合作伙伴共同进行云计算战略落地。

  在生产云平台建设阶段,分为内网基础云平台建设、构建智能纵深安全防御体系、互联网云平台建设、实现信创迁移等部分。

  农信社与品高股份和VMware合作,搭建地州资源池、生产资源池和灾备资源池,建设基础设施云平台,实现计算、存储、网络等IT资源的池化管理。该农信社将已有的业务迁移到云中,实现应用的云化部署,并以公有云的模式为下属地州以服务的形式提供相应资源。

  2019年《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》(简称“等保2.0”)发布后,该农信社需满足等保2.0的三级保护要求,因此需构建基于数据和网络的安全防御体系。

  首先需要对内网区和互联网区各自新增灾备数据中心,以满足业务连续性需求;其次需要建设云安全资源池,从边界、租户、数据等多方面提供安全保障,实现云平台与整个安全体系结合,支持业务上线时根据等保定级要求完成资源与安全能力的编排交付。

  2020年,内网云平台建设完成后,农信社新增互联网应用入云需求,因此增建互联网云平台,并通过云管理平台实现全域运营运维体系建设。

  在内网云平台基础上,增加互联网容器云平台、DevOps平台,农信社实现面向互联网的敏捷化应用。通过品高云管理平台BingoCMP对内网云平台和互联网云平台的资源使用进行统一管理,并通过将品高云管理平台与原有的智能运维平台、统一认证中心、安全资源池等外围IT应用进行整合对接,实现IT资产统一管控。最终面向客户端,实现统一登录、统一用户、统一组织、资源监控、资源标签等功能;面向运维端,实现统一纳管、跨资源池监控与部署、服务设备监控等功能。该农信社全局运营运维体系建设逐步形成。

  2021年,该农信社作为第二批金融信创试点单位,需要将六个系统迁入信创云。在此过程中,农信社面临信创环境承载性能低、异构CPU架构资源调度难的挑战。

  完成系统向信创云迁移:基于海光、鲲鹏国产CPU架构,农信社将现有的云平台、容器云平台、云管平台从开源存储架构迁移到信创环境架构,并通过热迁移技术在业务不中断前提下完成迁移。在此过程中,为保证信创云的承载性能,农信社采用裸金属架构实现对每个区域的物理服务器进行纳管和交付,满足相关业务对高性能计算的要求。此外,针对信创迁移过程中面临的异构CPU架构资源调用问题,农信社采用品高股份一云多芯异构融合技术实现对异构CPU架构统一管理、协同调用,以及单机多模技术实现在一台物理服务器上根据业务需求切换资源形态,实现异构资源的高效利用。

  资源利用率提高:农信社实现了对计算、存储、网络基础设施的池化管理,资源利用率提升了18%。

  为地州提供资源支持:农信社构建的云平台实现对虚拟化资源和云资源的统一管理,面向内部应用和地州统一提供标准化云服务,实现资源按需申请、弹性分配、动态伸缩,最大限度地发挥资源效用,平台运维成本降低10%。

  完全满足合规要求:整体云平台在安全通信网络、安全区域边界、安全计算环境、安全管理中心等方面,针对安全通用要求和云计算安全扩展要求,均符合等保2.0合规要求。

  实现信创云迁移:基于自主研发、安全可控的国产云产品,农信社实现了相应系统向信创环境迁移,并在符合监管部门、行业合规要求的前提下实现异构支持,满足多类应用入云及国产化演进需求。

  金融业是我国信息化程度最高、信息技术应用最密集的行业之一,其关系着国家金融安全和社会金融环境稳定。我国金融企业体系庞大、业务门类繁多、接口广泛、交易量大且并发性高,对于IT系统规划的合理性和运行稳定性有着高于一般行业的要求。在明确业务痛点、规划战略目标、设计实施路径之后,需要保证规划和最终落地效果的一致性。在本案例中,该农信社经过多方考察,在投标的多个咨询供应商中,最终选择具备咨询能力、又有金融云平台建设经验的品高云合作。随着五年IT战略规划目标的完成,在2022年,该农信社将继续与品高云合作,共同实现未来五年IT规划咨询和建设服务。

  当前,大部分国央企的信息化建设已经较为完善和成熟,多信息系统互不连通带来的数据孤岛问题已成为当前国央企数字化转型路上亟待解决的难题,这也标志着国央企数字化已经进入由业务问题单点驱动到以全局数据资产的形成和价值创造为驱动的新阶段。而国央企自身多业态经营和组织架构多层级的特征也在客观上提升了这一问题的复杂性,为数据存、管、用带来了全方位的挑战,具体而言:

  首先,国央企在近年的数字化拓展和深化过程中,通过设备端数据采集,以及销售、客户端运营,积累了大量数据。面对数据量增加和数据类型的复杂化,国央企往往以单点业务需求为导向进行数据存储基础设施建设,导致各存储设施种类、技术架构各异,大大提升了集成和统一的难度。其次,国央企规模体量大,集团各部门,下属各二级单位、子公司信息化进程参差不齐,部分数据仍使用线下人工统计,这种现象也为数据集中存储增加了困难。

  首先,国央企不同业务线、不同部门之间数据种类、采集频度、统计口径各不相同,同一集团内信息化数字化程度不同导致数据质量参差不齐,数据盘点和数据标准制定难度大。其次,数据存储方面的各自为政导致无法在集团层面形成统一的元数据,数据的资产化难以推进。

  由于数据存储和管理的分散,大部分数据应用只能基于某一数据库数据,且仅限于该业务部门使用,集团层无法基于统一的数据,实现高度集成的数据报表应用,难以满足集团层统筹管理的需要。

  当前,解决数据孤岛问题的最佳方式是建立集团级数据中台,利用统一的数据开发管理工具和数据服务工具,形成综合性数据资产,实现数据统一管理应用。建设数据中台的两个关键成功要素,一是将企业多源异构的原始数据汇入中台形成统一元数据;二是通过一整套数据治理和中台部署标准化方法论,最大程度确保数据中台的成功。

  逻辑数据湖能够对分散的物理存储结构屏蔽组件差异,进行上层逻辑统一。因此,对于以金融、通信、互联网行业为典型代表的数据积累较多,数据存储分散且技术架构各异,历史负担较重的企业,可以通过构建逻辑数据湖对数据存储层进行逻辑统管,让企业基于原始数据存储架构搭建统一的上层工具平台,在打通数据孤岛的同时避免大量繁琐的数据迁移工作,实现部署成本最小化。

  湖仓一体架构从物理存储层面即做到统一,对于以零售、制造等行业为典型代表的原始数据积累较少,数据存储架构相对统一,或是处于从离线数据向实时数据过渡、面临新建一套实时数据存储应用体系需求的企业而言,更适合建设湖仓一体的数据底座,为未来数据深度开发和应用打好基础。

  案例2: 统一数据管理分析通道——浙江电信打造一栈式数据中台与BI 解决方案

  中国电信股份有限公司浙江分公司(简称“浙江电信”)是中国电信首批在海外上市的省级公司之一,是浙江省内历史最悠久的电信运营企业,主要经营固定电话、移动通信、卫星通信、互联网接入、云服务 及应用等综合信息服务。

  对于通信行业而言,业务即数据,行业数字化基础相对较好,数据存储和应用工具丰富。浙江电信根据不同业务需求,分别搭建了两套分布式数据库及两个CDH数据集群,但这样的数据存储架构产生了如下问题:

  数据查询工具分散,使用不便。不同业务数据分散在各数据存储系统中,且难以打通,数据查询需要分别通过相应系统中的即时查询工具进行,使用较为不便。

  数据开发效率不高,且筛选展示功能较弱。原有BI无法满足浙江电信对于报表筛选和展示的部分需求,也逐渐无法快速响应浙江电信对于数据应用越来越多的复杂要求。

  数据运维需要多系统分别操作,效率低下。浙江电信大量数据任务以脚本方式进行开发,技术语言和框架也各不相同,导致调度管理难度大,跨集群跨框架协同复杂;其次,数据系统的分散使得运维人员需要分别登录各个系统数据进行操作,效率低下的同时也无法对问题进行及时响应。

  浙江电信经过内部分析讨论,认为公司需要将分散的数据计算存储设施进行集成,能够在一个平台上将数据任务的开发,数据运维管理,数据查询等进行统一管控。同时,为了具备实时、可交互的多维分析能力,并且让公司决策层拥有全局的数据视角,浙江电信决定建设一套全新的敏捷数据开发及可视化系统。

  经过综合评估,浙江电信选择了技术和产品实力强,提供全链路解决方案的网易数帆作为合作伙伴。

  网易数帆是网易集团旗下 To B 数字化转型技术与服务提供商,依托网易二十余年互联网技术积累,为客户提供创新的全链路数据能力建设产品、行业专属解决方案及数字化建设咨询服务,帮助客户快速应对新一代信息技术下的数字化转型的需求,目前已服务金融、零售、制造、能源、通信等各领域头部客户三百余家。

  网易数帆经过充分调研,为浙江电信设计了包含统一的数据中台和BI敏捷数据分析与可视化平台两大产品的整体解决方案。

  数据开发管理基础套件通过数据集成工具和敏捷开发工具,将浙江电信原有大数据基础设施集成到数据中心,并进行数据清洗,实现网络、经分、集市等数据的统一管理,自助查询系统满足业务人员快速查看数据需求。

  数据治理与服务套件的模型设计中心基于网易数帆数据治理方法论,通过对数据分类,将不同类型数据根据数据模型需要进行分层存放管理,从而有效避免浙江电信不同业务部门因对数据利用方式不同,而需要对模型进行复杂的二次开发的问题,提升数据应用的效率。数据地图容纳了所有数据报表和数据目录。数据血缘能够展示上下游数据与任务之间的关联,判断数据影响范围。数据质量中心能够通过字段监测识别异常数据,数据资产管理对数据存储计算空间、任务量等进行统计,将数据以资产化的方式展现给决策层。

  以敏捷 BI 方式替换现有传统报表开发方式,实现了拖拉拽快速制作报告、自助取数、统一门户管理等分析功能。

  与中台一体化,顺畅实现数据产出订阅和数据指标显示,提升报表分析实时性和易用性。用户可以对关注的数据进行订阅,数据中台相关数据任务运行完成之后会通知用户可以在BI平台进行报表制作,两平台的联动还可实现报表数据自动刷新,大大提升了报表数据的实时性。报表用户通常对数据指标和维度的区分有严格要求,而数据指标的定义由数据中成。网易数帆旗下的数据中台解决方案和有数BI平台的高效联通使得BI平台能够以轻量化的配置实现自动识别和显示数据指标的功能。

  兼具向下游各类用户进行报表集中展示功能。浙江电信大数据部门需要为后端部门、前端部门、分公司提供数据报表支持,但因为涉及的主体过多,对敏感数据及数据权限的控制工作较为繁杂。网易数帆有数BI平台提供自动化解决方案,通过接口进行集成,并统一进行报表权限控制,针对不同供应商,权限可以细化到报表里的行和列数据,因此浙江电信将BI平台作为全公司集中进行报表数据开发和展示的平台。

  综合来看,浙江电信数据中台+敏捷BI项目统一了数据开发、运维、权限、自助查询和可视化分析能力,提升了公司数据运维的效率。

  数据开发:提升开发效率。数据中台使得各种数据任务和功能开发从人为控制过渡到了平台管控,无需管理多套技术栈,节省大量的时间,提升数据研发效率 1 倍以上,大幅度减少数据故障发生率;

  数据运维:实现从分散数据运维到集中处理。从前运维人员需要登录不同的系统对数据任务进行监测,数据中台将所有数据任务汇聚到运营中心,运维人员能够统一看到所有系统的运营状况,出现问题时能够批量操作,在几秒钟之内对出错的任务进行重跑。同时平台内置多样的报警功能,在数据运行异常时能够通过电话、短信、邮件等多种方式通知相关负责人,保证了问题处理的及时性。

  数据权限:统一权限管理避免越权。数据中台把所有数据源权限统一导入中台进行管理,当某一用户登录中台时,中台可以明确该用户对所有数据库的权限,避免了越权问题。敏捷BI平台对具有报表查看需求的下游各类主体数据权限进行统一管理,提升了上下游数据交互的效率。

  自助查询和可视化分析:提升取数效率,建设数据文化。浙江电信数据中台的自助查询工具将之前分散的即时查询端口进行收拢和统一管控,自助式的分析与取数提升业务人员获取数据效率、分析效率,推动公司形成了“天天用数据、人人用数据”的氛围。

  数据治理工作是数据中台搭建极为重要的基础,通过对企业所有主数据、业务数据的盘点,建立数据指标体系,并结合数据治理通用标准、行业规范与相关法律法规,形成一套具有针对性的数据标准。同时为了方便对数据进行建模分析,需要对数据进行分类与标签化处理。

  数据中台实施通常包括数据接入、元数据形成与管理、数据开发功能搭建、数据资产形成与管理和数据服务与应用设计搭建五大环节,国央企可根据自身实际情况,选择不同的辅助工具和方法完成五大环节的实施。

  案例3:中国国新建立全领域、全级次、全时期一站式数据中台,实现数据价值应用

  中国国新控股有限责任公司(以下简称“中国国新”)成立于2010年,是一家覆盖基金投资、金融服务、资产管理、股权运作、境外投资等多业态的中央企业,下属二级单位分子公司及基金共30余家,截至2021年底,公司资产总额达到6700亿元。

  2016年初被国务院国有企业改革领导小组确定为国有资本运营公司试点后,中国国新开始着手信息化建设。2020年,中国国新响应国资委号召成立“数字国新”建设办公室,印发了数字国新建设行动方案,明确提出建设一个私有云,打造数据中台、科技中台、业务中台三个数字化中台,提供九大管控监督平台,赋能5大业务板块X个核心业务系统的“139XE”工程,确定了“总体规划、分期建设”的实施策略。但由于信息化起步较晚,信息系统建设并不成熟,在业务运行过程中仍面临以下问题:

  管理与业务各领域数据覆盖不全、全级次各单位数据覆盖不全、历史和现在全时期各阶段数据覆盖不全,以及支撑业务发展所需的外部数据多头采购、规模较小、数据量不大。

  部分未建设应用系统的管理领域,数据的采集主要通过在线填报、excel报送等方式,存在录入不及时、不准确、不完整、不一致的情况。

  已建成的应用系统,各自独立定义和维护基础数据,数据存储方式和备份机制不完善,存在数据丢失风险,数据安全存在巨大隐患,无法满足海量数据存储和大数据分析的需要。

  没有建立企业级数据模型与系统应用级数据模型的同步更新机制,无法从业务经营、管理和决策的全局视角进行综合数据分析;数据分析结果无法在各个部门、各所属企业之间复用;无法支撑业务人员主动开展数据分析方法和模型等方面的自主创新。

  这些问题影响了中国国新利用数据赋能业务与决策的效率和质量。在这种状况下,中国国新迫切需要一套能够统一汇聚、整合、治理、加工数据的数据中台,通过可行性研究和对技术方案的评选,最终选择了百分点科技作为合作伙伴,共建集团级数据中台。

  北京百分点科技集团股份有限公司(以下简称“百分点科技”)成立于2009年,是服务全球企业和政府的数据智能公司,以全栈的大数据和人工智能技术能力,实现金融服务、零售快消、媒体报业、智能制造、数字城市、应急管理、公共安全、生态环境等多个领域的场景应用,为企业和政府构建端到端的数智化解决方案。目前已服务中国国新、中国信保、中国中免、中国融通、洋河股份、华润三九、王府井集团、新华社、南方报业、广西日报、上汽通用、一汽启明等国有企业客户。

  百分点科技基于大量行业服务经验,首先对中国国新的技术、数据、管理、安全四大方面数据基础进行了全面细致的摸底。在对中国国新总部部门及所属单位的系统情况、数据种类和质量情况进行盘点后,对标业内最佳实践,百分点科技为中国国新制定了先形成集团级数据资产和数据服务能力,再从上到下赋能各个二级单位和业务部门具体业务场景的实施路径,并设计了以“采、存、管、算、用”五大核心环节为基础的数据中台实施方案。

  “采数据”包括汇集内部资源数据以及集成外部资源数据两方面,通过建设数据采集与集成平台、建立集团数据集成规范管理制度、制定数据集成管理标准,实现数据采集与应用的规范有序,为数据治理打好基础。

  汇集内部资源:对于中国国新内部数据,秉承“应上尽上”原则,能够收集到的数据都统一采集入库,通过数据采集模块实时抽取集团及所属公司的管控系统和业务系统数据。对于信息化缺失的业务环节,百分点科技从业务发生频率、业务重要性和业务属性等方面进行综合评估,可通过低代码开发平台的方式,按照其业务逻辑快速搭建一套类系统组件,有效解决该部分数据收集上报至数据中台的问题。

  集成外部资源:数据中台能够为集团统一采购的外部商业数据提供数据存储服务,丰富中国国新数据湖,避免重复采购,提升数据复用率。

  数据存储:实际实施过程中,根据中国国新的数据现状,百分点科技为其设计了符合企业特点的数据存储架构,利用大数据的分布式存储技术,实现多源异构数据的分类分集群的存储,建立与中国国新私有云和科技中台相适配的,高效、可靠、可拓展的分布式数据仓库,建立处理海量数据的技术能力,有效支撑数字化系统相关应用的高效落地以及未来的场景拓展。

  数据库服务:通过数据存储系统为集团提供统一的多类型数据存储服务,包括“关系型数据库服务、非关系型数据库服务、分布式文件存储系统、分布式数据处理服务”,满足中国国新全业务系统、全类型数据的存储要求。

  建设符合中国国新数字化需求的数据治理体系:通过建立数据组织,明确数据职责,制定和实施数据治理制度、流程,搭建数据治理平台,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值。

  主数据建设:规范主数据和参考数据的数据应用,实现集团级主数据的统一管理,支撑跨系统、跨部门、跨企业的共享使用。

  建立数据质量管控体系:通过“明确数据质量需求、开展数据质量检查、实施数据质量分析以及数据质量提升”四个步骤,对数据质量进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动。并设计符合国家标准、金融行业相关规范的统一数据质量评价指标体系以及相应的规则库,通过改善和提高组织的管理水平,进一步提升数据质量。

  元数据管理:通过元数据管理工具,集成和管理中国国新的业务元数据、技术元数据和管理元数据,向开发人员、最终用户提供元数据服务,提高各种数据的可信性、可维护性、适应性以及可集成性。

  建立统一的数据分析管理平台,解决数据分析结果在各个部门之间复用的问题,定义明确的分析口径,实现数据统一管理、按需调用。建立数据分析模型库,运用数据仓库、数据挖掘、机器学习、数据可视化等技术,支持业务人员深入开展数据分析。

  通过建立好用、易用的数据接口,将中国国新全部数据资源、数据库、加工整理的服务资源等以服务目录的形式呈现在数据中台上,实现高效获取外部数据和安全合规分享内部数据,确保数据资源被高效利用,有效满足各部门、所属单位对数据的调用分析需求,及时响应业务变化发展,发挥数据价值。

  从0到1构建数据治理体系,提高数据治理工作效率。符合中国国新业务需求的数据治理流程及管理机制,保障了各项数据职能的有序执行,促进业务部门的高度参与,实现数据的统一管理、高效运行,保障数据来源可靠,质量优良,并在经营管理中充分发挥价值。

  打造可靠数据载体,提升数据应用效果、降低成本。主数据的建设使得中国国新总部能够为各业务部门提供一致、完整的共享信息平台,为业务流程和经营决策提供可靠的数据支撑载体,保证各类大数据有效串联,灵活地适应业务需求的变化,同时降低接口成本、数据清洗和维护成本等,帮助中国国新获得更好的数据应用效果,避免高成本和高风险。

  提升企业各项经营管理活动的数据决策支持能力。通过数据中台的建设和应用,支撑面向全量数据、数据全生命周期的价值挖掘,实现数据分析结果在各个部门、各所属企业之间灵活复用,形成数据分析模型库,降低数据使用门槛,支撑业务人员开展数据分析和模型等方面的自主创新,并不断沉淀自身的最佳实践和行业标杆数据模型,为中国国新总部和相关业务板块提供智能辅助决策。同时,通过对内外部数据的全局洞察,实现从市场和经营环境的顶层视角来分析各级机构的发展方向、竞争压力,帮助中国国新制定更合理、更有效的经营策略。

  数字化转型咨询服务能力是国央企选择数据中台建设厂商的重要考量指标。多系统数据联通和中台架构搭建仅仅是实现数据价值的第一步,统一的数据标准和数据质量管理体系才是支撑上层数据应用的关键,只有通过具体的场景应用才能充分发挥数据价值。而这则要求厂商对企业自身业务逻辑具备较为深入的理解。因此国央企在选择数据中台相关厂商时,除了产品和技术能力外,更应该重点关注厂商数字化转型咨询服务团队在本领域的专业程度、数据治理水平,及过往案例中具体应用场景的实施效果。

  国央企需要根据自身业态和业务板块规模设计数据中台实施方案。对于横跨制造、服务等多业态经营的国央企,若各业务板块规模都足够大,则适合先从每一个二级业务单位入手,做好小中台,再从下至上汇聚成大中台。对于中国国新这样专注于金融服务,业务生态同属一个行业的国央企而言,即便二级单位众多、业务量巨大,也适合从集团层面统一做数据汇聚,从集团级部署数据中台。

  区块链是一种以分布式架构为基础,通过将关联数据的数据目录在多个参与者之间形成安全、连续、不可篡改的链式结构,实现数据互信的技术。区块链因其去中心化架构使得数据通过点对点传输,不经过第三方平台,可有效防止数据泄露;上链数据都具有唯一身份认证且连续不可篡改,交易双方通过比对数据指纹(哈希值)即可验证数据真实性,继而形成数据互信;数据目录对所有节点成员可见,实现了数据交易的公开透明。

  此外,区块链技术的应用还使得各类交易和数据交换省去中心化的第三方平台,大大提升多方信息交互的效率,并通过将数据存储和计算任务分布在各节点自有数据中心,节约总体部署成本。

  2.3.2 区块链正在重塑各行业协作机制,成为赋能产业资源流通的前沿技术

  区块链技术在数据互信、数据安全、交易透明方面的突出优势,使其能够在能源、制造、服务等行业广泛发挥资源协同配置、全链信息融通的重要作用。尤其是在国有程度高的社会支柱类行业中,区块链技术正在从行业单一交易场景向供需资源匹配、数据开放共享、信息存证等多种场景演化,步入以“信任链”“协作链”为导向的新发展阶段。具体而言:

  区块链应用于供应链金融,农产品、工业品、药品溯源,土地登记、电子病历、电子发票、精准扶贫等场景,是以信息存证为主要应用目的,能帮助数据一致性要求较高的各类业务以较低成本实现全链路信息透明可追溯,为数字经济的发展提供有力支撑。

  区块链应用于证券开户信息管理、能源分布式生产、智能制造、政务数据共享、电子证据流转等场景,是以大规模多方协作为主要应用目的,能实现数据互联、共享与互信,减少安全验证和审核成本。

  区块链应用于农业保险、能源交易、碳交易等场景,是以价值转移为主要应用目的,能为数字资产建立背书,提供公开透明市场环境。

  中国汽车工业协会(简称“中汽协会”)成立于1987年,是经民政部批准的,在中国境内从事汽车(摩托车)整车、零部件及汽车相关行业生产经营活动的企事业单位和团体依法组成的自律性、非营利性的社会团体,以产业调研、政策研究、信息服务、标准制定、行业培训等为主要职能,服务汽车行业,目前有会员单位近2700家。

  近年来,汽车智能化、网联化趋势成为汽车产业新的增长点,而自动驾驶和辅助驾驶作为智能网联汽车的核心功能,其研发需要基于大量汽车驾驶过程车辆数据、环境数据、目标物数据等进行算法模型训练,提升算法模型在多种情形下的适应性,这也让车辆数据成为车企极为重要的信息资产和战略资源。现阶段,汽车行业大部分车企普遍主体数据保有量有限、对场景覆盖不足,成为制约高级别自动驾驶、智能化产品发展的瓶颈之一。所以车企对数据共享存在迫切需求,但车企与算法公司大多只能通过战略合作协议实现数据的交易与共享,这样的交易现状存在以下问题:

  汽车相关数据包含行驶过程数据、目标物数据、环境数据等,类型繁多,由于汽车行业的数据规范尚不健全,各家车企对于数据采集规范、统计口径、交换格式与接口定义不同,导致汽车数据在不同行业主体之间应用极为不便,对于数据质量也难以客观评价。

  数据由竞争关系的各方分别持有,缺少公开的商品描述和定价信息,难以促成交易。

  在数据质量不合格,或是交易数据在合规性方面存在问题时,缺少对于交易对象的追溯能力和惩戒机制。

  数据共享机制中未引入监管主体,对行业主体的数据采集和交易都无法进行有效监管,数据违法采集、违约转卖、违规泄露难防控。

  中汽协会在分析行业需求后,认为需要建立一个公开透明、保障安全、标准统一且具备追溯能力和惩戒机制的行业级数据共享和交易平台,但为了保证数据隐私,不能引入中心化的第三方平台,同时该平台还要满足国家对汽车行业数据采集的监管需求。基于以上诉求,区块链技术成为了最佳选择。

  区块链技术在汽车行业尚未有成型的落地案例,为保证项目的顺利实施,中汽协会在选择合作厂商时,要求厂商团队必须具备汽车行业服务经验,对汽车行业与汽车数字化都具有较深的理解和认识,同时要求厂商拥有过硬的区块链底层技术能力。最终,已经在汽车行业布局区块链应用多年,并成功参与落地了汽车检测综合调度网络、汽车供应链金融、汽车维修健康档案EHR、智慧交通等区块链应用场景的零数科技成为中汽协的合作伙伴。

  零数科技是一家具备领先区块链底层技术及深度应用场景的国家高新技术企业。公司旨在通过区块链及隐私计算技术,打造数据共享和资产流通基础设施,确保数据可信、安全共享及资产有序、高效流通,服务于政务、金融、汽车、双碳等领域深度数字化。

  零数科技历时数月进行行业走访和调研,与中汽协会共同研讨,最终设计了具备一套标准、三层架构和两大功能的汽车数据溯源与存证平台。

  因各车企数据格式不统一,零数科技与中汽协会共同制定了针对汽车行业各类数据采集和传输的相关标准和规范,从源头保证数据质量。

  三层架构:零数科技经过大量行业调研,设计了由基础设施、区块链平台和数据应用生态三层架构组成的汽车数据溯源与存证平台(以下简称ADTC)。

  基础设施由节点、数据网关和内部存储构成,以每个用户为一个节点,建立ADTC分布于各车企端的子系统;

  区块链平台主要由共识机制、智能合约和分布式账本构成,同时包含了平台的运营工具。共识机制作为区块链世界的法律条款,能够约束每个节点,解决并保证了每一笔交易在所有记账节点上的一致性和正确性,在不依靠中心化组织的情况下维护系统的运转,而智能合约系统能满足数据传输、校验、划账等行为的规则公约化制定、发布和监督,以及自动化执行;分布式账本,即数据目录,是区块链的核心,记录了数据类别、索引名称、索引的数据格式和售价。

  数据应用生态中包括企业数据终端和管理系统终端,是企业用户和系统管理员参与ADTC交互的入口,主要有平台应用、监管应用及其他综合应用软件。

  两大功能:ADTC平台通过数据交易和数据存证两大功能,赋能汽车行业数据共享与监管

  在数据存证场景中,车端第一时间对原始数据计算哈希并上链存证,哈希值作为各段数据的具有唯一性的“指纹”,不可逆推出原始数据。哈希值被依次存入区块,区块又被链式串接“压实”,这在多个参与者之间形成了安全、连续、不可篡改的链式结构,各主体可以根据哈希值验明原始数据真实性,从而在所有主体间形成数据互信。

  在数据交易场景中,平台中的各类主体都能通过数据目录看到各车企上传的数据摘要和定价,首先保证了整个交易场景的公开透明;数据购买方通过查询数据目录确定购买意向并向数据销售方发送购买请求,在报价等信息满足销售方在智能合约系统设置的条件时,系统会自动触发合约,将相应的数据加密、打包,通过交易双方节点之间的网关服务进行点对点数据传输。购买方在接收到数据后,能自动进行解密,并通过比对哈希值完成数据校验,比对通过后相应的积分会通过智能合约系统自动打到销售方账户中。若购买方对数据存在质疑,可以在平台发起申诉,平台运营方会在线下进行处理。这一套交易流程不仅提供了公开透明的交易市场,通过智能合约实现了多环节自动化,提升了数据交易的效率,同时还通过售后机制,进一步限制交易中的不合规行为,公平地保障交易双方的权益。

  项目整体分为三个阶段实施:第一阶段率先完成了交易功能的初步开发和使用;第二阶段上线了数据存证功能;第三阶段则致力于提升用户体验,并引入隐私计算技术,进一步确保用户数据安全。

  本项目具有开创性,行业内尚无先例。因此在实施过程中,各企业节点会不断产生各类问题和需求,需要不断对产品细节进行修改,对于项目实施进度及各方配合都构成了挑战。零数科技在经历多次这样的迭代后,为提升问题响应速度,专门与中汽协会相关负责人共同成立了快速响应小组,车企反馈的需求先经过中汽协会汇总,筛选出其中具有普遍性和代表性的问题,然后由零数团队项目负责人、运维与技术负责人针对这些问题进行快速响应,有力支持了项目的顺利推进。

  在数据方面,ADTC平台规范了数据采集、统计口径,并在此基础上形成了一套数据目录,将成为中国汽车数据交易市场最重要的一套标准,能够提升数据交易的效率,减少交易纠纷,为交易定价提供了依据,能有效促进数据交易的开展。与此同时,ADTC平台的数据网关能够对原始数据进行清洗和加密,同时引入隐私计算技术,实现数据可用不可见,保障数据安全。

  在市场方面,ADTC平台的搭建方式使得每个节点用户都可以浏览完整的数据目录,实现了整个数据交易市场的开放透明,同时,数据标准的确立和哈希值的使用使得数据的质量和真实性都在很大程度上得以保证,从而防范交易风险,在各市场主体间形成了数据互信。同时,ADTC平台现已上线个节点,基于分布式架构,为汽车产业全行业打造一个开放、公正、可信任的汽车数据收集、共享与应用的生态系统,通过智能合约和区块链积分实现数据定价和交易结算,有效解决竞争企业之间的合作问题。

  在监管方面,ADTC平台为政府监管机构预留了监管接口,从而成为汽车大数据监管的最佳着力点,有效促进汽车大数据交易的合法、有序开展。

  交易市场不透明、信息安全和双方互信的问题在许多行业的供需资源匹配、数据开放共享、竞对间交易数据场景中广泛存在,区块链技术的分布式架构和其运行方式对于实现多方之间的数据公开透明、互信和安全方面具有明显优势,此外,区块链技术通过省去中心化的第三方平台,大大提升了多方信息交互的效率,并通过将数据存储和计算任务分布在各节点自有数据中心,节约总体部署成本。

  实现“双碳”目标,能源领域是主战场,国有能源企业精细化经营管理的转型需求日益显著。同时随着大数据、云计算、区块链、人工智能等数字化前沿技术的发展,智慧能源业态迎来了自我重塑和进化的技术侧机遇。在如此时代背景下,石油化工领域国有企业均逐步将数字化转型从“认知”进一步向“实践”推进,进而提高经营管理水平,降本增效,拓展业务边界,赋能业务发展,助力能源绿色低碳转型。

  在传统信息化阶段,国有能源企业更多依赖国际厂商的产品服务能力,现面临自主可控、信创安全的问题和需求。同时,在业务发展过程中,随着业务环节不断细化,场景应用的创新开发,结构化、半结构化、非结构化数据量持续膨胀,企业对数据的完整、正确、实时应用提出更高要求,在此数据存储、管理、应用的压力之下,企业需要对数据底座进行升级或重建。

  解决方案:湖仓一体化数据底座帮助国有石油化工企业突破传统数据仓库功能瓶颈

  新型湖仓一体的数据底座架构能够将原始数据、加工清洗数据、模型化数据共同存储于一体化的“湖仓”之中,并能够同时支撑面向业务的数据查询和面向数据分析的报表、数据挖掘等任务,助力企业存好、管好、用好数据资产。

  某能源集团是大型国有企业,主营业务涉及多学科协同,业务涉及到油气勘探、油气田开发、钻井工程、井下作业工程、地面建设、物资管理、经营管理、水电、通讯、医疗卫生等方面,数据结构十分复杂,数据量庞大。

  在大规模进行数字化转型前,该能源集团已在各个产业子公司和集团侧分别建设数据仓库进行数据管理,实现了对集团业务产生的各类结构化数据的条理化管控。经过近几年数字化建设,该能源集团通过各类工业APP落地应用,数据采集类型丰富多样,从而产生大量半结构化和非结构化业务数据。这样的变化导致该能源集团数据管理的瓶颈逐渐暴露,数据存、管、用面临如下挑战:

  该能源集团的信息化部门经内部讨论和评估,发现原有数据仓库只能对结构化数据进行存储和报表统计,集团急需一套能对新增的大数据进行高效存储和计算的大数据平台,同时还需要将原有数据仓库架构和大数据平台进行集成。而新型湖仓一体的数据底座架构能够将原始数据、加工清洗数据、模型化数据共同存储于一体化的“湖仓”之中,并能够同时支撑面向业务的数据查询和面向数据分析的报表、数据挖掘等任务。因此该能源集团决定开展新型数据底座建设。

  首先,该能源集团初步接触新型大数据治理,为了杜绝之前“交钥匙”工程的弊端,该集团要求厂商将产品与技术路径进行细致的拆分与讲解,同时要求厂商提出完善的方法论体系和清晰的建设路径,从而在组织内部充分建立起对项目的理解力,保证项目上线后的持续运营能力。

  其次,该能源集团自身尚不具备较强的软件开发实力,需要厂商提供完全产品化、成熟可用的企业级解决方案,而非仅仅是提供底层技术框架。

  基于上述两点考量,该能源集团最终选择科杰科技作为合作伙伴进行数据底座建设。

  北京科杰科技有限公司(简称“科杰科技”)是领先的数据能力构建商,核心技术团队拥有丰富的头部互联网企业大数据平台建设和运营经验,针对多业态、多场景的大型复杂组织的数据底座建设运营,沉淀出了一套成熟的实施方法论。科杰科技可以为企业提供自主知识产权的大数据基础软件,帮助企业强化底层数据能力,从而支撑企业的上层应用建设,现已服务能源、汽车、零售、制造等多个行业头部的大型国央企集团。

  在经过多轮沟通与现场调研后,科杰科技为该能源集团设计了整套大数据底座解决方案,依据集团整体数字化发展战略,在当前数据架构基础上,结合未来业务及场景需求,建立面向全域数据内容,覆盖数据存、管、用全过程,建设统一数据管理与服务体系能力。

  在数据存储同步方面,底层大数据基础设施基于开源Hadoop构建,实现分布式、高可用、可扩展的存储架构,同时支持离线和实时数据的同步。

  在数据管理方面,对于数据开发管理,构建一站式、全链路、全可视化、覆盖数据处理全生命周期的数据开发管理平台工具,包含数据集成/分发、ETL开发、数据标准建立、仓库模型设计、可视化查询分析、主数据管理、元数据管理、血缘关系、智能调度、数据监控、数据质量等,同时实时计算平台保证了对实时数据的清洗、分析和全面监控。对于数据资产管理,面向企业所有用户提供丰富全面的元数据信息,并按照地质研究、物探、钻井、录井、测井、采油气、油气集输等业务主题对数据分类管理,构建数据资产目录,沉淀数据血缘关系。

  在数据服务方面,构建统一数据服务发布中心,通过注册API提供服务的构建、发布、授权、监控、黑白名单、限流策略;构建数据资产门户,通过资产索引实现全渠道媒体数据资产访问、共享和交换。

  在项目实施过程中,科杰科技通过多年的大数据综合实施经验,总结出了一套完善的企业级数据平台实施方法论,以数据标准化治理和数据资产建设两大环节,实现数据底座产品的部署。

  首先,科杰科技对实施团队进行了详细和标准化的培训,通过对实施项目组清晰的角色定位,以及对申请上游数据、开发、验证、联调、发布等全实施过程具体操作方法的讲解,在很大程度上确保了项目的顺利实施。

  在数据标准化治理阶段,科杰科技通过数据盘点、数据接入规范设计、元数据设计、数据主体指标设计、数据分层架构设计、数据安全分级设计和数据服务目录设计,建立起数据管理框架、制度和流程,为后续实施打好基础。

  在数据资产建设阶段,科杰科技对全域数据进行统一采集存储、数据体系分层设计、建模、质量管理、资产管理和多元服务模式的建立,自下而上搭建起完整畅通的全域数据存、管、用一体化平台。

  在产品部署完成后,为保证项目实施质量,科杰科技大数据团队专门为该能源企业组织了一系列培训工作,针对总体实施方法论、数据开发管理、数据资产管理、数据API服务、数据同步系统、后台管理、运维培训分别进行了体系化的培训,并交付了多份产品培训和使用手册,解决开发过程中的问题。

  存储与计算能力扩展性佳,有力支持集团数字化战略的未来布局。该能源集团湖仓一体数据底座采用先进成熟的大数据存储,实现分布式、高可用、可扩展的存储架构,可根据系统业务数据量增加水平扩展集群的存储和计算能力,增加服务器数量无需进行架构和模块代码的调整,性能随节点数量上升同步线性上升,对原有数据仓库形成部分代替和有益补充,能够为未来5-10年数字化转型需要做支撑,成为该集团数字化战略实现的坚实基础。

  针对不同角色人员,提升数据服务能力。该能源集团数据底座的统一数据资产门户支撑数十多家子公司和总部十多个业务部门协同使用,涉及数据量20PB,数据资产6000+,并且进一步结合业务场景,面向业务发挥应用价值,面向规划、工程决策、工程一体化平台提供114个服务支撑。针对IT部门,能够赋能更多技术协同高效开发,完成数据资产化和数据智能化建设。针对业务部门,提供业务人员可视化数据开发环境,基于统一数据格式,提供钻井作业记录、地层分层信息等核心业务数据服务以及多维度的各类产量指标数据服务,赋能业务自助获取数据、分析数据、使用数据,更好地发挥数据价值。

  符合信创要求,建立统一数据资产门户。科杰科技作为信创成员单位,为该能源集团建立全面的数据安全管控机制,实现集团与分公司、各BU/BG业务条线数据统一管理管控下的安全与权限控制。在符合信息安全的前提下,该能源集团通过统一的数据资产门户,实现数据资产的查询、浏览、获取及分发,拥有数据资产跨部门、跨业务、跨领域的共享交换能力。

  随着数字化技术与石业应用的深度融合,在市场经济环境变化及行业竞争加剧的作用下,加油加气站作为重要的交易平台,其业务形态、运营模式、管理机制也在经历“由点及面再到立体多维”的丰富进化过程。

  而传统经营模式下的加油加气站在多元业务发展、营销获客、支付、客户服务、现场运营、线上线下协同管理方面存在明显不足。其次,在新能源汽车销量不断攀升的势头下,传统油品业务收入将受到冲击,因此非油品业务的发展十分重要,突破单一业态发展局面存在必要性。

  智慧零售管理系统围绕新零售理念,贯通营销、订单、支付、管理、发票、客户服务等全方位流程,实现加油加气站进、销、存、量、价、客、营、绩的全面业务支撑,以客户为中心,依托互联网平台,通过“主业融合、精准营销、生态打造”多轮驱动,构建“人-车-生活”生态圈。智慧零售管理系统架构如下:

  案例6: 某石油石化企业率先建成智慧加油加气站零售管理平台,多维度激活新业务增长点

  某石油石化企业大力推进数据驱动战略,建设“集团统一、行业领先、国内一流”的新零管系统

  加油加气站作为重要的交易发生平台,深刻影响消费体验和企业运营效率,该石油石化企业当下既有的传统技术架构下的零管系统难以快速响应业务需求、保障业务的创新发展,具体表现有“线上线下业务无法联动、营销资源低效投放、数据无法实时响应、数据查询分析困难、迭代开发与升级周期长、功能拓展难度大”等。同时,在行业竞争加剧、汽车行业能源变革的压力下,该石油石化企业意识到线上线下一体化、精准营销、数字运营、异业嫁接等能力的重要性,开始积极进行数字化智能化升级,寻求新的业务增长点。

  面对加油加气站运营效率受限、协同能力较差、获客工具不足、销售渠道封闭等种种业务挑战,该石油石化企业结合业内最佳实践和自身特点,确立了搭建“集团统一、行业领先、国内一流”新零管系统的数字化建设目标,进而推进全渠道客户营销、供销联动、异业共营的实现。

  距离该石油石化企业上一代零管系统建设已逾十年,数字化建设是一项长期性、整体性、战略性的规划,加油加气站点多面广,系统升级换代影响范围广、程度深,因此供应商的选择需要慎之又慎。该石油石化企业经过大量市场调研、多轮筛选及厂商对比,以“能源行业Know-How与洞察、产品能力、过往成功案例及经验积累、业务最佳实践、性价比、服务能力”为主要评估维度进行厂商选型,最终选择与尚博信进行合作,对该石油石化企业旗下所有加油加气站平台,通过“单点快速测试、经验全国推广”的战略,完成了新一代智慧加油加气站管理系统的整体建设。

  北京尚博信科技有限公司(以下简称“尚博信”)创立于2008年,总部位于北京,在广州、济南、南京、西安、杭州设有分公司。公司致力于成为行业数字化专家,专注于以科技创新,助力大中型企业数字化转型发展,用数字技术驱动产业生气,生产更高效、营销更精准,业务遍布石油、石化、零

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