新能源汽车技术就业方向及前景智慧主数据服务平台构建
数据作为现代企业战略的新动力，已成为推动数字化转型和业务发展的关键要素。装备制造业在设计、生产、试验等方面积累了大量复杂多样的业务数据，但由于缺乏统一的数据标准体系，各类数据散落于独立系统中，导致跨部门协同受阻。主数据作为企业基准数据，其来源准确、权威且长期稳定，是执行业务操作与决策分析的基础。基于这一认识，本文提出构建基于主数据的智能服务平台，并在某装备制造业企业进行了平台搭建与应用，以实现规范化管理和全方位构建智能服务能力。
主データ相关理念
1.1 主データ与數據標準
主資料是指具有高商業價值、可重複使用於企業內部各個業務單位的數據，它是一個唯一、準確與權威的數據來源。主資料具備全球唯一性、高度共享性以及長期有效性的特點。在制定數據標準時，應明確該類別主資料的一般定義、管理職責、編碼原則及運維管理流程等要素。
1.2 主データ建設原則
建立主資料系統應遵循制度保障、新標準先行，全員參與與持續運營四大原則。
(1) 制度保障：為了避免對現有業務流程造成干擾，需要企業高層重視並制定完善制度。
(2) 新標準先行：需先規範好數據標準後再進行系統建設。
(3) 全員參與：不僅需要信息化團隊，也需要全體員工共同努力。
(4) 持續運營：需不斷優化以滿足企業戰略需求。
2 体系框架
基于主資料智能服務平台如圖所示，涵蓋從數據采集到分析挖掘，以及最終呈現給用戶提供完整閉環服務。
3 平台建设
3.1 标准制定
标准制定的目標是建立一個既能夠支持日常工作又能夠適應未來發展需求的系統。在這個過程中，要結合企業戰略和業務實際需求，並考慮到技術實施上的可行性。
3.2 数据治理
通过现状分析确定目标，再依据目标进行架构设计，然后实施清洗并监控评估，不断优化，以确保数据质量不断提升，为后续应用提供良好的基础。
3.3 平台建设经验分享：
数据清洗应依据标准分级分类急需先行工具辅助进行，
依据标准来执行清洗工作，同时结合历史存量数的情况来决定每个类别数当如何处理，
使用工具辅助自动化处理，可以提高效率减少人为错误，
分级分类可以根据重要程度分配资源，对于紧急情况给予优先处理，
清洗完成后对比检查以保证质量达到预期水平。
