技术中台建设目标

数据中台建设规划实施方案V1数据中台是企业数字化转型的重要组成部分，可以为企业提供数据共享、数据协同、数据治理等一系列服务，从而推动企业的数字化转型。

为了让企业更好地实现数据中台建设，我们制定了“数据中台建设规划实施方案V1”。

下面将逐步介绍该方案的实施步骤。

1.需求分析在实施数据中台建设前，需要进行全面的需求分析。

主要包括对企业业务的深入了解，了解企业的数据资源情况以及人员组织结构等。

通过需求分析，可以为数据中台建设提供有针对性的建议和方案。

2.技术选型数据中台建设需要选择一系列的技术解决方案，包括数据仓库、数据集成、数据治理等方面的技术。

为了确保数据中台建设的可行性和稳定性，需要从多个方面进行技术选型，并选择具有市场前景和稳定性的技术解决方案。

3.数据集成数据集成是数据中台建设的重要环节，在数据集成环节中，需要进行数据源的接入、数据清洗、数据同步等工作。

为了确保数据集成的质量，需要对数据源进行深入分析，并基于技术选型结果进行合理的数据集成方案设计。

4.数据治理数据治理是数据中台建设的另一个核心环节。

通过数据治理可以对数据进行标准化、识别、保护和质量控制等工作。

数据治理需要制定相应的数据规则和监管措施，并对数据的使用过程进行监控和审计。

5.平台搭建在实施数据中台建设时，需要进行平台搭建。

平台搭建主要包括基础架构、系统安装、配置等工作，通过平台搭建可以满足数据中台建设的需求，并为后续的业务运行提供支持。

6.应用部署在数据中台建设完成后，需要进行相应的应用部署。

应用部署涉及到数据分析、数据开发等一系列工作，通过应用部署可以将数据中台建设成果最大化地发挥出来，在企业业务运营中发挥作用。

综上所述，数据中台建设规划实施方案V1包括需求分析、技术选型、数据集成、数据治理、平台搭建和应用部署等一系列环节，可以为企业数字化转型提供全方位的数据支持和保障。

数据中台技术方案本技术方案主要明确公司数据中台建设目标、建设原则、能力框架、技术要求和演进策略等内容，为公司数据中台建设提供技术指导。

一、建设背景（一）建设现状当前公司信息内网建成了覆盖公司总部及27家省（市）公司的两级全业务统一数据中心分析域，初步具备了数据接入、数据存储计算、数据分析应用相关能力，实现公司核心业务系统数据的接入及整合汇聚，支撑了各专业数据分析类应用的构建。

在数据接入方面：通过OGG、ETL等技术实现业务系统结构化数据接入至分析域贴源区，通过采集量测数据接入工具实现采集量测数据接入大数据平台。

在数据存储方面：贴源历史层采用分布式关系型数据库（SG-RDB-MS）实现各业务系统贴源数据的存储。

数据仓库层采用MPP数据库（GBase8a），基于统一数据模型（SG-CIM）实现部分数据标准化存储。

数据集市层采用关系型数据库（SG-RDB-PG）实现分析计算后结果数据存储；采集量测数据采用大数据平台分布式列式数据库（Hbase）进行存储。

在数据计算方面：针对小规模数据计算分析需求，通过MPP数据库（Gbase8a）并行计算技术实现。

针对大批量的离线计算需求通过大数据平台批量计算组件（MapReduce）实现。

针对实时数据计算需求，通过大数据平台实时消息队列（kafka）、内存计算（Spark）、流计算（Storm）等组件实现。

在数据应用方面：针对大数据分析应用需求，通过自助式分析工具、Tableau等工具实现。

（二）存在问题当前分析域在各单位分析应用中发挥了一定的作用，但从应用角度来看仍存在技术门槛高、数据难读懂、数据获取难等问题，具体如下：1.技术组件多样，应用难度大。

分析域主要包括数据接入、数据存储、数据计算等方面的21个技术组件，涉及厂商多，技术体系性差，组件之间技术集成复杂，相关工具友好性不足，对专业能力要求高，应用难度大。

2.找数据困难，数据应用门槛高。

一是当前分析域未形成完整的数据资源目录，数据资源检索困难；二是分析域目前尚未构建数据服务，数据应用复用性差，增加数据应用难度。

中台建设方案目录中台建设方案 (1)1总述 (4)1.1当前问题 (4)1.2中台系统解决问题 (4)1.3中台系统带来的收益 (4)工程方面 (4)数据方面 (4)创新方面 (5)1.4中台系统达成目标系统 (5)第一阶段 (5)第二阶段 (6)第三阶段 (6)2系统建设总体设计 (6)2.1系统总体建设思想 (6)2.2系统设计原则 (7)2.2.1安全性 (7)2.2.2可靠性 (8)2.2.3扩展性 (9)2.2.4开放性 (10)2.2.5强壮性 (10)3系统的实现技术 (10)系统技术平台选择 (10)3.1系统的网络结构 (11)4技术设计 (12)4.1系统总体技术架构 (12)4.2技术规范及实施 (12)4.3系统扩展性要求 (13)4.4运行状态监控 (13)4.5信息检索 (14)5中台系统开发管理 (14)5.1业务模型调研团队 (14)5.2开发团队 (14)5.3开发周期 (15)5.4网络及服务器 (15)1总述1.1当前问题1.系统维护困难2.二次开发迭代仅原厂商可以进行3.新承建系统过多重复工作4.同一业主下不同系统存在数据壁垒1.2中台系统解决问题因软件系统建设数量的日益增长，我们发现浪费了过多的时间在开发相似系统功能上，且在这些相似的系统功能，我们现实遇到的情况是：1.相似系统功能无法通用于不同系统，难以快速接入2.系统功能由不同语言、不同技术架构、不同标准开发，难以维护3.相似系统功能之间数据无法通用，数据壁垒凸显同一个轮子造１００遍，对一个部门或是一家企业是没有任何好处，自然一个相似的系统造１００遍同样没有什么帮助。

以此我们希望建设一套可以满足大多数系统功能的、可以满足今后扩展的、有相对统一业务的、可以快速高效迭代的并可快速接入的系统，以下我们简称“中台”。

中台解决问题：1.相似业务无需重复开发2.数据统一打破数据壁垒，可多系统、多行业的数据分析3.快速迭代接入4.统一规范，降低维护难度1.3中台系统带来的收益工程方面减少了重复造轮子、重复建系统的现象。

一、前言近年来，随着公司业务的不断拓展，各部门之间的协作日益紧密，为提高工作效率，降低运营成本，公司决定开展中台建设工作。

经过半年的努力，中台建设已初具规模，现将中台建设工作总结如下：二、工作目标及成果1. 工作目标（1）提高公司整体运营效率，降低运营成本；（2）加强各部门之间的协作，提升团队凝聚力；（3）优化业务流程，提高客户满意度；（4）构建灵活、可扩展的中台架构，适应公司未来发展。

2. 工作成果（1）搭建了统一的技术中台，实现了技术资源的共享和整合；（2）建立了数据中台，实现了数据的统一存储、处理和分析；（3）优化了业务流程，提高了业务处理效率；（4）提升了团队协作能力，降低了沟通成本；（5）客户满意度得到显著提升。

三、工作亮点1. 技术中台建设（1）采用微服务架构，提高了系统的可扩展性和可维护性；（2）引入容器化技术，实现了资源的快速分配和回收；（3）搭建了持续集成和持续部署平台，提高了开发效率。

2. 数据中台建设（1）采用大数据技术，实现了海量数据的存储、处理和分析；（2）建立了数据治理体系，确保数据质量和安全；（3）开发了一系列数据产品，为业务部门提供数据支持。

3. 业务流程优化（1）梳理了业务流程，明确了各部门职责；（2）优化了业务流程，缩短了业务处理时间；（3）引入了流程监控和预警机制，提高了业务处理的准确性。

四、存在问题及改进措施1. 存在问题（1）中台建设过程中，部分部门配合度不高，导致工作进度受到影响；（2）中台系统在上线初期，存在一定的性能瓶颈；（3）数据治理体系尚不完善，数据质量问题仍需关注。

2. 改进措施（1）加强沟通与协作，提高各部门对中台建设的重视程度；（2）优化中台系统架构，提升系统性能；（3）完善数据治理体系，提高数据质量。

五、总结通过半年的努力，公司中台建设工作取得了显著成果。

在今后的工作中，我们将继续深入推进中台建设，为公司业务发展提供有力支撑。

同时，我们也应不断总结经验，改进不足，以更好地满足公司发展需求。

政策背景目前，我国煤矿智能化发展处于初级阶段。

为促进煤矿智能化建设，国家发展改革委、国家能源局等八部委联合发布了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，其中提出需实现煤矿智能化和大数据的深度融合与应用等。

针对煤矿存在的信息化标准缺失、信息孤岛等问题，提出了基于云计算和大数据技术建设智能煤矿统一大数据平台的思路。

行业痛点煤炭行业存在大量数据孤岛现象，数据使用率低、维护少，集团-区域-矿井纵向信息联动还未打通，“人-机-环-管”数据未融合、业务未连通，需要提高数据效能，包括数据分析、数据共享、数据治理等。

煤炭行业内存在大量“烟囱式”系统，缺少一体化平台，难以全面实现信息共享和高效集成。

目前，物联网、云计算、大数据、人工智能、智能控制等新一代信息技术在煤矿领域的应用单一、智能化赋能还不足。

（总结以上？），面临数据采集难、治理难、应用难的问题：生产设备数量越来越多，时序数据及基础组件标准不统一；核心设备状态异常无法感知，设备运维效率低，设备运维成本高；生产类系统数据不能集中管理，各业务系统数据难以融合应用，严重影响数据价值释放；设备故障诊断、经营分析、安全管控等场景，需要更加专业的技术进行支撑。

建设目标实现煤矿海量生产数据的存储、管理、计算与分析，进一步支撑煤矿各种安全生产应用，为矿山智能化应用奠定基础。

智能煤矿数据中台建设思路完善数据采集体系推动自动化进程，全面实施基础数据自动化采集生产数据采集。

不断完善基础数据采集设施的建设，进一步实现对温度、压力、流量、油耗、粒度、液位、品位、重量和水电量等基础数据的自动采集，提升各类生产信息及时准确上传的能力，打破各信息化系统之间、各行业之间数据壁垒，建立起统一、规范、开放的数据信息资源系统，实现数据互联互通。

业务数据采集：将工作写实、出差管理、休假管理、会议管理、日程管理等业务流程高度集成、统一管理，打破部门壁垒，实现管理横向融合，规范和优化机关日常事务的业务流程，从“人找事”变“事找人”，既实现了无纸化办公，又完成了业务数据的全采集。

中台系统建设方案一、项目概况中台建设方案1.总述本方案旨在建设一个中台系统，解决当前存在的问题，并带来收益。

下面将详细介绍当前问题、中台系统解决问题的方案以及中台系统带来的收益。

1.1 当前问题当前企业面临的问题是各个业务系统之间缺乏统一的数据交换平台，导致数据传输效率低下，信息孤岛现象严重，数据质量难以保证。

此外，各个业务系统之间缺少协同工作的机制，导致业务流程不畅，效率低下。

1.2 中台系统解决问题中台系统可以作为一个数据交换平台，实现各个业务系统之间的数据交流和共享，从而解决信息孤岛现象和数据传输效率低下的问题。

此外，中台系统还可以提供协同工作机制，优化业务流程，提高工作效率。

1.3 中台系统带来的收益中台系统的建设将带来以下收益：工程方面中台系统将帮助企业实现业务系统的集成，降低系统集成成本和风险。

同时，中台系统还可以提供标准化的开发框架和组件库，加快业务系统的开发速度。

数据方面中台系统可以实现数据的共享和交流，提高数据质量和数据分析能力。

此外，中台系统还可以提供数据安全保障机制，确保数据的安全性和完整性。

创新方面中台系统可以提供业务流程优化和协同工作机制，从而推动企业的创新发展。

此外，中台系统还可以提供智能化的业务分析和预测功能，帮助企业做出更加准确的决策。

4.1 系统总体技术架构本系统采用分布式架构，前端采用Vue.js框架进行开发，后端采用Spring Boot框架进行开发。

数据库采用MySQL，并使用Redis进行缓存。

同时，系统还使用了Nginx进行负载均衡和反向代理。

4.2 技术规范及实施为保证系统的可靠性和稳定性，我们采用了一系列技术规范。

例如，前端采用ESLint进行代码检查，后端采用SonarQube进行代码质量检测。

同时，我们还使用了Jenkins 进行持续集成和部署，确保系统的高效运行。

4.3 系统扩展性要求为了满足未来业务发展的需求，我们在系统设计中考虑了扩展性问题。

资料解读：制造企业数字化中台建设方案详细资料请看本解读文章的最后内容。

在数字化转型的浪潮中，制造企业正面临着前所未有的机遇与挑战。

为了提升企业竞争力，实现智能化、自动化的生产与管理，构建数字化中台已成为企业转型的关键步骤。

本文将深入解读《制造企业数字化中台（技术中台、数据中台、业务中台）建设方案》，为企业提供一个全面的数字化转型蓝图。

数字化中台总体解决方案数字化中台是基于自主技术方案构建的，旨在从全产业链视角解决企业智能制造面临的问题，满足企业端到端业务及管理集成需求。

中台涵盖了门户、安全、场景解决方案、企业客户中心、开发者中心、第三方应用中心等多元化服务，同时包括了WMS、MES、设备服务、市场研发等关键业务模块，以及数据安全、工控安全等安全保障措施。

技术中台架构技术中台为中台服务提供高度模块化零件库和武器库，通过技术下沉，沉淀出最标准的东西，以快速稳定响应为核心能力。

技术中台的演进路线是从领域化到标准化，最后走向平台化，目标是实现快速、稳定、数字化。

技术中台包括监控组件、微服务开发、通用基础服务、服务管理、基础组件等关键技术要素。

技术中台协作架构技术中台基于Kubernetes的容器编排和管理能力，整合DevOps工具链、微服务和移动应用框架，帮助企业实现敏捷化的应用交付和自动化的运营管理，加速数字化转型。

技术中台的立体化业务生命周期管理平台技术中台提供了从业务APP开发到服务运营的全链路管理，包括容器服务、DevOps、API网关、故障演练、服务监控等，确保了软件生命周期的高效管理和快速迭代。

技术中台的低代码应用开发技术通过低代码开发技术，企业可以快速制作各类统计图表，洞察业务情况，并设定触发器和角色权限，实现业务数据的在线共享和工作流程的自动化。

数据中台形成数据资产发挥数据价值数据中台从后台及业务中台汇入数据，进行数据的共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用，统一数据标准口径，以API的方式提供服务，是综合性数据能力平台。

企业中台建设2016 年，阿里巴巴率先提出了“数据中台”的口号。

数据中台的核心是避免数据重复计算，通过数据服务化，提高数据的共享能力，赋能数据应用。

数据中台的建设目标可归结为“两化”：业务数据化和数据业务化，其建设思路可概括为“四化”：业务数据化、数据资产化、资产服务化和服务业务化。

数据中心通过数据技术，对海量数据进行采集、处理和存储，统一标准和口径，形成企业数据资产，进而服务于企业的各项业务。

数据台与企业的业务密切相关，所以只能由企业自己搭建，不能从外部购买。

数据中心是企业数据的沉淀，不仅可以减少重复建设和烟囱协作的成本，也是企业差异化的竞争优势。

大数据发展历史纵观大数据发展历史，历经数据仓库、大数据平台，再到当前的数据中台，它们都是为了解决某个大数据发展阶段的问题而出现。

数据仓库商业智能（BI，Business Intelligence）诞生在上世纪 90 年代，它是将企业已有的数据转化为知识，帮助企业做出经营分析决策。

比如在零售行业的门店管理中，如何使得单个门店的利润最大化，我们就需要分析每个商品的销售数据和库存信息，为每个商品制定合理的销售采购计划，有的商品存在滞销，应该降价促销，有的商品比较畅销，需要根据对未来销售数据的预测，进行提前采购，这些都离不开大量的数据分析。

而数据分析需要聚合多个业务系统的数据，比如需要集成交易系统的数据，需要集成仓储系统的数据等等，同时需要保存历史数据，进行大数据量的范围查询。

传统数据库面向单一业务系统，主要实现的是面向事务的增删改查，已经不能满足数据分析的场景，这导致了数据仓库的出现。

传统数据仓库，第一次明确了数据分析的应用场景应该用单独的解决方案去实现，不再依赖于业务的数据库。

在模型设计上，提出了数据仓库模型设计的方法论，为后来数据分析的大规模应用奠定了基础。

但是进入互联网时代后，传统数据仓库逐渐没落，一场由互联网巨头发起的技术革命催生了大数据时代的到来。

数据中台建设实施技术路径方案在今天的数字时代，数据已经成为企业发展和竞争的核心要素。

数据中台的建设能够为企业提供一种全局性的数据治理体系，使得企业能够更好地整合和管理数据资源，提高数据的质量和使用效率，同时也能够有效地降低数据使用成本和数据安全风险。

数据中台的建设需要依据一定的技术路径方案来实现，以下是数据中台的建设实施技术路径方案的分步骤阐述：第一步，数据分析和需求分析。

在数据中台建设的初期，需要通过分析和识别业务需求和数据特征来制定合适的数据治理策略。

针对企业的特定业务需求和数据特征，确定数据治理盲点，从而更加精确地制定数据管理和治理解决方案。

第二步，数据收集和处理。

在数据中台建设过程中，需要对各个业务领域的数据进行收集和处理。

这个阶段需要构建高效的数据收集和处理机制，确保数据的全面性和准确性。

同时，也需要确保数据的处理流程和信息加工方法达到一定的标准，保证数据处理的效率和质量。

第三步，数据质量和数据标准管理。

在数据中台建设的过程中，数据质量和数据标准的制定和管理是十分重要的。

数据中台需要建立完整的数据质量评估体系，包括数据清洗、数据去重、数据监控和数据标准化等，做到对数据质量和数据标准的全面和精细管理。

第四步，数据安全和数据隐私管理。

数据安全和数据隐私的管理是企业数据中台建设中必不可少的环节。

主要包括授权与认证、数据防篡改、数据备份、数据归集和数据加密等技术手段的实现。

而数据隐私则多涉及法律和政策等方面，因此需要通过技术手段和法律政策的结合来确保数据隐私的良好保护。

第五步，数据应用和数据服务。

在数据中台建设的最后阶段，数据的应用和数据服务将成为关键。

基于数据中台平台建设，可以构建各种数据应用和数据服务，可以为企业进行决策提供更加准确的数据支撑。

同时，也可以通过数据标准化和应用共享等方式，提高数据的利用率和降低数据的管理成本。

总之，通过对这几个步骤的详细分解，可以完整地梳理出实施数据中台建设技术路径方案的全过程。