一种汽车制造企业大数据业务中台系统研究

编者按：长期以来汽车制造企业一直存在管理复杂的难题，现有的内部管理系统技术老旧、维护困难，系统之间、业务之间的数据和维护都是独立进行，没有提供开放接口进行相互接入，这对后期系统的接入和维护操作都造成一定的困难，并且不利于系统进行升级操作。这篇文章中，作者提出一种汽车制造企业大数据业务中台系统，利用云模式和智能化的能力搭建强大的中台能力平台，集中解决企业营销、供应链和管理三大業务功能问题，通过统一的接口向上层提供能力输出，从而解决系统开发、运维和管理的统一的问题。一方面高效解决系统后期开发和管理的问题，另一方面还可以利用大数据分析处理的优势能力来提升相关系统的处理能力，同时还可以为实现企业互联网供应链数据整合和分析提供帮助。

研究背景和目的

目前，随着计算机运算能力的飞跃提升，相关存储能力和计算能力都得到飞速发展，其相对应的大数据和云计算业务也得到广泛运用，大数据和云计算相结合的技术在社会中的多种工作和生活领域中广泛被应用。另外，越来越多的传统型企业在进行集中数字化管理方面的转型，其原因在于，一方面，互联网飞速发展，竞争对手和关联企业都在不断进行升级改造，如果不能及时跟进，业务量一定会受到影响;另一方面，为了提高企业的管理能力和管理成本，也需要对系统进行升级改造，这样也有利于企业的长期发展。但是，传统的汽车制造企业管理系统存在许多设计上的缺陷，许多系统都是基于老式技术进行开发维护的，而且各自使用的数据存储方式也不同，给系统对接造成了相对应的困难，例如供应商、供应链平台和汽车销售门店严重影响了多系统进行业务对接和扩展上的需求。同时，由于数据存储方式不一致，导致数据管理困难，不易处理。系统需要兼容处理许多数据，工作量也会异常的大，不能充分地发挥出数据处理的价值，不利于实现数据效益的最大化，所以需要对总体供应链系统平台进行转型升级，具体示意图如图1所示。

供应链平台通过结合传统的供应商、连锁门店和客户来实现企业的供应高效管理，这样也有利于加强企业内部的管理能力、升级供应链平台能力和构建一套完整的营销能力平台。系统在搭建数据链时，主要通过构建中间层来实现业务处理和计算工作，系统通过综合考虑供应商、补给供应链、汽车销售门店、客户等流程信息，保证业务对接平稳顺利进行，实现后期业务便捷扩展和灵活维护。

系统架构总体设计

汽车制造企业大数据业务中台系统的建设需要考虑内部系统后期的扩展性和兼容性等问题，同时还需要考虑是否可以和外部系统便利地进行对接等问题。系统总体架构主要分为基础用户业务前台、大数据中台、数据资源层和基础环境层。用户业务前台简洁来讲就是对应MVC或者MVVM中的界面层，主要作用是系统提供界面来和用户进行交互处理，用户通过网页或者软件来操作相关功能，系统通过运算得到相关结果返回给用户，供用户进行查询或者决策，本系统为了保证交互的流畅度，对系统的总体响应时间进行了严格的要求和处理，需要系统后台数据处理效率尽可能的高，以提高用户的使用体验。大数据中台主要分为数据中台和业务服务中台，数据中台需要负责对原始数据进行处理和操作，基于阿里云进行构建的数据平台在数据处理方面具有成熟的能力，处理后的数据信息可以直接供上层进行使用，业务服务中台主要通过调用相关的接口处理数据，获取相对应的业务信息，上层可以直接进行相关业务服务数据处理，提供到应用层供上层直接使用。基础环境层主要负责底层的数据库存储、备份和安全数据管理功能，还有网络收发和硬件处理调度等基础核心功能。本文中进行实践的汽车制造企业数据系统是以全国某著名汽车制造企业为试点，构建整套大数据业务中台来处理汽车制造企业中的运营和生产数据，系统对采集到的数据都会进行原始数据存储，同时一些中台业务会对数据进行预处理，保证数据中间层可以快速准确地获取到相对应的业务数据，数据都会以开放接口的形式向外提供对接服务，相关业务可以通过业务数据进行组合操作的方式来进行业务中台数据预处理，这样既能保证数据处理高速精确，而且还能满足灵活多变的前台业务需求。具体系统总体设计架构图如图2所示。

系统核心平台

该系统以平台一体化数据应用为基础支撑，目的在于为企业发挥出显著的运营功效。系统采用阿里的私有云进行单独部署，通过构建统一的大数据中台进行数据中间处理和数据业务处理来满足上层业务的实际需求，系统不仅仅需要满足数据安全，还需要满足企业灵活多变差异化的业务流程需求。

数据中间层

从汽车制造企业实际业务管理要求出发，以现有订单数据、供应数据、采购数据等资源为基础，整合ERP模型、智能化监控等信息，统一订单对接基本信息、基于多层级生产计划联动管理模式，建立以采购合同为源头的一体化严格业务管控体系，业务数据与财务数据相互进行关联管理，实现直观地查询相关的成本数据支出情况，便于管理。另外考虑到系统的实际生产情况，供应数据需要考虑到不同的门店之间的协同需要，大数据平台通过对总体的物料进行利益最大化计算，科学地将产品进行分发和配送，实现企业受益最大化。后期为了实现系统数据的统一存储和处理，数据管理和数据备份主要包括数据输入输出、编辑查询等版本管理工作。数据采用统一的入口进行输入，接收到数据后，协同内外部系统进行数据集中整合处理，最后输出相关的处理结果数据供上层进行业务使用，企业可以参考相关数据进行决策指导工作。

以财务数据管理为例，系统实现了从业务到财务的实时处理操作、集成相关的业务财务数据进行一体化管理，对内、外部多个单位按需提供查询、报表服务，系统通过中台进行数据源统一把控，既可以保证数据的安全可靠，还利于企业进行成本管理工作。外部业务需要通过统一的入口进行数据查询操作，系统会根据实际情况对内外部系统的数据源信息进行协同，通过统一的数据整合和计算，得到相对应的财务数据，对外统一输出。企业通过参考统一的财务数据源，对产品成本进行初步评估，帮助企业完成相关资产管理和财务分配工作。

数据服务层

随着汽车制造商的不断融入，汽车制造系统构建需要面临的前台业务是一直在快速变化的，消费者和客户进行相关业务时，存在渠道广、范围广的现象，所以系统一方面需要保证支持全渠道的业务开展，另外还要针对不同的业务场景进行定制化的数据业务处理能力。数据服务层通过直接组合调用数据层提供相关的数据接口来实现具体业务需求，当然数据服务中台可以抽离出一些常见的业务数据场景，供上层进行使用。但是面对上层灵活的业务需求，还是需要针对相对应的场景进行单独处理，保证数据服务准确高效。数据服务层针对一些常用的业务功能还可以抽取出独立的应用功能模块，例如经销商货物信息、货物采购系统等，单纯的数据录入和展示功能后期系统优化改动小，维护方便，但是针对营销业务功能和订单对接功能，还是需要保证系统对接的灵活性。因为线上营销业务功能存在灵活多变的情况，随着业务的扩展可能不断地优化营销业务的相关功能，所以需要保持数据业务服务的灵活性，这样才能不断地推进业务的发展。另外，针对所有的汽车制造、销售的相关的数据都会进行业务数据存档，便于用户后期进行业务查询和复盘，复现一些突发的订单状况。具体的汽车消费简况流程图如图4所示。

实际系统具体实践

汽车销售业务系统最主要涉及订单信息数据，订单数据一般都是先通过前台进行下单和录入系统，支付渠道打通银联POS支付、传统支付渠道和移动支付渠道，例如云闪付支付、银联POS、二维码支付和通联等丰富的支付方式。另外，目前大数据采集存储和处理都是统一进行平台操作的，最终通过接口获取得到的系统数据结果处理相关业务代码。另外，为了保障数据安全，还需要对用户进行权限控制，保证用户不能跨域获取相关数据，最终保证数据调用安全。相关业务数据流程如图5所示。

以汽车统一供应链平台处理为例，系统一方面通过直接获取全平台相关供应链相关订单信息，订单还需要匹配对应的入库和相关的货物出库信息。用户可以通过前端进行物流信息查询、管理仓库供应链、调度物资，使得内外部系统和门店都可以及时地进行生产工作，最终实现效益最大化，给企业带来更多的实际效益。另外，由于汽车库存数据信息实时性高，而且数据变化快，例如对于企业账户报表数据，需要分析公司总部和门店中的实时订单数据，这些数据处理不必等到用户进行查询时才开始处理，系统会预先对已经存在的订单数据进行梳理，当用户需要查询时，直接先对外输出截止什么时间的详细报表数据信息，这样可以大大提升用户的使用效率，而且还能缓解系统实时并发计算的压力，赋予对应的订单数据具体对应的时间价值。相关的信息查询实际显示效果和管理界面，如图6所示。

结语

经过对汽车制造行业充分的调查和对相关关联系统的准确研究，本文通过分析目前汽车制造企业内部管理系统老旧的现状，了解到系统建设时间久远导致系统之间的设计和开发维护的工作接入困难的情况。本系统通过利用云模式和智能化的能力搭建强大的中台能力平台，集中解决企业营销、供应链和管理三大业务功能，通过统一的接口向上层提供能力输出，从而解决系统开发、运维和管理的统一的问题。系统不仅仅可以高效解决内外系统后期开发和管理的问题，而且还可以利用大数据分析处理的优势能力来提升相关系统的处理能力，同时还可以为实现企业互联网供应链数据整合和分析、为企业长远发展进行数据赋能，提高企业的实际运行的发展能力。

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