真实案例分析：某大型央企的供应链数字化升级之路

　　在数字化转型不断深入的今天，数据已成为企业核心资产。然而，数据标准不一、质量参差、共享困难等问题，仍是很多集团型企业面临的共性挑战。

　　本文节选自《数据治理行业实践白皮书》，将以某大型央企的供应链数据治理项目为例，系统介绍其从数据孤岛走向统一治理、从被动响应到主动服务的实践路径。该项目由袋鼠云提供技术支持，构建了覆盖全域业务的数据中台体系，实现了数据在风控、运营、物流等多场景下的深度应用，为同类企业提供了可借鉴的落地经验。

　　某大型央企是首批全国供应链创新与应用示范企业，在“十四五 ”规划期内 以聚焦供应链管理核心主业作为主要战略发展方向。供应链运营管理以大宗商品贸易为主，其交易往往具有交易量巨大、交易环节复杂、风险交易难识别、风险 客商难管控等痛点。

　　随着企业股份数字化转型不断深化，数据应用方面的需求不断扩展。但公司缺乏统一的大数据资产管理平台，导致在数据应用方面，出现数据价值不凸显，数据标准不统一，数据质量不可控，数据共享不畅通等问题。

　　在此背景下，引入袋鼠云大数据团队，立足于打造全集团统一，能满足覆盖 运管、风控、业务全过程数字化经营管理及分析决策的统一数据资产平台。对企 业股份现有存量数据进行数据治理及挖掘，搭建数据管理体系，对增量数据进行 有效管理和应用。通过梳理目前企业股份所有存量数据，提炼运营指标及管理指 标，科学化管理公司数据资产和挖掘数据价值。

　　袋鼠云团队根据企业股份集团公司提出的数据治理需求，结合内部现有数据 开发平台产品，以业务应用场景为导向，形成集团统一的数据治理方案。本期项目实施过程中，以数据治理、数据服务、数据应用三大方向展开实施；其中数据 应用以聚焦供应链运营管理业务为核心，数据服务以满足集团下属各子公司数据 需求为主，数据治理以统一集团数据归集方式、数据质量标准、元数据维护标准、 数据建模标准为目标进行建设。

　　其中数据治理设计的步骤为：确定当前项目的目标和范围，设计本轮数据治 理的模式、架构和方法。

　　以企业集团当前提出的数据需求场景出发，针对场景数 据进行数据治理，主要包括以下几个步骤：

　　技术架构上，从场景需求出发，结合当前企业组织架构及数据权限出发，将 数据中台设计为多项目空间加经典 ODS、DWD、DWS、ADS 四层结构，其中企业股 份为主项目空间，其余业务供应链平台为子项目空间。另外，根据前期调研结果， 结合当前企业业务范围，将业务根据业务主体进行了数据域的设计与划分，其中重点建设数据域为：

　　通过分层与分域的设计，将企业原本传统数据架构转变为新数据架构，统一 源端数据，建设公共事实层，建设服务层最后满足各个不同需求，有效解决传统 数据架构存在的数据孤立、事实重复建设、资产盘点困难等问题，更适应当前企 业发展阶段诉求。

　　其中传统业务数据虽然存在数据源多，数据量级分布不均，部分系统只能取 得界面全量数据或为高度汇总报表数据等问题，使用数栈底层数据同步工具 Flinkx 将不同数据接入数据中台中。

　　第三方数据使用 PySpark 脚本任务，通过调取特定的API服务接口，完成数据的采集及简单清洗，接入数据中台。

　　手工填报数据通过完成填报报表的初步设计后，回流手工填报平台（当前使用饭软），进行定期同步，定期填报，定期回流采集的形式来完成数据的收集。

　　从架构设计出发，对已接入的源端数据，进行明细事实层的建模设计，进行 指标体系的统计和收集。

　　明细事实层的建模设计秉持维度建模理念，根据不同的主题域，将 ODS 层数据进行特定范围的清洗，处理，加工后形成可复用性强的描述某一颗粒度下，某 一业务行为的各项信息，纵向可以进行上钻下钻，横向可以对比。

　　针对指标层的加工处理，在引入数据中台之前，数据计算逻辑、指标口径都存放在 SAP 系统的代码中，无法进行有效复用。为了解决这一问题，根据指标体系设计方法论，统一定义指标体系的各信息（包含指标 ID，指标名称，指标主 题，业务口径，维度，修饰词，计算方式，计算频率，时间周期，业务对接人及 开发负责人），在接下来企业的数据应用过程中，完成数据指标口径的收口和统 一。

　　数据应用场景以集团供应链运营管理为核心，分别对运营管理、物流管理、信用管理数据进行统一归集，按照业务指标逻辑进行数据处理开发，满足业务人 员数据报表填报和数据统计分析应用场景。

　　通过重新梳理 SAP 客户逾期、客户赊销、现货敞口库存等业务报表数据逻辑为基础，结合大数据平台从 SAP 底表取数能力，实现[风险周报填报]、[签约情况分析]、 [重大事项填报]场景建设，有效减轻业务人员每周报表加工填报的工作压力，同时提高业务数据线上留存能力。

　　以物流合同、物流供应商、供应商库点、库点库存、库点盘 点记录数据为基础，进行统一汇聚处理，按照业务指标口径进行数据开发，实现 [物流合同看板]、[物流供应商看板]、[库点盘点密度看板]、 [库存看板] 四大 看板，为业务人员发现潜在风险和日常业务数据便捷查询提供有利条件。

　　以客商授信额度、客商逾期、行业产品加工利润数据为核心， 结合业务逻辑指标进行数据开发，实现[授信额度跟踪]、[逾期数据分析]、[行业加工利润填报]场景建设，为业务人员控制客商授信额度、发现客商潜在风险、 明确当前各行业产品盈利情况提供有效支撑。

　　截至目前，集团内部数据中台共构建 751 张表，数据执行任务总量 493 个， 其中ODS 数据源始层同步任务 247 个、DWD 数据明细层清洗加工任务41个、DWS 数据汇总层汇总任务 64 个、DIM 数据维度层维度同步任务 22 个、ADS 数据应用 层业务场景数据推送任务 108 个。满足集团供应链运管部物流仓储管理、客商信 用管理、价格管理、运营管理等部门数据分析需求，实施搭建签约销售/采购看板、物流仓储四大看板、授信额度跟踪看板、逾期数据分析看板、运管风险逾期周报填报等业务场景。

　　截至目前，该央企已通过数据中台构建超过700张数据表，近500个数据处理任务，支撑起供应链运营、物流管理、信用风控等多个核心业务场景的数字化需求。从数据混乱到资产化运营，其成功实践充分表明：统一的数据治理体系不仅是技术工程，更是战略与管理协同的系统工程。

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