但數字化的實現從來不是一蹴而就的，僅僅是做好數據治理的基礎——數據的采集，都具有很大的難度。

舉個例子：

很多生產制造型企業的業務和決策系統其實是高度依賴數據應用的，在早期的信息化過程中，很多企業在各個生產環節中引入多種業務數據系統或管理工具，例如SIS系統、ERP系統等等.

這些系統歸屬在各個獨立的部門進行管理，這就導致當企業想要進一步建立統一的數據平臺時，就會發現現有的業務數據分散在各個系統中，標準不一，很難集中規范管理。

?事務性

業務流程化的初級應用。

?業務性

基于業務發展，建立各類系統，如MDM，主數據系統、SAP采供系統、招投標系統、OA

?一體化

依托物資采購平臺，建立內部大市場、云倉等打通線上線下業務，實現業務一體化

?數字化

一切業務數據化，建立業務系統之上的數據，以大數據的思維治理核心業務數據，打造現代化數據中心，實現業務可視化。

?智能化

充分利用大數據、人工智能等技術，實現業務智能化，形成產業協同效應。

以上為企業管理數字化轉型各階段

復雜的管理組織架構、多元異構的信息系統，獨立分割的業務應用……難道企業想要建立統一的數據平臺只能把全部業務系統推倒重來？那就太不符合數字化建設“降本增效”的目標初心了~

今天小T就結合Tempo大數據分析平臺助力某電氣行業企業打造數據管理平臺的真實案例，為大家介紹“不折騰”也能快速實現數據治理目標的實時監測+數倉建設新方案！

低成本構建數據輸入到輸出全鏈路

Tempo大數據平臺支撐方案

一、建設背景

某電氣企業的數字化建設項目涵蓋大屏展示、數據平臺、移動app、SIS系統數據管理等多個方面的需求，該企業已經建設有生產運營平臺、ERP管理系統等業務系統，希望進一步建設一個統一的數據平臺，并能支撐相關決策大屏的實時數據展示。

二、解決方案

一步到位，實現數據實時推送大屏

這家電氣企業有著急迫的生產實時數據監測分析需求，但傳統的數據采集方式效率低下，無法滿足監測數據的實時性、準確性和完整性，也難以實現讓實時數據分析結果“上大屏”，賦能領導層的實時決策。

而Tempo DF不僅支持OPC-UA標準協議采集數據，能夠實時讀取SIS系統的設備點位數據，還可通過kafka接入數據，實時對數據進行處理，為使用者提供了自助式、沉浸式的實時開發模式，通過平臺內的豐富組件或自定義插件快速構建聚合、降采、數據清洗、融合等流程，將處理完成的數據存儲在Mysql和時序數據庫中。

TempoDF數據采集組件

TempoDF實時數據開發

最終結合Tempo平臺的BI產品的可視化功能，我們就能夠將存儲在數據庫中的數據，實時推送到可視化大屏上，及時、有效地反饋出數據異常，為企業運營的下一步計劃或其他決策提供重要依據。

更便捷快速的離線數據處理

過去，該企業建設數據平臺的一大主要難點，就在于如何實現海量數據的快速準確接入和遷移。在傳統的數據遷移方式中，由于數據指標不一，需要數據分析人員先通過編碼的方式對數據指標進行大量的計算，不僅費時費力，對于相關人員的技術能力也有著極高的要求。

而Tempo DF中內嵌有獨家高性能計算引擎，可輕松實現130多個關鍵指標的快速計算，做到500G數據3小時高效完成處理。數據開發工程師在處理數據遷移任務時，無需再進行額外的編碼工作，在Tempo DF的設計器中就能快速完成數據遷移配置，將生產運營平臺的數據接入到數據平臺中，對接入的離線數據進行處理，經過臟數據過濾、數據列選擇、數據類型轉換等過程，將處理后數據寫入數據庫作為基礎數據，并基于接入的生產運營平臺數據，對指標數據進行計算、匯總，最終寫入數據庫。

更貼合業務的智能建模模式

過去，由于該企業內部具備多個獨立業務應用，導致每當相關人員每次開展數據分析時，都先要經過非常漫長艱辛的取數和處理清洗過程，耗時少則幾天長則一個月，分析結果根本無法快速應用在實際業務中體現即時價值。

而引入Tempo平臺之后，數據分析人員就可以通過Tempo AI便捷的拖拽式建模方式，快速基于業務數據與指標體系進行初步的數據建模，在數據庫中建立相應的數據表；在數據接入、處理以及計算匯總過程中迭代更新數據表，為業務發展提供穩定、準確的數據支撐。

通過Tempo DF、AI、BI的互相配合，我們就可以在企業自身原有數據系統的基礎之上，圍繞業務需求建立一個數據開發從輸入到輸出的完整鏈路，實現 “實時+離線”數據接入、數據存儲、數據計算、數據匯總等數據治理的核心訴求，讓數據價值真正落地到企業業務實踐中。

對比傳統分散式的數據管理應用模式，通過Tempo大數據分析平臺建立的統一數據平臺，主要能為企業帶來以下實際價值：

1、滿足企業實際生產監控需求

統一的數據平臺能夠完整、準確記錄監控數據遷移、數據計算與統計的過程，支持實時數據的接入與計算匯總，滿足用戶對于數據處理時效性的要求，讓生產實時監控、實時決策、實時管理不再難，幫助制造型企業有效降低實時生產風險。

比如本文案例中的某電氣企業，就通過數據平臺實時數據監測，及時發現了電廠負荷異常，成功避免了事故以及相關經濟損失。同時，通過觀察實際數據與預測數據的差異，分析出現差異的原因，該企業也逐漸建立了業務數據預測模型，為日常生產計劃制定提供相關依據，有效提高了生產管理效率。

2、降低數據運維成本

通過引入Tempo大數據分析平臺，能夠顯著降低數據處理流程開發的難度，由原有的java、scala編碼方式調整為通過節點拖曳方式、前臺配置參數方式。流程構建完成后，后期僅需業務人員前臺操作即可，降低了運維成本。

在實際業務場景中，數據開發的質量直接關乎后續所有數據治理工作的最終應用效果。但傳統數據采集開發工作往往需要投入的大量人力和時間成本，讓企業無法在短時間內看到數據價值對實際業務的支撐效果，久而久之自然會影響企業繼續推進數字化運營的決心。

面對廣大企業的數據開發困局，我們通過專業的一站式數據開發解決工具——Tempo DF，結合Tempo AI、BI的建模能力和數據可視化能力，實現一體化、高效率、低成本的實時數倉建設，讓企業數字化建設價值加快落地實現。