中國寶武大數(shù)據(jù)建設(shè)實(shí)踐國家數(shù)據(jù)是生產(chǎn)要素大數(shù)據(jù)中心是新基建寶武數(shù)智化轉(zhuǎn)型鋼鐵生態(tài)圈寶武大數(shù)據(jù)建設(shè)背景寶武大數(shù)據(jù)中心成立使命：構(gòu)建互聯(lián)互通大數(shù)據(jù)體系，融合創(chuàng)新鋼鐵數(shù)字生態(tài)寶武大數(shù)據(jù)中心任務(wù)治理體系建設(shè)（體系）互聯(lián)生態(tài)構(gòu)建（應(yīng)用）寶武“1+N”大數(shù)據(jù)中心架構(gòu)圍繞“

一個新技術(shù)平臺”和“

一套運(yùn)營治理體系”，建成聯(lián)邦式的“

一個中國寶武大數(shù)據(jù)中心”

，按照“

技術(shù)統(tǒng)一、分級管控、互聯(lián)互通、協(xié)同共建、權(quán)益共享、云化部署”

原則，逐步建設(shè)形成中國寶武全域全級次數(shù)據(jù)資產(chǎn)，高效賦能集團(tuán)鋼鐵生態(tài)圈各大業(yè)務(wù)場景。寶武大數(shù)據(jù)體系建設(shè)三位一體統(tǒng)分結(jié)合管辦分離目標(biāo)：建立邏輯統(tǒng)一、物理可分、互聯(lián)互通的“一個大數(shù)據(jù)中心”深入學(xué)習(xí)阿里數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的方法與實(shí)踐寶武大數(shù)據(jù)能力建設(shè)算法與算子管理算法部署算法訓(xùn)練文檔數(shù)據(jù)流式數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)監(jiān)控數(shù)據(jù)治理資產(chǎn)目錄數(shù)據(jù)地圖數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)市場報屏報表自主分析報告數(shù)存（數(shù)據(jù)分類存儲）Data

Store數(shù)智（數(shù)據(jù)分析智能）Data

Smart數(shù)成（數(shù)據(jù)百煉成識）Data

Succeed數(shù)現(xiàn)（數(shù)據(jù)價值呈現(xiàn)）Data

Show數(shù)典Data

Standard第三方工具提煉智慧數(shù)據(jù)字典標(biāo)準(zhǔn)XIn3Plat平臺大數(shù)據(jù)xData

5S技術(shù)組件

-

“存成智現(xiàn)典”全層次實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“看得見、用得著、管得住、進(jìn)得來、出得去”工業(yè)應(yīng)用：試點(diǎn)探索階段，離線訓(xùn)練

+

在線應(yīng)用數(shù)據(jù)現(xiàn)狀：存儲為主、價值化利用少數(shù)據(jù)特點(diǎn)：文檔、圖片、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，價值密度低，數(shù)據(jù)量巨大典型應(yīng)用：表面缺陷自動分級、多曲線分析、視頻AI、智能搜索、知識圖譜等工業(yè)應(yīng)用：成熟應(yīng)用階段，事后分析為主

+

事中監(jiān)控為輔數(shù)據(jù)現(xiàn)狀：數(shù)據(jù)倉庫離線分析為主數(shù)據(jù)特點(diǎn)：ERP、MES等管理數(shù)據(jù)為主，結(jié)構(gòu)清晰，價值密度高，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和采集頻度較低典型應(yīng)用：統(tǒng)計報表、指標(biāo)考核、績效評價、可視化跟蹤、供應(yīng)商評價、庫存預(yù)測、銷量預(yù)測等OT數(shù)據(jù)IT數(shù)據(jù)工業(yè)應(yīng)用：工業(yè)大數(shù)據(jù)重點(diǎn)開拓方向，事前預(yù)測

+

事中優(yōu)化為主，事后分析數(shù)據(jù)現(xiàn)狀：L2L1&BPC實(shí)時使用、存儲周期短、不斷流失數(shù)據(jù)特點(diǎn)：工藝、設(shè)備等過程數(shù)據(jù)為主，基于時間序列數(shù)據(jù)，價值密度較低，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和采集頻度高，數(shù)據(jù)量大典型應(yīng)用：工藝動態(tài)優(yōu)化、在線監(jiān)控、診斷、預(yù)警、判定、評價、SPC分析、性能預(yù)報等OT數(shù)據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)類型云端數(shù)據(jù)中心CDM：跨專業(yè)跨工序跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)匯聚、融合貫通，形成標(biāo)準(zhǔn)化的公共數(shù)據(jù)模型邊緣數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)邊緣數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)…云邊統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理智能標(biāo)簽畫像ADS：面向各類業(yè)務(wù)場景，實(shí)現(xiàn)個性化數(shù)據(jù)賦能AI算法模型 數(shù)據(jù)共享服務(wù)ODS：貼源數(shù)據(jù)離線采集存儲與實(shí)時計算處理半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)傳統(tǒng)流程應(yīng)用智慧創(chuàng)新應(yīng)用對象文件數(shù)據(jù)…向下數(shù)據(jù)賦能關(guān)鍵業(yè)務(wù)過程全鏈路模型核心業(yè)務(wù)對象全要素模型 業(yè)務(wù)決策分析指標(biāo)模型工業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)主題域業(yè)務(wù)對象業(yè)務(wù)指標(biāo)業(yè)務(wù)過程對象與過程矩陣數(shù)據(jù)域概念數(shù)據(jù)模型圍繞業(yè)務(wù)對象構(gòu)建邏輯數(shù)據(jù)模型業(yè)務(wù)過程模型 業(yè)務(wù)指標(biāo)模型 特征值模型物理數(shù)據(jù)模型ODS、CDM、ADS

物理數(shù)據(jù)模型表數(shù)據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn) 業(yè)務(wù)術(shù)語標(biāo)準(zhǔn) 數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn) 數(shù)據(jù)設(shè)計開發(fā)規(guī)范技術(shù)視角模型分類：ER模型、維度模型、DATA

VAULT模型、ANCHOR模型業(yè)務(wù)對象邏輯數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)項數(shù)據(jù)項英文數(shù)據(jù)項中文引用的數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)項類型數(shù)據(jù)項單位等…業(yè)務(wù)過程模型業(yè)務(wù)指標(biāo)模型特征值模型……物理數(shù)據(jù)模型圍繞業(yè)務(wù)對象、業(yè)務(wù)過程、業(yè)務(wù)指標(biāo)等自下而上和自上而下設(shè)計邏輯數(shù)據(jù)模型工業(yè)大數(shù)據(jù)建模業(yè)務(wù)發(fā)生事實(shí)：熱軋板坯、加熱爐等“業(yè)務(wù)對象”；板坯入爐、板坯加熱等“業(yè)務(wù)過程”業(yè)務(wù)分析指標(biāo)：板坯投入量、板坯庫庫存量等“業(yè)務(wù)指標(biāo)”業(yè)務(wù)指標(biāo)關(guān)聯(lián)到業(yè)務(wù)對象和業(yè)務(wù)過程，明確了產(chǎn)生指標(biāo)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來源板坯在產(chǎn)出、入庫、加熱、粗軋等過程中產(chǎn)生很多屬性和信息，在各系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中有記錄，但定義不一樣，通過數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)來規(guī)范化定義數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)英文中文類型長度精度單位值域…SLAB_NO板坯號VARCHAR……無…SLAB_WT板坯重量FLOAT……噸…SLAB_HD板坯厚度FLOAT……MM…工業(yè)大數(shù)據(jù)治理一些階段成果一套可落地的工業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)治理方法一部集團(tuán)級數(shù)據(jù)管理的機(jī)制與規(guī)范制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的軟實(shí)力適配集團(tuán)型制造業(yè)的大數(shù)據(jù)管理工具初步形成集團(tuán)內(nèi)互聯(lián)互通的大數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估獲得DCMM4級鋼鐵制造領(lǐng)域核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)一批高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)與數(shù)據(jù)服務(wù)若干賦能智慧制造的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用困局與思考數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)面臨的痛點(diǎn)：①

數(shù)據(jù)多源頭、多口徑統(tǒng)計，同名不同義、同義不同名，沒有標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)定義，造成數(shù)據(jù)不一致。②

數(shù)據(jù)作為資源，數(shù)據(jù)所有者/管理者/開發(fā)者職責(zé)不清晰，數(shù)據(jù)問題難以從根上決策解決。③

數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)項目，不同項目組之間缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)同，造成數(shù)據(jù)大搬家、打通難、共享難。數(shù)據(jù)不一致，不好找，不可信，不好理解，不好使用，安全無法保障，困擾業(yè)務(wù)決策——改善這些問題都是數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)數(shù)據(jù)治理是大數(shù)據(jù)中心建設(shè)的核心工作之一，是數(shù)據(jù)真正轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)治理的難點(diǎn)：①

數(shù)據(jù)作為隱形資產(chǎn)，價值難以量化，企業(yè)投入數(shù)據(jù)治理的內(nèi)在驅(qū)動不夠強(qiáng)。②

數(shù)據(jù)治理是一項復(fù)雜瑣碎、牽扯到方方面面、并且難以量化工作的龐大工程。③

數(shù)據(jù)治理工作短期內(nèi)難以看到成效，是一項需要長期持續(xù)的基業(yè)工程。——“重應(yīng)用建設(shè)而輕數(shù)據(jù)建設(shè)治理”是目前企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型