打破数据孤岛，驱动车企增长 -- 数造科技网联大数据平台实战解析

导读：

在数字化转型的浪潮中，车企面临哪些核心挑战？数造科技如何凭借专业实力为车企化解难题？背后的解决策略以及项目所取得的成效是怎样的？接下来，我们将深入剖析数造科技在制造业（汽车企业）的实战案例，为您全面解析数字化转型的成功之道。

从制造到智造：数字化开启车企新增长极

在这个信息化高速发展的时代，汽车行业正经历着前所未有的变革。数字技术的迅猛进步不仅重塑了消费者的行为模式，也深刻改变了汽车企业的运营逻辑与竞争格局。

1、数字化转型对于车企提升竞争力至关重要。随着科技的不断进步和消费者需求的日益个性化，传统车企必须摒弃过去的僵化模式，通过数字化转型来创新产品和服务，以满足市场和消费者的需求。数字化转型可以帮助车企更加精准地把握市场趋势，快速响应消费者需求，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。

2、数字化转型对于提升客户体验具有重要意义。在数字化时代，消费者对于购车、用车和售后服务的体验要求越来越高。通过数字化转型，车企可以构建更加便捷、智能的服务体系，提供个性化的购车咨询、车辆远程控制、智能导航等服务，从而提升客户的满意度和忠诚度。同时，数字化转型还可以帮助车企实现与客户的实时互动，收集客户反馈，不断优化产品和服务，进一步提升客户体验。

3、数字化转型是车企提升运营效率的关键动力。通过数字化转型，车企可以实现生产、销售、售后等各个环节的数据互通和共享，打破信息孤岛，优化资源配置，提高运营效率。数字化转型还可以帮助车企实现智能制造和智能管理，提高生产效率和产品质量，降低运营成本，增强企业的盈利能力。

因此，数字化转型已成为汽车企业破局重生、持续领跑的必由之路。它不仅仅是一种技术革新，更是企业战略层面的深刻调整，关乎企业未来的生存与发展。

实战分享：数造科技如何帮助车企实现 DataOps 落地，提升竞争力

一、项目背景

以数造科技服务的这家大型车企为例，其数字化转型面临着具体而迫切的挑战和需求。

1、数据融合问题日益凸显。这家车企的车联网数据与生产、销售和售后数据尚未实现全面融合，导致各部门之间的数据孤岛现象严重。这些分散的数据不仅难以有效支持车辆故障紧急关怀等关键应用场景，也限制了企业对于市场趋势和客户需求的精准把握。

2、平台级服务能力亟待加强。在数据集成方面，这家车企需要构建一个能够高效集成多方数据的平台，以实现数据的统一管理和应用。同时，在数据开发、数据资产管理、数据质量监管和数据访问授权等方面，也需要进一步提升平台的能力，以确保数据的准确性和安全性。

3、随着新业务的不断涌现，车企面临着越来越多的应用新场景需求。例如，车企需要为车主提供更加便捷、个性化的服务，包括车辆维修预约、远程控制、智能导航等。这些新场景对于数据的交付效率和平台响应能力提出了更高要求。然而，目前这家车企在数据交付和平台响应方面存在明显不足，无法满足这些新场景的需求。

4、车企在数据管理上与企业行业不同的点与挑战：

a.高实时性要求。汽车企业对数据的实时处理能力有着极高的要求。例如，车辆行驶中的实时路况分析、异常检测、紧急故障预警等，都需要在毫秒级内完成数据收集、分析与响应，以确保行车安全与用户体验。这种即时性需求对数据处理系统的响应速度、处理能力和稳定性提出了严峻挑战。

b.数据时序属性。汽车数据往往带有强烈的时序特征，如车辆位置随时间的变化、驾驶行为的连续记录、车辆状态随行驶里程的演变等。处理这类时序数据不仅要求系统能高效存储和检索海量时间序列数据，还需要具备强大的时间序列分析能力，如趋势预测、异常检测、周期性分析等，这对于数据管理系统的架构设计与算法应用均是不小的考验。

c.数据格式多样性给车企的数据管理带来了很大困难。在汽车行业，数据格式多样，包括结构化数据（如车辆生产数据、销售数据等）、半结构化数据（如车辆行驶轨迹数据、维修记录等）和非结构化数据（如车辆图片、视频等）。车企需要构建能够处理各种数据格式的数据管理系统，实现数据的统一存储、管理和分析。同时，车企还需要具备对多源异构数据进行融合和挖掘的能力，以发现数据中的潜在价值。

面对这些挑战，这家车企需要打破数据孤岛，实现数据的全面融合和开放共享；构建高效的数据处理和分析系统，具备专业的数据处理和分析能力，并实现多源异构数据的统一存储、管理和分析。通过业务数字化和产品数字化的融合升级，车企可以深入挖掘数据的潜在价值，进一步提升产品和服务的质量和效率。同时，也可以为车主提供更加个性化的推荐和服务，提升客户满意度和忠诚度。

二、解决方案

针对这些挑战，数造科技为该车企定制了一套基于 DataOps 理念的解决方案。通过构建网联大数据平台，提供一站式数据开发和治理能力，快速构建从数据接入到数据产品的端到端的数据集成、开发、分析和使用平台，提升集团数字化能力。

该平台旨在打通研发数字化和主机厂、产业链数字化系统，方便各部门有效、便捷、高效地使用数据，赋能业务开展。

三、具体措施

1. 组建 DataOps 工作小组：完善企业 DataOps 组织架构，由首席数据官（CDO）牵头，确保项目能够自上而下地顺利推进与执行。

1. 明确项目协作流程：对 DataOps 项目的协作流程进行详尽梳理，明确各个环节的职责分工，以提高协作效率。DataOps 工作小组制定数据需求模板和流程，设计数据架构和技术规范，制定开发规范和测试规范，以及任务发布和反馈优化流程。

1. 构建 DataOps 工具平台：完善工具平台建设，确保 DataOps 流程的持续有效执行。这些工具将承载组织和流程执行的职责，并满足与提升数据交付能力，包括强化流程化构建能力、快速数据建模能力，数据开发和加工能力，以及提供测试的能力等。

1. 优化数据架构与资源管理：设计数据架构，全面梳理数据资源。参考业界常用的 L1 到 L5 目录分层，构建一套完整的数据资产目录，确保数据资产在业务中可见、易懂、可自助使用并具备实际价值。同时，确保数据架构的持续可运营性，并在 DataOps 工具平台中执行与管控，以保障数据的组织有序和质量上乘。

1. 开展标杆应用建设：利用实时数据融合分析技术，为研发过程提供有力支持。通过打通生产端、车辆端和售后端的数据，为汽车产品的功能改进、工程改良和研发流程提供全面而精准的指导，推动企业的创新发展。

四、项目成效

自网联大数据平台上线以来，其效果令人瞩目，企业运营的各个环节都得到了优化：

原先，许多业务流程依赖线下沟通和文件传输，而现在通过该平台，整体流程已经实现了百分百的线上化，包括脚本的编写、测试与部署。这不仅提高了工作效率，还减少了人为错误和沟通成本。

其次，原先的数据产出周期较长，通常按周进行投产。而现在，得益于平台的自动化和智能化处理，数据产出周期大大缩短，可以做到按天投产，效率提升了 300%，极大地满足了企业对数据时效性的需求。

此外，平台实施后，投产的上线回滚率也有了显著下降（↓70%），意味着新功能发布和旧功能迭代更为稳定可靠，大大降低了业务中断的风险。

更重要的是，数据质量也得到了极大改善。数据质量达标率超过 95%，为企业提供了更为精准、可靠的数据支持，有助于企业做出更明智的决策。

数造科技构建的网联大数据平台为该车企带来了显著的经济效益，不仅体现在提升了企业运营效率，还为企业带来了更多的商业机会和竞争优势，助力该车企实现数字化转型。

写在最后

展望未来，随着数字技术的不断发展和应用，数字化转型将成为汽车企业持续领跑的关键。数造科技将继续深耕汽车领域，以客户需求为导向，不断创新产品和服务，为更多车企提供优质的数字化解决方案，共同推动汽车行业的数字化转型和升级。