智能产品赋能主数据智造构建革新性的智能服务平台
数据作为现代企业战略的新动力，其管理和应用已成为企业数字化转型的关键驱动力。装备制造业在设计、生产、试验等环节积累了大量业务数据，但由于缺乏统一的数据标准体系，导致跨系统协同运作受阻。主数据作为企业基准数据，来源准确、权威，是实现业务操作和决策分析的基础。基于这一认识，本文提出构建基于主数据的智能服务平台，以解决装备制造业中的信息孤岛问题，提升整体效率。
主数据相关理念
1.1 主数据与数据标准
主データ是指具有高价值且可重复使用的单一、准确、权威的源头资料，它们具备全局唯一性、高共享性等特征。在构建主データ管理体系时，应明确定义、编码原则及运维流程，以确保其规范化和长期有效性。
1.2 主数据建设原则
制度保障：建立完善制度框架，并明确责任分工，为主数据库础设施提供坚实保障。
标准先行：制定前后顺序合理且符合行业标准规矩，不急于求成而忽视质量。
全员参与：鼓励所有部门积极参与，形成专业团队并培养文化氛围。
持续运营：持续优化迭代，以满足不断变化的市场需求，为核心业务赋能。
体系框架
基于主 数据 的智能服务平台旨在为用户提供完整闭环，从采集到应用覆盖各个阶段，为用户打造一个高效稳定的生态环境。
平台建设
3.1 标准制定
通过结合业务需求与技术实现，与其他部门紧密合作，将精心设计出的编码原则与属性项融入实际应用中，使之既满足长期发展，又易于短期实施。
3.2 数据治理
面对初期质量挑战，我们采用现状分析→架构设计→清洗监控评估四步骤进行持续改进，使得每一次优化都更贴近实际需求，更有针对性地提升整个系统性能。
3.3 平台建设经验分享：
- 依据标准: 数据清洗工作以正式发布或即将上线后的最新版主 数据 规范为依据，同时考虑历史存量数额特点，对待不同类型数额进行分类处理。
- 分级分类: 根据重要程度和使用频率对数额进行分级，并根据不同的类别采取适当的手段进行清洗调整。
- 急需先行: 对那些直接影响日常经营活动或者急需更新换代的人员信息首先予以优先处理，以保证工作流程不受影响。
- 工具辅助: 利用专业工具辅助自动化清洗过程，如利用正则表达式去除格式错误，以及利用匹配算法快速识别并修正脏数等手段提高效率减少人工成本。
