摘要:成立于1983年的天马微电子股份有限公司（Tianma Microelectronics Co., Ltd.），是一家在全球范围内提供显示解决方案和快速服务支持的创新型科技企业。 天马微电子（深天马A，证券代码：000050）聚焦以智能手机、平板电脑、高阶笔电等消费品显示市场和以车载
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随着企业的发展，集团管理部门在统一管理库存时，发现管理流程繁琐且复杂程度较高，想要达到更精准的库存管理要求有很大的挑战。 虽然天马微电子早就对物料有了统一的编码规则，但是集团拥有六大生产基地，每个生产基地负责1-2条产品生产线，每个产品生产需要有不同阶段的物料仓储和库存管理问题，每个生产基地的计划和研发部门也会涉及多种物料的管理，物料又包括低耗、备品备件、材料、半成品、在制品等，原有的ERP系统已经无法满足越来越错综复杂的管理需求，经常需要人工辅助完成统计工作，如何提高库存管理的精准度是亟需解决的问题。
逸迅科技通过统一的数据中台三年建设规划，基于海量数据的智能处理、存储、挖掘、分析和呈现能力，构建面向多应用的分析服务平台，打通数据孤岛，形成数据闭环，满足管理视角和财务视角下的精准库存管理要求，最终完成从计划、排产、订单到销售等全链路业务的智能数据赋能。 Step 1 总体架构设计
图：整体架构图 Step 2 业务调研 通过高层访谈、干系人地图、组织架构分析、战略设计思维、业务架构现状梳理、用户旅程、服务蓝图、领域驱动设计、应用系统现状梳理、技术架构现状梳理等方法，梳理了天马微电子的整体商业模式、业务系统和数据来源，收集整理业务人员对数据的报表需求，一方面充分的做自下而上的现状调研，收集汇总痛点；另一方面从业务、用户出发，探索基于技术、新架构下的一些新的可能性。 Step 3 数据调研 管理和运营是一个全流程的事情，首先需要知道有哪些数据，如何转化为能够发挥价值的数据资产，再实现数据应用层面的价值，最终才能指导业务产出价值。 针对现有ERP与CRM系统梳理数据的链路关系，盘点有价值数据，形成企业数据模型，数据调研主要包含如下内容：
图：企业数据模型 Step 4 数据状况评估
数据状况评估标准主要包括四个方面，完整性、全面性、合理性、唯一性校验，数据状况评估会贯穿整个项目过程，不断迭代直至问题解决，过程如下图所示：
Step 5 规范定义 面向业务分析，将业务过程和维度进行抽象划分，构建采购、库存、物料、子库、在制品、人员等主题域。 推进标准化的执行，数据仓库建模过程中的任何实体均通过标准化命名，否则未来的管理成本巨大，规范化命名也是后续数据治理的基石。 通过规范管理表的生命周期，避免存储资源的浪费，提高系统资源使用效率，确保系统安全稳定高效运行。 Step 6 数据同步 因天马微电子已经搭建了Kettle环境，所以数据同步都基于kettle来实现，采集数据时必须包含字段查询，避免输出到ODS后数据串列，全量同步时无需限定查询条件，增量同步时根据同步字段进行取数。数据写入ODS表时，需规范化属性值，例如将BIGINT类型中存在空值替换为0，STRING类型中的空值替换，换行符号替换解决数据串列问题。
图：数据同步 Step 7 模型设计 整个数仓划分为三层结构：
经过半年的系统升级与改造，目前一期已达成如下改善目标：
图：报表展示 未来双方将继续携手完成数据中台建设，借助智能化技术手段，管控数字化作业过程，打通从销售、采购、仓储、财务、生产等各部门全流程数据管控，实现生产过程透明化、库存管理精准化、数据采集自动化和仓库信息集成化，进一步提升成品的良品率，做到预制单、生产订单和销售订单的可追溯，出入库管理做到先进先出，维持库存平衡，预防物料积压导致的资金占用，助力天马微电子利用数据完成高效运营管理。 上海逸迅信息科技有限公司创立于张江高科技园区，专注于为政府、物流、金融、制造、零售、运营商等行业客户提供数据治理和数据中台的全栈方案，致力于为各行业客户创造数据价值，用数据决策未来。 依托自主研发的数据治理和数据模型开发工具等产品，为各行业客户提供定制化解决方案，提供采集、存储、分析和挖掘大数据的高效数据平台和服务。根据行业趋势和业务痛点，以客户为导向，完善各行业信息化服务体系，最终帮助用户快速实现大数据价值。 若想了解更多关于行业大数据解决方案及案例， 请联系我们 电话：400-9219-832 邮箱：Marketing@yeexun.com.cn
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