打通数据孤岛岛,有什么好的方法可以打通?

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打通数据孤岛岛,有什么好的方法可以打通?

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-08-23 02:56 标签：打通数据孤岛

打通全区数据孤岛-城区新闻-上海科技报
上海科技报
上海市科技传播学会
打通全区数据孤岛
——普陀区切实抓好信息化建设工作
日&&作者:龚福星& &编辑:ydm& &审核:杨冬梅&&版面:A2
&&据记者近日从普陀区信息中心了解到，2018年，该区信息中心将紧抓重点两头，切实做好信息化建设和安全服务保障工作。一头是常规服务保障工作。普陀区信息中心承担着全区网络运行、机房运维、安全保障、终端维护等基础服务保障工作，这些看似平凡的工作，却关系着全区信息安全。为此，该中心坚持每日2次巡检，随时把握基础设施运行状态；每周进行网络性能分析，了解政务网络使用情况；每月通过漏洞扫描及时发现安全隐患；每半年开展一次运维总结会议，归纳服务经验，及时排查出现问题。2018年，普陀区信息中心将延续以往的工作方式，实实在在做好信息安全服务保障工作；并加强对运维队伍的管理，通过创新形式，规范制度，紧抓运维队伍建设，充分发挥运维队伍的专业力量，提高队伍整体素质和服务水平。
一头是两大平台建设工作。2018年，该中心将构筑2大平台：一是区政务云平台。普陀区政府云平台将结合云计算技术的特点，对各委办局的应用汇聚整合，计划年底与市级政务云平台完成数据对接，实现对政府管理和服务职能精简、优化、整合，并通过信息化手段在政务上实现各种业务流程办理和职能服务，为政府各级部门提供可靠的基础IT服务平台。二是科委OA平台。科委OA平台将实现普陀区科技企业信息的汇聚整合，并与区法人库数据相互验证，实现科技企业各类信息的汇总、统计、查询及政策性分析，同时实现内部行政办公事务的信息化管理及数据留痕。
据中心有关负责人介绍，2018年，中心将开展深入细致调研，做好需求分析汇总，最终形成可行性方案，从而进入平台建设的生命周期。通过两大平台的建设，打通区内一座座数据孤岛，进而形成数据链，再而形成区内大数据，让数据更有价值。
连日来，&天宫一号&再次成为热点话题。因为近日它将再入大气层被烧毁而引发。&天宫一号&是中国首个目标飞行器，也是中国在浩瀚宇宙中的&第一个家&。这将是&ldq...比“数据孤岛”还难的题，多元化集团如何打通分子公司数据？
文 | 帆软数据应用研究院陈陵志
随着资本市场日益完善，企业通过多元化扩张谋求发展逐渐成为趋势。然而，多元化集团给企业带来的不仅仅是规模增长，还有大量的管理难题，一旦处理不好，集团化经营就会成为企业的灾难，甚至导致企业覆灭。
“数据，是实现多元化企业集团科学管理的关键环节。”对于如何提升多元化企业集团的管理能力，中财投资招商集团（以下简称“中财集团”）信息科负责人熊炜给出了这样的答案。本文就以中财集团的大数据应用为例，为您解剖多元化企业集团的数据化管理之道。
一、集团版图
中财集团成立于1995年，总部位于浙江杭州，集团员工13000余名。作为一家综合性企业集团，集团已涉足化学建材、融资担保、典当拍卖、期货经纪、金融投资、小额贷款和国内外贸易、房地产、旅游、农业等领域，呈强劲发展态势，总资产过百亿，成员企业包括控股母公司中财招商投资集团有限公司和160余家全资子公司。其中集团化学建材业已在绍兴、杭州、衢州、天津、西安、长沙、成都、乌鲁木齐、长春、六安建立10大生产基地，同时拥有直辖、黄河、江苏、北京、关东(型材)、西南(型材)、上海、西域、南方、长江(管道)、长江(型材)、山东、西南(管道)、关东(管道)、海外总部等15大市场总部。主营“中财牌”PVC、PE、PP-R、PE-RT管道和“中财牌”PVC型材，系国内最大的管道、型材制造商之一。
二、“信息群岛”难题制约发展
经过多年IT建设，集团各分子公司建设上线了错综复杂的信息系统，如何把系统中散乱的数据整合成大数据，为集团的经营决策提供支撑，成了困扰集团信息部门的大难题。总的来说，集团面对的数据应用难题主要包括以下两个维度：
1、信息孤岛问题：不同业务模块的数据
传统意义上的业务系统建设，专注于解决企业某个局部业务问题，系统之间数据彼此独立，无法为决策部门提供全面立体的数据支撑。中财集团的各个业务系统之间就存在这样的问题，但是公司决策部门不可能只关心订单数据或者排产数据，他们需要将销售订单、排产计划、采购计划甚至费用和人力数据综合起来考察企业的经营状况，才能制定科学的经营策略，而当前各业务系统“信息孤岛”的现状，很大程度上制约了集团的数据应用。
2、信息群岛问题：集团内各子公司的数据
除了各个业务系统之间无法实现数据共享，集团各子公司的数据也没有实现打通，无法进行统一的管理和应用，形成了相互隔绝的“信息群岛”。要打破“信息群岛”的僵局，就需要集团在数据应用上实现以下两个重要的场景：
1)自下而上：集团总部可以掌握各业务单元和子公司的运营数据，综合调控；
2)自上而下：各分子公司可以通过集团大数据优化自身的经营策略。
三、集团大数据应用的整体规划
1、总体规划思路
构建同时面向集团总部和各业务单元和子公司的大数据分析系统，为集团各级管理决策和业务运营提供数据支撑，是集团大数据项目规划的总体目标。为实现总体目标，集团大数据项目规划总体分为三步：
第一步，通过主数据管理平台，梳理分散在各个业务系统中的主数据；
第二步，建立数据仓库，数据仓库对各个节点的数据进行及时的汇总、仓储；
第三步：搭建BI系统，为集团各级用户提供多样化的大数据应用场景。
2、大数据项目成功的四大要素
“只做好规划和项目管理，并不一定能保证大数据项目的成功。” 集团信息科负责人熊炜认为，大数据项目的成功必须具备以下四大要素：
1) 要素一：理念
大数据应用不单单是信息部门的工作，尤其是对这样一个多元化产业集团来说，数据的价值最终还是要落实到具体的业务单元和业务场景中。这就需要集团的各个层面转变观念，从以往的完全依赖信息部门给数据给报表，转变成人人都可以成为数据的生产者和使用者，这也是大数据项目得以成功的最重要的前提条件。
2) 要素二：基础
集团各业务单元在以往的管理过程中非常注重业务标准化和管理制度化，在会计制度、营销往来对账制度等方面都有集团通用的制度标准，这也为建立集团主数据平台和数据仓库提供了坚实的基础。
3) 要素三：数据
足够体量的数据才能支持真正的大数据应用。在中财集团，仅仅财务系统每个月就有近二十万条结构化的数据，海量的数据，能够支持各个维度的分析，进行多样化的数据挖掘。
4) 要素四：平台
合适的平台工具，能够为项目带来事半功倍的效果。集团理想中的大数据分析平台，一方面能够为技术人员提供简单的报表开发工具，对集团固化的数据分析需求提供报表支持；另一方面又能为各级业务运营人员提供自助式的报表分析工具，通过数据权限开放，各级业务人员能够根据需求，快速定制出符合实际业务的个性化报表。帆软平台的的特点完美的契合了集团对大数据平台的要求，成为中财集团大数据应用开发的首选平台。
四、场景和价值
在熊炜看来，大数据平台的上线，为集团管理突破原有的区域和系统限制，提供了有效的解决方案，极大的提升了集团管理效率，帮助集团在产供销、人财物一体化科学管理的道路上迈出了坚实的脚步。
基于帆软平台开展的集团大数据平台项目一期，主要完成了产销模块、同行分析、排产模块、财务模块、营销模块、零售模块的建设，其中财务模块和排产模块的价值最为突出：
财务综合分析，主要帮助集团财务部实现对所有子公司财务数据的统一管理和分析；
智能排产，通过智能排产数据模型，为集团实现产销结合、优化库存结构提供了支持。
1、财务综合分析
作为一家拥有众多子公司的大型企业集团，每月的财务总结都是摆在信息部门和财务部门面前一项艰巨的任务。财务综合分析模块的上线，首先帮助信息部门和财务部门解决了数据处理的工作量问题：
IT人员无须再为财务部门频繁变动的报表需求进行重复的开发工作，只需通过平台的数据包功能，将来自各个业务系统的数据打好数据包，配置好面向不同财务人员的权限就可以了；
财务人员也无需通过excel去进行复杂的数据处理和分析工作，只需要对平台上的数据包进行简单拖拽，就可以生成形式多样的图表模板。下图很好的展示了财务综合分析平台给财务人员工作带来的变化，平台上线后，财务人员几乎不用再花时间进行数据处理，更多的精力是去关注数据价值本身。
从业务价值的层面，财务综合分析模块能够帮助总部财务人员及时发现并跟踪财务数据异常，排查局部的运营问题并及时纠正，实现降本增效。以成本监控为例，根据预先配置好的数据模板，平台能够在第一时间将各子公司上报的财务数据生成成本报表，财务人则可以通过可视化图表，对不同区域、不同机构、不同的成本项数据进行层层钻取查看，各个机构的成本情况进行同比、环比或者横向对比等多维度的分析，异常波动和偏差系统也能够发出警示。
“财务综合分析模块上线之后，有时候子公司刚刚完成数据上报几分钟，总部财务的电话可能就电话过来了，数据哪里出现了偏差？为什么成本较上个月出现这么大的波动？总部总能第一时间发现问题，追踪问题，财务数据成为精确掌握公司运营动态的有效手段。”谈到财务综合分析模块为公司财务提供的价值，熊炜无不自豪。
由于大数据平台给总部财务带来的巨大价值，集团总部财务主动牵头，启动了对各分、子公司财务部门的大数据应用培训，让大数据平台真正服务于集团的所有财务人员，为集团财务转型积累能量。
2、智能排产
化学建材的生产和销售是集团最重要的业务版块，实现这一块的产销衔接，优化供应链结构，对于提高集团整体的效益有着重要意义。为此，集团搭建了智能排产模块，利用智能排产数据模型，支持完成集团二十多个生产基地的排产计划。
智能排产模块的运行主要分为以下三个重要步骤：
第一步，汇总生产需求。集团的生产需求主要分为基于销售订单的生产需求、基于未来销售预测和库存情况的补库生产需求两个方面。基于销售订单的生产需求直接对接来自各个订单系统的订单数据，而基于销售预测和库存情况的补库生产需求，则需要经过复杂的运算获得。集团自主开发了智能排产数据模型，结合帆软平台的大数据运算优势，为生产部门提供精准的销售预测和生产需求数据。
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今日搜狐热点如何打破数据孤岛？先“融合”再“开放”如何打破数据孤岛？先“融合”再“开放”DT财经百家号文/数据侠马建军随着“开放数据”这项运动在中国的持续进行，各类开放的数据逐渐丰富起来。如何解决其中的数据孤岛难题？又如何最大化挖掘开放数据的商业价值？10月30日的线上数据侠实验室中，大数据交易平台“发源地大数据”创始人兼CEO马建军为我们分享了其在“开放数据商业化”方面的实践和观点，本文为其现场演讲实录。大数据应用需求大，但痛点是获取成本高从理论上来说，大数据可以应用在各行各业。特别是最近几年，人工智能火热的形势下，数据源作为大数据的基础设施，其价值已经体现得淋漓尽致。应当说，没有数据就没有人工智能，也没有机器学习、深度挖掘等，包括数据层面的应用。我们认为，中小企业对数据的需求场景一般包括三大块，第一是将数据用于数据分析、市场调研等；第二是很多项目在早期启动或者运营过程中需要有数据的支撑，即启动/运营数据；第三是企业客户数据挖掘、精准营销，基于数据做一些用户画像等研究，供企业进行营销。大数据的市场空间，大家都比较清楚了。差不多从年，国内的大数据发展开始慢慢落地，到了2015年，依靠大数据做精准营销已经成了很明显的趋势。而且有一些基于开放数据的创业公司比如企查查、天眼查等也已经落地。不过，尽管如此，我们还是看到，最近十多年来，数据分析在国内一直不温不火，短期内可能也很难落地。这和国外的情况显然不同。我们今天的主题是关于开放数据，其获取的渠道可以是从QQ群、淘宝等进行交易；也可以通过传统的API模式，按调用次数购买；当然，也可以自行采集。第一种方式的成本高效率低，而且因为是交易，数据可能都是些历史数据。第二种API方式，虽然在前几年发展不错，但是接下来的发展并不让人看好，因为其成本高。而如果是由公司自行采集，往往是传统的单机方式，数据的利用和应用层面往往也有很多问题。那么如何来解决这些痛点呢？数据从开放共享到直接交易要解决用户碰到的数据获取中的痛点，一个解决方法是推动数据的交易。在以前并没有数据交易的概念，从2015年贵阳成立大数据交易所这一个时间节点开始才有。所谓数据交易，其主要目的是推动数据的开放共享、直接交易。在此之前，当然还要先制定一个规则：什么样的数据可以开放？如何开放？又如何去共享再到交易？下面这张图是基于我们多年经验总结出来的数据流通交易的架构：首先，开放数据要得到应用，需要有一个初加工的过程，然后再做清洗等深度加工。而这中间必须要有的一个环节是数据的处理。我们把这个过程形容为“从小麦加工成面粉、再加工成包子、馒头”，这才叫做应用。我们认为，不管是开放的数据还是非开放的数据，从数据源头到终端的应用，用户都有加工的需求，有了这个环节后才能拿来做交易变现，实现更好的流通。这个过程其实可以称为“数据源”的交易。数据源交易不同于我们传统的数据包。有一个概念叫做“块数据”，这种数据其实相对还是比较孤立的，还是一个个“数据孤岛”。而数据源交易则是一个活的交易。因为它其实就是一个数据产品，能帮助用户解决很多问题，比如数据的动态交付、数据安全、版权隐私等等，我们称之为“三元素”——先授权、后脱敏、最后再确权的一系列过程。在将一个个数据孤岛打破、推动数据融会贯通的过程中，数据加工起到了很大的作用。如果没有这个环节，直接拿数据包来交易，其实并没有从根本上解决数据价值最大化的问题。下图是对前面架构的补充，这三个层级中，数据加工的重要性不言而喻。开放数据商业化的关键——数据融合接着我们再来看看具体的案例，我们将开放数据进行了“产品化”，并按照数据的应用类型做了分类。下图是我们目前能提供的各种数据类型：上面这些数据，一般也是比较有价值、用户最为关注的数据。但值得一提的是，很多在大家看来可能一点价值没有的数据，其实也有一定的需求。什么原因呢？因为随着大数据的发展和开放数据的应用，尤其是数据融合的观念，数据整合越发重要。目前要想让数据变现，就得看那些“长尾数据”，要有海量数据的观念，将一个个海量的数据孤岛先进行整合再进行融合管理。就好比大众点评，早期肯定也做了很多数据采集之类的“脏活累活”，但一旦建立了数据的索引，那么你就会发现其价值非常大。大多数的用户对数据的应用需求其实都不是某一个数据源，而是多样化的。我们还可以看看下面这张图：从上面这些应用场景来看，大多数的用户的需求都是基于某一个独立的数据源，然后再基于海量数据源或者多个数据整合使用。对于开放数据来说，它的体量本身是非常大的。至于各种企业、机构的内部数据，其对外公开的难度更大，使用会受到各种层面的影响。未来，开放数据的体量一定是远远大于内部数据。从这个角度看，开放数据的应用空间是不可想象的。这种数据的矿山就像是金矿，如果不去开挖，那么可能就是一座座的数据孤岛，没有任何价值。为了最大化数据价值，数据的融合贯通非常重要。我们可以拿“企查查”这家公司作为例子。在早期，这种APP可能只能够查询企业的工商信息，但这样并没有大的发展空间，但你现在看到在这类APP上能够查询到企业的多维度信息，比如股权、股东、知识产权、商标专利、相关的报告等等。有了这种多维的信息，将多维的数据打通，对于C端用户来说其价值就非常大了。所以，我想说的是，不管是开放数据还是非开放数据。要让其发挥最大的价值就要做数据之间的关联。这样的关联模型一旦建好之后，其在未来的应用将非常大。注：以上内容根据马建军在数据侠线上实验室的演讲实录整理，有部分删节。图片来自其现场PPT，已经本人审阅，点击“阅读原文”，收听直播回放。本文仅为作者观点，不代表DT财经立场。编辑 | 胡世龙题图 |视觉中国期待更多数据侠干货分享、话题讨论、福利发放？在公众号DT数据侠（ID：DTdatahero）后台回复“数据社群”，可申请加入DT数据社群。数据侠门派本文数据侠马建军，大数据交易平台“发源地大数据”创始人兼CEO，硕士，10年大数据行业研发管理经验，曾创办多家企业。国内首款SaaS采集引擎的核心开发者；曾供职于腾讯，负责过腾讯首个游戏大数据预测引擎的研发。加入数据侠“数据侠计划”是由第一财经旗下DT财经发起的数据社群，包含数据侠专栏、数据侠实验室系列活动和数据侠联盟，旨在聚集大数据领域精英，共同挖掘数据价值。了解数据侠计划详情请关注DT数据侠回复“数据侠计划”，投稿、合作请与我们联系。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。DT财经百家号最近更新：简介:用数据度量新闻，让新闻自由生长作者最新文章相关文章

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