让实时数据秒上大屏总共分几步？实时数仓建设案例解析来了！
但数字化的实现从来不是一蹴而就的，仅仅是做好数据治理的基础——数据的采集，都具有很大的难度。
举个例子：
很多生产制造型企业的业务和决策系统其实是高度依赖数据应用的，在早期的信息化过程中，很多企业在各个生产环节中引入多种业务数据系统或管理工具，例如SIS系统、ERP系统等等.
这些系统归属在各个独立的部门进行管理，这就导致当企业想要进一步建立统一的数据平台时，就会发现现有的业务数据分散在各个系统中，标准不一，很难集中规范管理。
►事务性
业务流程化的初级应用。
►业务性
基于业务发展，建立各类系统，如MDM，主数据系统、SAP采供系统、招投标系统、OA
►一体化
依托物资采购平台，建立内部大市场、云仓等打通线上线下业务，实现业务一体化
►数字化
一切业务数据化，建立业务系统之上的数据，以大数据的思维治理核心业务数据，打造现代化数据中心，实现业务可视化。
►智能化
充分利用大数据、人工智能等技术，实现业务智能化，形成产业协同效应。
以上为企业管理数字化转型各阶段
复杂的管理组织架构、多元异构的信息系统，独立分割的业务应用……难道企业想要建立统一的数据平台只能把全部业务系统推倒重来？那就太不符合数字化建设“降本增效”的目标初心了~
今天小T就结合Tempo大数据分析平台助力某电气行业企业打造数据管理平台的真实案例，为大家介绍“不折腾”也能快速实现数据治理目标的实时监测+数仓建设新方案！
低成本构建数据输入到输出全链路
Tempo大数据平台支撑方案
一、建设背景
某电气企业的数字化建设项目涵盖大屏展示、数据平台、移动app、SIS系统数据管理等多个方面的需求，该企业已经建设有生产运营平台、ERP管理系统等业务系统，希望进一步建设一个统一的数据平台，并能支撑相关决策大屏的实时数据展示。
二、解决方案
一步到位，实现数据实时推送大屏
这家电气企业有着急迫的生产实时数据监测分析需求，但传统的数据采集方式效率低下，无法满足监测数据的实时性、准确性和完整性，也难以实现让实时数据分析结果“上大屏”，赋能领导层的实时决策。
而Tempo DF不仅支持OPC-UA标准协议采集数据，能够实时读取SIS系统的设备点位数据，还可通过kafka接入数据，实时对数据进行处理，为使用者提供了自助式、沉浸式的实时开发模式，通过平台内的丰富组件或自定义插件快速构建聚合、降采、数据清洗、融合等流程，将处理完成的数据存储在Mysql和时序数据库中。
TempoDF数据采集组件
TempoDF实时数据开发
最终结合Tempo平台的BI产品的可视化功能，我们就能够将存储在数据库中的数据，实时推送到可视化大屏上，及时、有效地反馈出数据异常，为企业运营的下一步计划或其他决策提供重要依据。
更便捷快速的离线数据处理
过去，该企业建设数据平台的一大主要难点，就在于如何实现海量数据的快速准确接入和迁移。在传统的数据迁移方式中，由于数据指标不一，需要数据分析人员先通过编码的方式对数据指标进行大量的计算，不仅费时费力，对于相关人员的技术能力也有着极高的要求。
而Tempo DF中内嵌有独家高性能计算引擎，可轻松实现130多个关键指标的快速计算，做到500G数据3小时高效完成处理。数据开发工程师在处理数据迁移任务时，无需再进行额外的编码工作，在Tempo DF的设计器中就能快速完成数据迁移配置，将生产运营平台的数据接入到数据平台中，对接入的离线数据进行处理，经过脏数据过滤、数据列选择、数据类型转换等过程，将处理后数据写入数据库作为基础数据，并基于接入的生产运营平台数据，对指标数据进行计算、汇总，最终写入数据库。
更贴合业务的智能建模模式
过去，由于该企业内部具备多个独立业务应用，导致每当相关人员每次开展数据分析时，都先要经过非常漫长艰辛的取数和处理清洗过程，耗时少则几天长则一个月，分析结果根本无法快速应用在实际业务中体现即时价值。
而引入Tempo平台之后，数据分析人员就可以通过Tempo AI便捷的拖拽式建模方式，快速基于业务数据与指标体系进行初步的数据建模，在数据库中建立相应的数据表；在数据接入、处理以及计算汇总过程中迭代更新数据表，为业务发展提供稳定、准确的数据支撑。
通过Tempo DF、AI、BI的互相配合，我们就可以在企业自身原有数据系统的基础之上，围绕业务需求建立一个数据开发从输入到输出的完整链路，实现 “实时+离线”数据接入、数据存储、数据计算、数据汇总等数据治理的核心诉求，让数据价值真正落地到企业业务实践中。
对比传统分散式的数据管理应用模式，通过Tempo大数据分析平台建立的统一数据平台，主要能为企业带来以下实际价值：
1、满足企业实际生产监控需求
统一的数据平台能够完整、准确记录监控数据迁移、数据计算与统计的过程，支持实时数据的接入与计算汇总，满足用户对于数据处理时效性的要求，让生产实时监控、实时决策、实时管理不再难，帮助制造型企业有效降低实时生产风险。
比如本文案例中的某电气企业，就通过数据平台实时数据监测，及时发现了电厂负荷异常，成功避免了事故以及相关经济损失。同时，通过观察实际数据与预测数据的差异，分析出现差异的原因，该企业也逐渐建立了业务数据预测模型，为日常生产计划制定提供相关依据，有效提高了生产管理效率。
2、降低数据运维成本
通过引入Tempo大数据分析平台，能够显著降低数据处理流程开发的难度，由原有的java、scala编码方式调整为通过节点拖曳方式、前台配置参数方式。流程构建完成后，后期仅需业务人员前台操作即可，降低了运维成本。
在实际业务场景中，数据开发的质量直接关乎后续所有数据治理工作的最终应用效果。但传统数据采集开发工作往往需要投入的大量人力和时间成本，让企业无法在短时间内看到数据价值对实际业务的支撑效果，久而久之自然会影响企业继续推进数字化运营的决心。
面对广大企业的数据开发困局，我们通过专业的一站式数据开发解决工具——Tempo DF，结合Tempo AI、BI的建模能力和数据可视化能力，实现一体化、高效率、低成本的实时数仓建设，让企业数字化建设价值加快落地实现。
