今天小編分享的互聯網經驗：松下中國大數據治理：多主體數據貫通、獨立管理、實時分析，降本超30%，歡迎閱讀。
本文摘自《雲栖戰略參考》，這本刊物由阿裡雲與钛媒體聯合策劃。目的是為了把各個行業先行者的技術探索、業務實踐呈現出來，與思考同樣問題的 " 數字先行者 " 共同探讨、碰撞，希望這些内容能讓你有所啟發。
作為一家成立已有百年的傳統制造業企業，松下業務覆蓋廣，并且在中國及東北亞地區擁有多達 64 家獨立法人公司，員工人數超過 4 萬人。
多元化的業務組合為松下常年可持續性發展提供了堅實的保障，但也帶來了不小的挑戰。錯綜復雜的傳統煙囪式 IT 架構讓這家深耕中國市場近 30 年的制造業龍頭在數字化轉型的過程中面臨諸多難題，松下中國的 64 家法人公司 " 各自為政 "，形成了一個個數據孤島，無法進行及時的數據共享導致了業務洞察不及時、響應慢等諸多問題。
如何在新的雲計算技術時代煥發活力、敏銳洞察前沿趨勢？松下中國正在嘗試解答這一時代命題，歷時三年的大數據治理正讓 " 大象起舞 "。
百年制造業企業的數據應用之痛
大數據分為兩個維度，一是數據量規模，另一個是數據的復雜度和多樣性。
對松下中國這類傳統企業來說，它們不像互聯網企業有很多數字化渠道，其數據主要來自内部，例如财務系統、生產計劃系統，所以整體數據量沒有互聯網企業多，但量級也能達到 TB 級。
對松下來說，更大的問題在于數據的復雜度和多樣性，以及如何讓數據在眾多公司之間高效地流通與使用。松下中國業務種類豐富、體系龐大、供應鏈管理復雜，其在中國的布局已有 30 多年，集研發、生產、制造、流通、銷售、服務于一體，業務範圍涉及研究開發、養老、住建、汽車、車載、能源、電池等多個領網域，這些多元化的業務組合為松下常年可持續性發展提供堅實保障，但也帶來管理層面的各種挑戰。
" 煙囪式的架構使得松下擁有分别獨立的業務場景、IT 系統、數據庫，造成了嚴重的數據孤島，系統和系統之間的數據語言不統一讓數據無法貫穿，最終導致數據無法分析。" 松下信息系統 ( 上海 ) 有限公司數據分析部部長南宮蘭強調，" 很多主數據，比如產品主數據、客戶主數據，部分是在 CRM 系統裡，部分是在 ERP 系統裡，部分是在 Excel 表格裡，我們分析時無法确認到底以哪個數據為準，同時也帶來了數據分析準确性的問題。"
長期基于 Excel 進行數字化表格的制作也造成了工作效率低下。" 工作人員需要耗費大量時間成本手動完成數據整理、分析和存儲，實際上并沒有較好地順應互聯網浪潮，因此我們迫切需要改變這一局面。" 南宮蘭如是說。
不僅如此，原先松下旗下的每家法人公司都是自行搭建 IT 架構，重復的 IT 建設不僅帶來了重復投資的成本浪費，也帶來了一系列技術層面的問題，運維成本也逐年上升。此外，由于每個架構體系不一樣，技術人員需要學習很多新技術和工具，帶來了極大負擔。
例如，在松下中國電池業務的物料全生命周期管理中，因為以前不能實時分享各項數據，數據流拉通不及時，導致了電池物料的批次、工位、供應商等生產信息查詢效率極其低下，甚至出現查詢不到的情況，鏈路内各個部門溝通不及時，最終導致了電池的品控、質量監督難題，甚至會出現大量積壓庫存、排期生產困難等嚴重影響企業效率的問題。
如何有效的利用銷售數據對銷售趨勢進行預測，從而更好地安排產品排產，以及通過數據分析進一步降低產品的不良率等問題，也是松下彼時面臨的重要挑戰。
上述種種問題及挑戰也映射出了不同部門、不同法人公司之間溝通效率問題，最終導致了工作效率與投入產出量化困難。在當下需要降本增效的大環境下，顯然傳統的煙囪式的架構已經不能滿足以松下為代表的傳統制造業企業的數字化需求。
除了技術難題，觀念上的 " 思想包袱 " 也是阻礙松下數字化進程的一大因素，會導致運營效率低下，增加經營壓力。對此，南宮蘭坦言：" 老牌工業企業歷史包袱比較重，在過去幾十年的經營過程當中形成的一種習慣性的思維，意識上的差異是最難解決的。"
松下的數據之路，從搭建雲上全托管大數據平台開始
基于以上痛點，在 2020 年前後，松下集團提出了 " 松下變革 " 的發展理念，決心重新搭建 IT 架構，并逐步将原有業務遷移到新架構之上。
" 從集團整體的角度出發，經過多次的選型和對比，我們選擇了兼容性更強、開放程度更高的技術架構，開始重新搭建集團整體 IT 架構。" 南宮蘭表示，" 核心目的是提升自身運營效率，實現降本增效。" 基于此，松下中國于 2021 年正式确定使用阿裡雲提供的 MaxCompute+DataWorks+Hologres 的方案，搭建全托管大數據平台，數據底座由 Serverless 架構打造。
" 從公司角度出發，核心指标是如何把現有的成熟工具、產品經過組合，更高效地給應用方去使用。這樣的目标決定了我們需要選擇低成本、高性能、高可用的 Serverless 架構。" 南宮蘭強調。
原先每多對接一家工廠，團隊可能就得增加一個人員，并且常态化負責平台運維。采用 Serverless 的全托管方案後，不到 10 人的團隊就能對接所有工廠。松下中國 IT 部門的人員可以将更多的精力聚焦在如何利用數據創造價值上，底層包括更新、備份、災備、彈性等在
内的眾多 " 髒活累活 " 都可以交給阿裡雲，這種模式讓企業的人員可以有更多的精力專注于驅動自身業務發展。另外 Serverless 架構與之前購買機器的舊方式對比，舊方式會導致機器的閒置率高，而在 Serverless 架構下不使用資源時不收費，又可以實現存儲計算分别擴縮容，彈性能力極佳，從而可以顯著降低成本，符合公司降本增效的業務目标。
不過 Serverless 只是讓平台初期僅僅具備基礎能力，南宮蘭将這個平台比作 " 毛坯房 "。2022 年，松下中國基于大數據平台的基礎，在數據應用層進行工作指标體系搭建、數據資產盤點及開發規範流程化等工作，并對貫穿銷售以及計劃采購、制造、品質等多個場景在内的最上遊用戶層進行了數據分析的產品化封裝，算是進入到了 " 拎包入住 " 的階段。
" 此時，我們具備提供給不同法人公司使用的統一架構，但各個法人之間的數據互聯互通仍是一個比較難的問題。" 南宮蘭表示，2023 年，松下中國集中解決了不同法人公司之間的标準互通和系統、數據等獨立分割的問題。
具體來說，一方面，通過 MaxCompute+DataWorks 搭建的解決方案操作更加便捷。" 我們對不同部門的雲資源權限進行嚴格控制，禁止随意操作生產環境的資源，保證生產環境中數據的安全性，不同法人公司只需關心作業和數據，而無需關心底層分布式架構及運維。" 南宮蘭強調。
在這套大數據平台中，一個 DataWorks 工作空間對應兩個 MaxCompute 項目，并且支持設定開發和生產雙環境，進一步提升了代碼規範，保證了生產環境中數據的安全性與穩定性。MaxCompute+DataWorks 使用一套用戶認證體系，集成 MyID，管理簡單；集成權限管理平台具備敏感數據自動發現、數據脫敏、數據水印溯源、審批和審計權限等能力。而這點也正好滿足了松下中國對于不同法人公司之間數據保密性與流通性的需求。
解決了眾多公司之間的數據流通問題後，則進入了 " 毛坯房 " 的精裝階段，需要更加高效的裝修工具。" 市面上的數據開發工具，大家看架構圖，其實都差不多，好像每個產品大家都有，但是在我們對比和深入使用各個產品後，發現 DataWorks 作為十幾年沉澱的工具產品，在開發、運維、建模、治理等方面所需要的產品能力非常齊全和深入。" 南宮蘭表示，通過可視化的全鏈路 SQL 開發方式，覆蓋了從數據集成、ETL、分析、治理各個階段，原本需要 3-6 個月才能對接完成 1 家公司的數據工作，現在縮短到了 1 個月。
數據實時化方面，通過采用一站式實時數倉 Hologres 與 Flink，松下中國具備了快捷、實時的數據分析能力。Hologres 支持實時數據同步和快速查詢，可以在數據寫入後立即進行分析和查詢的特點，也解決了原本松下信息同步不及時和延時性的問題，實現了數據的實時更新、實時分析。"Hologres 還能和離線 MaxCompute 數據一體化融合，進一步提升了效率的同時也降低了成本。" 南宮蘭表示，這讓松下中國的數據處理能力和業務響應速度有了質的飛躍。
除此之外，使用雲上的全托管的產品，企業非常關心數據安全問題，" 全托管產品對我們來說相對比較黑盒，阿裡雲架構師劉旭、仲向遠帶隊和我們溝通了很多次，除了阿裡雲本身一些安全能力，也給我們介紹了大數據多租戶數據隔離等技術原理，解決了我們很多的疑慮。" 南宮蘭補充到，這也是很多企業客戶在選擇雲上產品時也會有的顧慮。
降本超 30%，2025 全面覆蓋
2022 年底，跨部門、跨公司的數據孤島已被打通，新的架構幫助集團和下屬法人公司實現了降本增效。
目前，松下旗下的 64 家法人公司已經有 21 家加入了新的 IT 架構中，為松下集團在中國及東北亞地區節約了超過 30% 的總成本，減少了近 50% 的交付時間，同時大幅降低了系統的故障率。" 大數據平台上線兩年多來，一直穩定運行，沒有發生過一次宕機。" 南宮蘭表示。
在公司内部，降本增效的場景也比比皆是。
例如，在松下中國經營分析端的業務效率化場景，實現了 PSI 内部關鍵決裁會議資料中财務數據輸出的全自動化。對比原來要從不同的系統去手動下載、處理相關數據，通過大數據平台改造，減少了 60% 以上的手動處理工作量。
在生產端，通過生產銷售系統數據整合分析，工廠經營中一個非常重要的生產指标—— "LeadTime ( 訂單交貨周期 ) "，實現了非常可觀的提升。經過一年的改善，信息流 LT 由 12 天縮減至 5 天，物資流 LT 從 44 天縮減至 28 天，大大提升了訂單響應速度以及工廠經營風險把控能力。
此外，通過大數據平台建立了銷量預測，松下中國解決了原來缺乏銷量預測時期的需求滿足率低、庫存高、以及長周期原材料備貨困難等問題。
以制造業最常見的物料全生命周期管理為例，在遷移至新架構之前，松下集團内部采用的是月度信息共享制度，并且是以郵件 / 電話的形式進行共享，容易造成極大的信息差及延時問題。遷移到全新大數據平台後，不僅拉通了包括制產銷在内的各個部門的信息，工廠、門店、公司，以及各個法人公司之間的數據也實現了全面拉通，消除了信息差，提升了後端響應速度的同時，降低了制造廢率。
實現 " 拎包入住 " 式的 IT 架構僅是松下中國數智化轉型的第一步。接下來，松下中國還将從 " 橫向 "" 縱向 " 兩個維度，進一步深入企業對于數據的應用，從而進一步激發數據價值。
從縱向維度看，南宮蘭表示：" 現階段，松下中國的整體數字架構是‘大而廣’。未來，将會在更多精細化場景推廣大數據應用，實現制造智能化，并積極探索大模型在制造業的應用場景的落地。"
從橫向維度看，目前新的架構僅覆蓋 30% 的法人公司。" 我們希望，在 2025 年之前實現 64 家法人公司全覆蓋。" 南宮蘭如是說。而随着越來越多的法人公司加入新的架構中，以及松下中國數據應用的成熟度越來越高，實現以數據驅動業務發展已經在松下内部逐步展開。
值得一提的是，剛剛過去的 2023 年，松下得到屬于制造業自己的數據中台著作權認證，這也是未來松下中國數字布局中重要的一環——具備對外提供數字技術服務的能力。
松下有業内公認的精細化管理體系，其明确的頂層管理框架和方法論與阿裡雲數據工具平台結合，通過智能數據建模，把底層數據多樣復雜性屏蔽掉、實現統一化，搭建指标體系、數據模型，甚至最終的數據產品将變成一個有價值的、明确的數據中間層，形成可復制的能力，不僅僅在集團内部實現成功推廣，更希望能夠推動行業的數據标準化建設。
可以預見，未來松下中國将進一步與阿裡雲深入合作，對内賦能自身業務發展；對外輸出數字能力，打造内外 " 雙循環 "。
本文摘自《雲栖戰略參考》總第 16 期
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