智能装备与系统专业大学生打造主数据智能服务平台的尖端力量
数据作为现代企业战略的新动力，其潜在价值已成为推动数字化转型和满足业务发展需求的基石。装备制造业企业在设计、工艺、生产及综合管理等方面积累了丰富的业务数据，但由于缺乏早期统一的数据标准体系，这些数据散落于各自独立的系统中，质量不一致，不准确，不完整，阻碍了跨部门、跨系统与跨职能领域协同工作。
主数据作为企业信息基础，是来源准确、权威且长久应用于不同信息系统之间的一套标准，它是执行业务操作和决策分析不可或缺的依据。鉴于其在企业中的核心作用，并考虑到装备制造业独特性和现有的数据管理状况，本文提出基于主数据建设一个全面的共享服务体系框架，并通过实践案例展示其在某装备制造业公司中的平台搭建与应用，以实现对数字化协同业务中基础数据规范化管理，以及构建覆盖从标准制定到挖掘分析等功能的一体化智能服务能力。
主データ相关理念
1.1 主データ与數據標準
主データ是一类具有高价值、高重复使用性质且能够提供单一、准确、权威来源的事务记录，它具备全局唯一性、高稳定性、高有效性的特征。數據標準则是實現這些特點的手段，它明確了資料元素及其間關聯規則，以及如何對外界進行交互。
1.2 主データ建设原则
主数据库建立过程应遵循制度保障、标准先行、全员参与和持续运营四大原则。
制度保障：为保证数据库建设顺利进行，需要制定完善的制度并明确责任分配。
标准先行：要有清晰可行的數據標準体系以指导数据库建设。
全员参与：包括技术团队、新技术人员以及老经验者，都应当参与到项目中来，共同提高团队整体水平。
持续运营：为了保持數據库持续更新并适应变化需求，需要建立持续运营机制。
2 体系框架
基于主数据库构建的一个典型系統结构如圖所示。这個系統涵蓋從資料采集與傳輸至應用程序介面（API）的整個流程，並且結合企業戰略目標來設計它們。此外，這個系統還支持多種語言與平台，並允許不同的應用程式共享相同資源。
3 平台建設
3.1 標準制定：
為了確保資料的一致性與品質，我們需要一個精心設計並維護良好的標準庫。在這裡，我們將討論幾個重要因素：
任何新的資料都必須符合既定的業務規範。
資料模型應該簡潔易懂，並能夠被廣泛接受。
運維流程也應該嚴格執行，以確保長期穩定的運作狀態。
3.2 數據治理：
我們知道，在任何情況下都會遇到質量問題，因此我們將採取措施來處理這些問題。首先，我們會進行現狀分析，以識別所有可能影響數據品質的地方。我們將根據這些結果來設計一個新的架構，用於改進過去的情況。我們還會監控並評估每一步驟，以確保一切按計劃進行並持續改進。
3.3 平台建設經驗：
我們了解到，在清洗大量歷史數據時面臨挑戰，因此我們選擇遵循“依賴於標準”、“分級分类”、“緊急項目優先”以及“工具輔助”的原則。此外，我們還注意到了技術創新，可以幫助我們更有效地清洗大型數據集，使之準備好用于決策支持。
