【2024中国数据生产力大赛】大数据平台为集团高质量发展提供重要臂助
企业简介
紫金智信(厦门)科技有限公司 ，成立于2021年7月，国家高新技术企业和双软认证企业，紫金矿业集团全资子公司，主营业务包括：IT基础架构及运维服务、集团智慧运营、有色矿山及冶炼智能生产、信息安全等。2021年10月，参与设立并控股紫金智控（厦门）科技股份有限公司，2023年10月，参股福建金岳慧创智能科技有限公司。公司为有色行业提供集团智慧运营和智慧管控信息化解决方案及项目实施，矿山及冶炼企业生产信息化解决方案及系统建设，信息基础架构设计和实施、系统运维保障，智慧园区建设等服务。
1 业务需求/挑战
全球业务运营决策支持系统
全球业务运营决策支持系统业务需求/挑战：
1. 数据整合
挑战：存在来自不同矿山冶炼业务板块和系统的数据，数据结构和格式存在差异，这样使得数据整合和一致性有挑战。
常见系统列表：
生产管理系统：
负责实时监控和控制生产过程，包括设备状态、生产计划、生产工艺等。
企业资源计划系统（Enterprise Resource Planning，ERP）：
主要用于财务管理、人力资源管理、采购管理、库存管理等。
仓储管理系统（Warehouse Management System，WMS）：
主要用于管理和优化库存、仓库操作、货物追踪等。
供应链管理系统（Supply Chain Management，SCM）：
负责管理供应链的各个环节，包括采购、物流、供应商管理等。
设备管理系统（Enterprise Asset Management，EAM）：
负责设备维护、维修记录、运行监控等。
实验室信息管理系统（Laboratory Information Management System，LIMS）：
用于管理实验室样品、分析结果、数据存储等。
地质信息系统（Geographic Information System，GIS）：
管理矿山地质数据、3D建模、矿产资源评估等。
环境健康和安全管理系统（Environment, Health & Safety，EHS）：
管理环保、安全健康的相关数据，如排放监测、事故记录等。
2面临的挑战
数据质量和一致性：
不同系统的数据格式、数据质量可能不一致，这会导致数据整合过程复杂且容易出错。
技术兼容性：
不同系统可能采用不同的技术架构、数据存储格式、接口标准等，造成系统之间难以直接互通。
数据安全和隐私：
数据整合过程中需要确保企业敏感数据和个人隐私的安全性，不同系统对数据访问权限的管理可能不同。
实时性要求：
一些业务场景需要实时的数据同步和更新，但在整合不同系统的数据时可能会遇到延迟和时效性的问题。
管理和协调成本：
数据整合需要跨部门、跨系统的协调，需要耗费大量人力和时间，进行系统配置、测试、故障排查等。
需求： 需要创建一个统一的数据标准和数据集成机制，以从不同来源中提取标准化的数据。
3. 数据质量
挑战： 来自不同矿山冶炼板块的数据可能存在错误、不一致、缺失或更新不及时的情况，这些都会影响分析结果的真实性和准确性。
需求： 建立数据质量管理系统，包括规则定义、检测、修复和监控等。
4. 权限管理与数据安全
挑战： 不同板块的数据可能具有不同的敏感性，通常只有在特定权限下才能查看。
需求： 实现精细化的数据权限管理，以确保数据安全和合规。
5. 复杂的数据分析
挑战： 需要提供比传统报表更复杂的数据分析和交互能力，如高级的探索性分析和关联分析。
需求： 提供多维度的交互式数据可视化、分析工具和推荐机制，帮助用户深度挖掘数据价值。
2 解决方案
构建一个完善的集团综合驾驶舱和各权属企业驾驶舱，可以使得企业高层和各功能部门快速、准确地获取有价值的数据和信息。以下是关于这个驾驶舱的解决方案的关键元素和步骤：
构建驾驶舱的步骤：
一、概述
集团驾驶舱是一个集成数据分析、可视化和管理操作的平台，用于展示企业的关键绩效指标（KPIs），帮助企业高层实时监控业务运营状况。
二、数据处理
数据采集：来源： 内部系统（ERP、CRM、SCM等）、外部系统（社交媒体、市场调研数据等）。工具： 数据集成工具（如Apache NiFi，Talend），API接口，实时数据流（Kafka）。数据仓库： 使用数据仓库（如Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery）存储历史数据。数据湖： 使用数据湖（如Apache Hadoop, Amazon S3）存储非结构化和半结构化数据。数据清洗与转换：ETL流程： 提取、清理、转换和加载数据到数据仓库中。工具： ETL工具（如Informatica，Talend，Apache Nifi），数据清洗工具（如Trifacta）。维度建模： 根据商业需求建立星型或雪花模型。插件： 使用建模工具（如PowerDesigner，ERwin）。数据校验与监控：数据质量： 实施数据质量管理，采用数据校验规则和监控系统（如Great Expectations）。
三、技术架构
数据层：数据源：ERP，CRM，外部数据API。数据湖和数据仓库：Hadoop/S3 + Snowflake/Redshift。处理层：批处理：Apache Spark，对大数据进行批处理分析。流处理：Apache Kafka/Storm，用于实时数据流处理。应用层：数据建模：星型/雪花模型。
数据服务：利用API服务，使得数据能够以服务的形式供应用程序调用。展示层：
BI工具：Tableau，Power BI，用于数据可视化和报告。自定义仪表板：基于Web技术开发（D3.js, Highcharts，React等）。
面临的挑战
1. 业务与管理挑战
实时数据获取和监控：涉及多个业务板块的数据实时获取及统一呈现。
数据集成与一致性：由于各部门指标和数据来源不同，对数据的一致性和集成存在较高要求。
数据可视化和使用便捷性：通过直观的图表和趋势展示数据，让管理层能快速了解集团和各部门的整体运营情况。
信息安全与权限管理：根据不同角色进行数据的权限管理。
2. 需求分析
主要洞察点：明确集团级驾驶舱和各业务板块的核心指标和洞察点。
KPI指标确定：明确各业务板块的重要指标，尤其是对不同层级的决策者展示不同的指标和内容。
数据更新周期：根据各部门的业务需求确定数据刷新频率，如实时、每日、每周。
3. 数据平台设计
数据集成与仓库：构建一个统一的数据仓库平台，集成来自各业务领域的数据。
数据质量管理：设定数据清洗和一致性管理规则，确保数据的准确性和完整性。
数据模型设计：为不同部门设计对应的逻辑数据模型和物理数据模型。
数据与应用集成：做好数据中心与业务系统的集成，实现数据实时获取。
4. 系统架构和技术选择
数据管道和ETL工具：选择可靠的ETL工具，实现数据从原始系统到数据仓库的传输过程。
可视化工具：选择合适的数据可视化工具，使数据呈现直观清晰Power BI等。
数据查询优化：利用OLAP（在线分析处理）技术对于大型数据进行优化查询与分析。
5. 权限管理与安全
数据权限：按业务和角色划分数据访问权限。
网络安全：实施数据传输与存储的安全措施，确保敏感信息的保密性。
日志与审计：记录用户操作日志，保留数据修改和查看的历史记录。
6. 系统实施与调整
试点阶段：从部分业务板块着手，获取反馈再逐步推广至全集团。
用户培训：对不同角色的用户进行系统使用培训，使他们了解如何用数据支持业务决策。
反馈与迭代：根据用户反馈，不断对驾驶舱进行改进和优化。
7. 成果复盘与议题
复盘分析：识别驾驶舱系统的成效，检视数据可视化、决策支持和效率提升方面的成果。
3 典型应用场景
3.1 场景一：
构建矿山生产数据管理系统
（1）发现问题：
1．矿山生产过程涉及开采、运输、加工和存储等多个环节。生产过程中产生混乱和误差：开采计划与实际开采进度不一致，导致生产过程出现混乱。运输计划与矿石运送实际状况不匹配，可能由于天气、设备故障等不可预见因素造成。2.实时监控与分析：希望通过系统可以实时收集和监控关键生产指标，如采矿量、运输效率和加工质量等。通过实时数据分析，管理者可以及时作出决策，应对可能出现的问题。
（2）解决方式：
构建矿山生产数据管理系统
1.低代码快速配置数据管理系统，低成本实现班组级数据、生产辅助系统数据集成；
2.丰富的数据分析方式，提供表单、自助分析、智能预测等多种手段；
表单
类型：矿产资源勘探表单
场景：矿区资源勘探
功能：
地质勘探数据收集： 调查人员在现场通过电子设备（如平板电脑）使用表单记录矿区样品位置、地质情况等信息。
自动汇总分析： 表单数据实时上传到后台系统，系统自动汇总分析勘探数据，生成资源分布图。
自助分析
类型：BI工具
场景：生产数据分析
功能：
数据导入： 操作人员将矿产开采数据和生产线工作数据导入BI工具。
生产效率分析： 通过拖拽组件，自行创建生产效率分析图表，如矿石开采量、设备利用率等。
报表生成： 用户可以根据需求自定义生产报表，实时查看生产状况并进行优化决策。
智能预测
类型：AI预测工具
场景：设备维护预测
功能：
数据输入： 将设备运行数据、维护记录等输入智能预测工具。
故障预测： 工具通过分析历史运行数据和维护记录，预测设备的故障时间和可能的故障类型。
维护计划： 根据预测结果，制定设备维护计划，减少非计划停机时间，提高生产效率。
（3）场景价值
1. 自动化监测设备状态，实施基于数据的维护和保养，降低设备维修成本。
2. 对采集到的历史数据进行分析，为未来的生产规划提供依据。
3.2 场景二：
【集团多个部门】集团经营决策系统
（1）发现问题：
数据孤岛：不同部门可能使用不同系统和数据格式，因此很难将数据进行统一、规范和整合。
数据质量：数据通常存在不完整、不准确或不一致的问题，需要投入时间和精力来清洗和整理，以确保用于决策的数据准确可靠。
跨部门协作的挑战：各部门的利益和目标可能不同，数据共享和方案实施过程中可能会有协作困难。
（2）解决方式：
通过数字技术助力紫金矿业集团产业转型升级,以大数据平台为核心整合紫金矿业集团各信息系统，构建集团“一张网、一朵云、一个平台”的一体化经营管控体系，有力地支撑紫金矿业集团的高效运营、高质量发展
（3）场景价值：
集团经营决策系统能整合内部各部门数据为领导层提供全面且准确的整体业务视图，以指导公司的战略决策。
实时决策能力：系统可以通过大量的自动化和实时数据更新，让管理层迅速了解公司运营中的问题或机会，以更快速地做出决策。
提高运营效率：通过整合各部门的系统和资源，优化工作流程，提升各环节的效率，使集团的管理运作更加灵活、敏捷。
风险监控：结合系统化的风险评估和监控功能，及时发现潜在风险，降低风险对企业带来的不利影响，并帮助企业做好预防措施。
事故规律挖掘：通过大数据分析，挖掘历史事故的规律，预测未来可能发生的事故。
网络舆情监控：监控网络上的舆情，及时发现可能对企业声誉产生影响的负面信息。
综合管理展现：将预测数据进行综合管理，提供决策支持
4 总结与展望
总结：
数据标准化：整合不同系统的数据的基础措施。数据标准化确保了所有数据源都遵循一致的数据格式和结构，减少了数据清洗和转换的难度。
数据集成机制： 设计和实现一个高效的数据集成机制，能够从不同系统和源头中提取数据。
主数据管理（MDM）： 在矿山冶炼运营中，建立主数据管理系统，保持核心实体（如设备、资源、库存以及运营地点）的信息一致性。这将确保不同部门和单位看到的数据都是一致的。
数据质量管理： 建立数据质量控制机制，将数据清洗、验证和更新的过程自动化。应行之有效的方法包括数据监控、异常检测以及元数据管理。
未来展望：
高级数据分析工具： 通过先进的数据分析工具，例如机器学习和数据挖掘技术，深入发掘从整合数据中得出的见解，为战略规划提供支持。
实时分析与数据流工具： 引入实时分析平台和工具，确保实时决策获取最新且高质量的数据支持。流数据处理将使得系统能够实时分析运营数据，在发现运营问题时即时提供见解。
统一的数据访问接口： 建立统一的API或数据访问接口，方便用户从任何业务部门提取数据。这降低了数据检索和查询的复杂性。
云存储与计算： 利用云技术，来为数据存储和计算提供更具弹性和灵活性的解决方案。云服务可以轻松扩展数据存储空间，并容纳更复杂的计算需求。
预测与模拟： 运用预测分析方法，将数据整合过程中的分析成果运用到预测模型，帮助企业预见运营风险与商业机会，并进行模拟决策。
