【技术分享】本文将为您揭示一套高效的数据同步策略，通过层级化整合300多项数据同步任务，实现一键定时调度，确保数据流转速度达到分钟级别。
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场景实战：300+数据同步任务层级化整合，一键定时调度让数据分钟级流转！
（1）背景
某汽车制造领域有限公司自上世纪70年代起致力于汽车相关零部件的开发、制造、销售和服务。近几年，各产品线综合年产量可近百万，配套客户包括比亚迪等知名汽车企业。
该公司的数字化转型工作自2017年开展，数字化转型已经初见成效。
- 11个支撑系统：ERP 企业资源计划系统、产品生命周期管理、MES-W制造执行系统、MES-P生产执行系统、LES物流执行系统、QMS质量管理系统、EMS设备管理系统、WMS仓储管理系统、DCS分布式控制系统、FCS现场总线控制系统和SCADA 数据采集监控系统
- 数据规模大，覆盖整个供应链：数字化覆盖供应链全链条（设备层、控制层、车间层、企业层、供应商协同层）
（2）数据分析不畅：多系统、大数据量、不同手工文件，让数据处理时间“雪上加霜”
拥抱大数据的同时，公司也发现了数据分析不畅的问题——
- 来源多样、分散的数据难以整合：开发人员须跨多个系统（U8、EICP、MES）及人工填报文件（EXCEL、WORD）整合、梳理数据，跨源数据无法关联分析、数据标准不一致、数据质量难以保障，导致时间成本高昂，阻塞后续数据分析；
- 报表性能慢：使用数据制作分析报表时，由于底层数据量大、数据跨源问题，报表页面加载性能慢。
这套流程下，ETL（指数据经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程）过程费时费力，使原本的数据资产价值一落千丈。带来的结果，不仅是供应链部门的多维数据分析进程受阻，只能苦苦等待，IT部门更是一筹莫展、压力满满。
（3）ETL驱动数据治理：从清洗到构建高效数据仓库与多层级分析架构
既要整合来源不一、分散的数据，又要解决报表带来的数据库调用压力，办法就是：
- 自动化数据转换清理：通过ETL工具，自动从多个系统中提取详细数据，经过转换和清理（包括检查合规性、匹配度和去除错误或不干净的数据）
- 报表接入：报表可以直接从数据仓库获取所需信息，显著降低了从不同数据源提取数据的负担。
然而这样，可能还不足以满足供应链部门更高层次、更复杂的多维分析需求。
要知道，维度建模后的数据才是数据分析的数据基础，在数据仓库的基础上构成各种数据报表模型和分析模型，提供给报表查询、报表输出、数据分析挖掘使用。
意识到这一点的IT部门立刻结合FDL改进了方案，将维度建模加入了数仓建设：
使用FDL平台进行数仓各层级数据的抽取、转换和加载。
- ODS层：部分EICP业务系统（企业信息化控制平台）数据受权限限制，和EICP侧人员配合，由其使用ETL工具下发给数仓。
- DWD、DWS、DIM和ADS层：全部建立同步任务定时抽取数据。
- 按供应链部门的分析需求和数据关系，维度建模后的数据需要分层放入ODS、DWD、DWS、DIM和ADS中，保证数据扩展性的同时，也能满足性能要求。
如此庞大精细的数据同步调度工程如何开展，让公司的IT部门犯了难。
FDL团队提出：将300+数据同步做层级化整合，高效管理各任务的定时调度配置。
● 每个层级（ODS层、DIM层、DWD层）单独建立汇总任务，并最终归集至总任务中，定时调度对总任务开启。
● 汇总任务的命名方式为“层级_抽取方式_抽取频率”。
每个汇总任务中，依据数据处理前后关系对任务按顺序排列，依次调度执行。
（4）效果：多层级数仓任务分钟级调度，高品质数据同步快到飞起！
最终，该公司的数仓项目累计部署了323个定时任务，其中每日执行任务52个、每小时执行任务72个、分钟级（3-5min）执行任务21个。
定时调度任务完美配合完成了数仓的多层建设，IT运维一键同步，快速实现数据流转。
供应链部门庞大的数据得以分类、分级、分维度清洗落库，报表再也不用苦苦等待了！
（5）场景价值
借助先进FDL数据同步解决方案与定时调度功能，企业能有效应对「海量数据处理、跨系统数据传输、复杂数据清洗以及报表运行效率低下」等挑战。这不仅显著减轻了员工的重复工作负担，还极大提升了数据分析的精确度，从而为企业的决策分析提供了更为可靠的数据支撑，助力企业实现高效运作与持续增长。
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