讓實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)秒上大屏總共分幾步？實(shí)時(shí)數(shù)倉建設(shè)案例解析來了！

但數(shù)字化的實(shí)現(xiàn)從來不是一蹴而就的，僅僅是做好數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)——數(shù)據(jù)的采集，都具有很大的難度。

舉個(gè)例子：

很多生產(chǎn)制造型企業(yè)的業(yè)務(wù)和決策系統(tǒng)其實(shí)是高度依賴數(shù)據(jù)應(yīng)用的，在早期的信息化過程中，很多企業(yè)在各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中引入多種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)系統(tǒng)或管理工具，例如SIS系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)等等.

這些系統(tǒng)歸屬在各個(gè)獨(dú)立的部門進(jìn)行管理，這就導(dǎo)致當(dāng)企業(yè)想要進(jìn)一步建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分散在各個(gè)系統(tǒng)中，標(biāo)準(zhǔn)不一，很難集中規(guī)范管理。

?事務(wù)性

業(yè)務(wù)流程化的初級(jí)應(yīng)用。

?業(yè)務(wù)性

基于業(yè)務(wù)發(fā)展，建立各類系統(tǒng)，如MDM，主數(shù)據(jù)系統(tǒng)、SAP采供系統(tǒng)、招投標(biāo)系統(tǒng)、OA

?一體化

依托物資采購平臺(tái)，建立內(nèi)部大市場、云倉等打通線上線下業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)一體化

?數(shù)字化

一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，建立業(yè)務(wù)系統(tǒng)之上的數(shù)據(jù)，以大數(shù)據(jù)的思維治理核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，打造現(xiàn)代化數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)可視化。

?智能化

充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)智能化，形成產(chǎn)業(yè)協(xié)同效應(yīng)。

以上為企業(yè)管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型各階段

復(fù)雜的管理組織架構(gòu)、多元異構(gòu)的信息系統(tǒng)，獨(dú)立分割的業(yè)務(wù)應(yīng)用……難道企業(yè)想要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)只能把全部業(yè)務(wù)系統(tǒng)推倒重來？那就太不符合數(shù)字化建設(shè)“降本增效”的目標(biāo)初心了~

今天小T就結(jié)合Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)助力某電氣行業(yè)企業(yè)打造數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的真實(shí)案例，為大家介紹“不折騰”也能快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理目標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測+數(shù)倉建設(shè)新方案！

低成本構(gòu)建數(shù)據(jù)輸入到輸出全鏈路

Tempo大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐方案

一、建設(shè)背景

某電氣企業(yè)的數(shù)字化建設(shè)項(xiàng)目涵蓋大屏展示、數(shù)據(jù)平臺(tái)、移動(dòng)app、SIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理等多個(gè)方面的需求，該企業(yè)已經(jīng)建設(shè)有生產(chǎn)運(yùn)營平臺(tái)、ERP管理系統(tǒng)等業(yè)務(wù)系統(tǒng)，希望進(jìn)一步建設(shè)一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，并能支撐相關(guān)決策大屏的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)展示。

二、解決方案

一步到位，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推送大屏

這家電氣企業(yè)有著急迫的生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測分析需求，但傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方式效率低下，無法滿足監(jiān)測數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和完整性，也難以實(shí)現(xiàn)讓實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果“上大屏”，賦能領(lǐng)導(dǎo)層的實(shí)時(shí)決策。

而Tempo DF不僅支持OPC-UA標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議采集數(shù)據(jù)，能夠?qū)崟r(shí)讀取SIS系統(tǒng)的設(shè)備點(diǎn)位數(shù)據(jù)，還可通過kafka接入數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，為使用者提供了自助式、沉浸式的實(shí)時(shí)開發(fā)模式，通過平臺(tái)內(nèi)的豐富組件或自定義插件快速構(gòu)建聚合、降采、數(shù)據(jù)清洗、融合等流程，將處理完成的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Mysql和時(shí)序數(shù)據(jù)庫中。

TempoDF數(shù)據(jù)采集組件

TempoDF實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開發(fā)

最終結(jié)合Tempo平臺(tái)的BI產(chǎn)品的可視化功能，我們就能夠?qū)⒋鎯?chǔ)在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)推送到可視化大屏上，及時(shí)、有效地反饋出數(shù)據(jù)異常，為企業(yè)運(yùn)營的下一步計(jì)劃或其他決策提供重要依據(jù)。

更便捷快速的離線數(shù)據(jù)處理

過去，該企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的一大主要難點(diǎn)，就在于如何實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速準(zhǔn)確接入和遷移。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)遷移方式中，由于數(shù)據(jù)指標(biāo)不一，需要數(shù)據(jù)分析人員先通過編碼的方式對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行大量的計(jì)算，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，對(duì)于相關(guān)人員的技術(shù)能力也有著極高的要求。

而Tempo DF中內(nèi)嵌有獨(dú)家高性能計(jì)算引擎，可輕松實(shí)現(xiàn)130多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的快速計(jì)算，做到500G數(shù)據(jù)3小時(shí)高效完成處理。數(shù)據(jù)開發(fā)工程師在處理數(shù)據(jù)遷移任務(wù)時(shí)，無需再進(jìn)行額外的編碼工作，在Tempo DF的設(shè)計(jì)器中就能快速完成數(shù)據(jù)遷移配置，將生產(chǎn)運(yùn)營平臺(tái)的數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)平臺(tái)中，對(duì)接入的離線數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，經(jīng)過臟數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)列選擇、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等過程，將處理后數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并基于接入的生產(chǎn)運(yùn)營平臺(tái)數(shù)據(jù)，對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、匯總，最終寫入數(shù)據(jù)庫。

更貼合業(yè)務(wù)的智能建模模式

過去，由于該企業(yè)內(nèi)部具備多個(gè)獨(dú)立業(yè)務(wù)應(yīng)用，導(dǎo)致每當(dāng)相關(guān)人員每次開展數(shù)據(jù)分析時(shí)，都先要經(jīng)過非常漫長艱辛的取數(shù)和處理清洗過程，耗時(shí)少則幾天長則一個(gè)月，分析結(jié)果根本無法快速應(yīng)用在實(shí)際業(yè)務(wù)中體現(xiàn)即時(shí)價(jià)值。

而引入Tempo平臺(tái)之后，數(shù)據(jù)分析人員就可以通過Tempo AI便捷的拖拽式建模方式，快速基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與指標(biāo)體系進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)建模，在數(shù)據(jù)庫中建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)表；在數(shù)據(jù)接入、處理以及計(jì)算匯總過程中迭代更新數(shù)據(jù)表，為業(yè)務(wù)發(fā)展提供穩(wěn)定、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐。

通過Tempo DF、AI、BI的互相配合，我們就可以在企業(yè)自身原有數(shù)據(jù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)之上，圍繞業(yè)務(wù)需求建立一個(gè)數(shù)據(jù)開發(fā)從輸入到輸出的完整鏈路，實(shí)現(xiàn) “實(shí)時(shí)+離線”數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)匯總等數(shù)據(jù)治理的核心訴求，讓數(shù)據(jù)價(jià)值真正落地到企業(yè)業(yè)務(wù)實(shí)踐中。

對(duì)比傳統(tǒng)分散式的數(shù)據(jù)管理應(yīng)用模式，通過Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)建立的統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)，主要能為企業(yè)帶來以下實(shí)際價(jià)值：

1、滿足企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)監(jiān)控需求

統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠完整、準(zhǔn)確記錄監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)計(jì)算與統(tǒng)計(jì)的過程，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的接入與計(jì)算匯總，滿足用戶對(duì)于數(shù)據(jù)處理時(shí)效性的要求，讓生產(chǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控、實(shí)時(shí)決策、實(shí)時(shí)管理不再難，幫助制造型企業(yè)有效降低實(shí)時(shí)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

比如本文案例中的某電氣企業(yè)，就通過數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)了電廠負(fù)荷異常，成功避免了事故以及相關(guān)經(jīng)濟(jì)損失。同時(shí)，通過觀察實(shí)際數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)的差異，分析出現(xiàn)差異的原因，該企業(yè)也逐漸建立了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測模型，為日常生產(chǎn)計(jì)劃制定提供相關(guān)依據(jù)，有效提高了生產(chǎn)管理效率。

2、降低數(shù)據(jù)運(yùn)維成本

通過引入Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，能夠顯著降低數(shù)據(jù)處理流程開發(fā)的難度，由原有的java、scala編碼方式調(diào)整為通過節(jié)點(diǎn)拖曳方式、前臺(tái)配置參數(shù)方式。流程構(gòu)建完成后，后期僅需業(yè)務(wù)人員前臺(tái)操作即可，降低了運(yùn)維成本。

在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中，數(shù)據(jù)開發(fā)的質(zhì)量直接關(guān)乎后續(xù)所有數(shù)據(jù)治理工作的最終應(yīng)用效果。但傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集開發(fā)工作往往需要投入的大量人力和時(shí)間成本，讓企業(yè)無法在短時(shí)間內(nèi)看到數(shù)據(jù)價(jià)值對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)的支撐效果，久而久之自然會(huì)影響企業(yè)繼續(xù)推進(jìn)數(shù)字化運(yùn)營的決心。

面對(duì)廣大企業(yè)的數(shù)據(jù)開發(fā)困局，我們通過專業(yè)的一站式數(shù)據(jù)開發(fā)解決工具——Tempo DF，結(jié)合Tempo AI、BI的建模能力和數(shù)據(jù)可視化能力，實(shí)現(xiàn)一體化、高效率、低成本的實(shí)時(shí)數(shù)倉建設(shè)，讓企業(yè)數(shù)字化建設(shè)價(jià)值加快落地實(shí)現(xiàn)。