FineDataLink：一站式数据融合平台，轻松解决“数据分散”困境

一、行业背景：当 “数据分散” 成为企业发展阻碍，如何实现数据高效融合？

在当今数字化时代，企业的数据量呈现爆炸式增长，且来源广泛，涵盖了各种业务系统、设备和应用程序。​《2024 中国企业数字化转型报告》​显示，超过 70% 的企业面临着数据分散在多个系统中的问题，这些系统之间缺乏有效的连接和整合，形成了一个个 “​数据孤岛​”。例如，制造企业的数据可能分散在 MES、ERP、SQS、APS、PLM 等多个业务系统中；重工企业的 EVI 系统每秒会产生大量实时数据，同时还有 MES 和 MOM 等系统的数据需要处理和融合。

数据分散不仅导致企业难以获取全面、准确的数据，影响决策的科学性和及时性，还增加了数据处理和管理的成本。此外，随着业务的发展和数据量的不断增加，传统的数据处理技术和工具已经难以满足企业对大数据量融合处理和实时数据分析的需求。例如，一些企业在处理每秒产生 1w + 条、日均 1500w + 条数据时，当前技术无法支持如此大数据量的融合处理，也无法实现实时抓取匹配并在秒级时间内完成过滤、填充等操作。同时，缺乏针对特定场景下机器异常的实时预警机制，也影响了企业的生产效率和后期调试工作的开展。

FineDataLink 数据融合平台正是为解决这些问题而设计的，它能够打破不同系统之间的数据壁垒，实现多源数据的高效整合和实时处理，为企业提供全面、准确的数据支持，助力企业实现数字化转型和精细化管理。

二、FineDataLink：五大核心能力，打通企业数据流转 “任督二脉”

1.多源数据集成：打破数据壁垒，实现全面整合

• ​广泛的数据源支持​：FineDataLink 支持多种类型的数据源，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、云存储等。无论是 MES、ERP 等业务系统的数据，还是 EVI 系统产生的实时数据，都可以轻松接入到平台中。例如，制造企业可以将 MES、ERP、SQS、APS、PLM 等多个业务系统的数据集成到 FineDataLink 平台，建立统一的数据仓库，实现数据的集中管理和共享。

• ​灵活的集成方式​：平台提供了多种数据集成方式，如批量同步、实时同步、增量同步等，企业可以根据自身业务需求选择合适的集成方式。对于实时性要求较高的数据，如 EVI 系统每秒产生的 1w + 条实时数据，可以采用实时同步的方式，确保数据的及时性和准确性。

2.实时数据处理：秒级响应，满足实时业务需求

• ​高效的流处理技术​：FineDataLink 采用实时流处理和多任务并行技术，能够对接多个系统，进行实时取数、快速过滤，实现数据的秒级处理。例如，在处理 EVI 系统的实时数据时，平台可以在秒级时间内完成数据的抓取、过滤、填充等操作，季度平均吞吐量可达 12 + MB/s、峰值 40 + MB/s。

• ​实时预警机制​：平台还具备实时预警功能，能够针对特定场景下的机器异常进行实时预警提醒。通过设置预警规则，当数据出现异常时，系统会及时将异常信息推送给相关人员，如通过飞书实时推送，帮助企业及时发现问题并采取措施，提高生产效率和设备可靠性。

3.数据质量管理：确保数据准确、完整、一致

• ​数据清洗和转换​：FineDataLink 提供了丰富的数据清洗和转换功能，能够对采集到的数据进行清洗、去重、转换、验证等操作，确保数据的准确性和完整性。例如，在将 MES 和 MOM 数据处理后，与 EVI 的车辆信息匹配处理时，平台可以对数据进行清洗和转换，提高数据的匹配准确率。

• ​数据监控和审计​：平台还具备数据监控和审计功能，能够实时监控数据的质量和流动情况，对数据的变更和使用进行审计。通过设置数据质量指标和监控规则，当数据质量出现问题时，系统会及时发出警报，帮助企业及时发现和解决数据质量问题。

4.任务管理与调度：优化数据处理流程，提高工作效率

• ​可视化任务管理​：FineDataLink 提供了可视化的任务管理界面，企业可以直观地管理数据集成任务、数据处理任务和数据同步任务等。通过任务管理界面，企业可以查看任务的执行状态、进度和日志，对任务进行暂停、恢复、终止等操作，提高任务管理的效率和灵活性。

• ​智能调度策略​：平台还支持智能调度策略，能够根据任务的优先级、依赖关系和资源使用情况，自动调度任务的执行。例如，对于大数据量的任务，可以采用分布式处理和并行计算的方式，提高任务的执行效率。

5.数据安全与合规：保障企业数据安全和隐私

• ​多层次安全防护​：FineDataLink 采用多层次的安全防护机制，包括数据加密、访问控制、身份认证、审计跟踪等，保障企业数据的安全和隐私。例如，在数据传输过程中，平台采用 SSL/TLS 加密协议，对数据进行加密传输，防止数据被窃取和篡改。

• ​合规性支持​：平台还支持各种合规性要求，如 GDPR、HIPAA 等，帮助企业满足不同地区和行业的合规性标准。通过提供合规性报告和审计功能，企业可以证明自己的数据处理活动符合相关法规和标准。

三、实际应用价值与实施效果

成本对比

案例展示

三一重机：大数据量实时流处理与预警案例

• ​痛点​：EVI 系统每秒产生 1w + 条、日均 1500w + 条数据，难以与 MES、MOM 等系统进行大数据量实时流数据融合处理；当前技术无法支持大数据量的数据分析处理，且缺乏实时预警机制，影响调试效率。

• ​解法​：用 FineDataLink 搭建数据集成平台，打破 EVI 系统与 MES、MOM 等系统之间的数据壁垒；采用实时流处理和多任务并行技术，对接消息队列中的每一个分区，减轻单一任务数据压力，实现数据秒级处理；通过 FineDataLink 进行实时取数、快速过滤，将异常信息通过飞书推送给业务人员，进行实时预警。

• ​成果​：解决数据孤岛问题，建立统一数据仓库，确定统一指标的口径；季度平均吞吐量达到​​ 12 + MB/s​、峰值 ​40 + MB/s​，提升了调试效率；辅助管理决策，让管理层更快速了解产品当前的真实情况，加强了后续策略的制定。

安特威：制造企业数据整合与业绩分析案例

• ​痛点​：公司系统众多（MES、ERP、SQS、APS、PLM 等），数据分散，难以管理；数据量大，单个业务库几百张甚至上千张表，单表数据量几千万，且数据量持续增长；大数据量的直连影响业务系统的运行效率和报表分析系统的数据展示效率，影响用户体验。

• ​解法​：用 FineDataLink 整合 MES、ERP 等系统，搭建公司级数据仓库，统一数据源和数据分析出口；实现数据源到数仓的实时增量同步，数据源数据一旦发生变化，目标库数据 10s 内即可跟随变化；通过 FineDataLink 结合分布式数据库进行数据处理，抽取​ 60w 行、300 列的表，只需要​​ 2 - 3 分钟​，且减少数据处理对业务系统的影响。

• ​成果​：打破数据孤岛，形成以 ERP、MES、SQS 三大系统为底层，依托帆软 FineDataLink、实时同步的数据仓库，以 FineReport 为主的业务主体 + 业务自助分析的数据集成平台；为财务、品管、采购、生产、研发、商务、销售等部门提供统一、高效、实时的业绩分析报表，助力精准管理运营。

江西中医药大学：高校智慧校园业务数据实时同步与展示案例

• ​痛点​：FineReport 需实时展示简道云数据，如迎新、考勤、健康管理等数据；云上表单数据需要定时备份清理，以往删除历史数据需编写代码调用接口，操作复杂；各业务系统数据分散，无法实时互通，影响教务信息获取和任务确认效率。

• ​解法​：使用 FineDataLink 实现数据实时同步，将简道云数据同步到数据库，FineReport 作为数据访问平台进行数据处理展现和可视化展示；通过 FineDataLink 调用简道云数据删除接口完成历史数据删除；利用 FineDataLink 将数据库数据发布给其他平台及应用系统（数据中心）使用，避免重复开发工作。

• ​成果​：打通全链路数据，实现​业务数据实时互通和可视化​，如迎新、考勤、健康管理数据实时同步与可视化，报道进度一目了然；确保全校打卡数据的完整性，通过简单的算子配置，对每天未准时打卡人员进行定时提醒；优化了督导听课评价流程，让老师教务信息获取更及时、任务确认更快捷。

通过这些实际案例可以看出，FineDataLink 数据融合平台为企业带来了显著的效益。在工程机械制造企业，提高了调试效率，降低了生产成本；在传统制造企业，实现了数据的高效整合和业绩分析，提升了管理决策水平；在高校智慧校园建设中，实现了业务数据的实时同步和可视化，提高了教务管理效率。

总结：FineDataLink 数据融合平台 —— 企业数据整合的 “智能引擎”

FineDataLink 数据融合平台功能全面，涵盖了大数据量实时流处理、实时同步预警、数据整合与业绩分析等多个方面，能够满足不同行业企业的数据处理需求。在行业适配度方面，无论是工程机械制造、传统制造还是高校智慧校园等行业，都能发挥出强大的作用。采用了先进的实时流处理、多任务并行等创新技术，确保数据处理的高效性和准确性。支持多种企业类型，无论是大型企业还是中小企业，都能通过 FineDataLink 实现数据的高效整合和管理。帆软作为一家在数据分析领域具有深厚技术积累和丰富实践经验的公司，多次获得行业权威奖项，其产品的可靠性和稳定性得到了广泛认可。

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