大宗商品贸易集团数据治理新路径探索

在数字化转型的大潮中，大宗商品贸易集团作为经济的重要支柱，正面临着前所未有的挑战与机遇。随着交易量的不断增长和交易环节的日益复杂，如何高效管理数据、挖掘数据价值，成为大宗商品贸易集团提升竞争力的关键。某大型央企，作为首批全国供应链创新与应用示范企业，在“十四五”规划期内，以聚焦供应链管理核心主业为主要战略发展方向，其在大宗商品贸易领域的数据治理实践，为我们提供了一个值得借鉴的标杆。

一、背景与挑战

该集团供应链运营管理以大宗商品贸易为主，业务特点鲜明：交易量巨大、交易环节复杂、风险交易难识别、风险客商难管控。随着数字化转型的不断深化，数据应用需求不断扩展，但集团却面临着数据价值不凸显、数据标准不统一、数据质量不可控、数据共享不畅通等一系列问题。这些问题严重制约了集团的业务发展和决策效率。

二、引入数据治理团队

为了打破数据瓶颈，夯实数字基座，该集团引入了袋鼠云数据治理团队。袋鼠云团队结合集团的实际需求，以业务应用场景为导向，形成了统一的数据治理方案。该方案旨在打造全集团统一的数据资产平台，覆盖运管、风控、业务全过程，实现数字化经营管理及分析决策。

三、数据治理实践

1. 数据治理架构：

   • 技术架构：从场景需求出发，结合企业组织架构及数据权限，将数据中台设计为多项目空间加经典ODS、DWD、DWS、ADS四层结构。
   • 数据域划分：根据业务主体，将数据划分为客商域、商品域、交易域、风险域、仓储物流域和公共域等。

2. 源端数据接入：

   • 传统业务数据：通过数栈底层数据同步工具FlinkX接入SAP系统、MDM系统、CRM系统等。
   • 第三方数据：使用PySpark脚本任务，调取特定的API服务接口，完成数据采集及简单清洗。
   • 手工填报数据：通过填报报表设计后，回流手工填报平台，进行定期同步、填报和回流采集。

3. 数据建模与指标体系：

   • 明细事实层建模：秉持维度建模理念，对ODS层数据进行清洗、处理、加工，形成可复用性强的描述信息。
   • 指标层加工处理：统一定义指标体系的各信息，包括指标ID、指标名称、计算方式等，实现数据指标口径的收口和统一。

4. 数据应用场景：

   • 运营管理场景：重新梳理SAP业务报表数据逻辑，实现风险周报填报、签约情况分析等场景建设。
   • 物流管理场景：以物流合同、物流供应商等数据为基础，实现物流合同看板、物流供应商看板等。
   • 信用管理场景：以客商授信额度、客商逾期等数据为核心，实现授信额度跟踪、逾期数据分析等场景建设。

四、成果与影响

截至目前，集团数据中台共构建700余张表，数据执行任务总量500余个，有效满足了集团供应链运管部、物流仓储管理、客商信用管理、价格管理、运营管理等部门的数据分析需求。通过数据治理实践，集团不仅提升了数据质量，还实现了数据的快速共享和高效利用，为业务决策提供了有力支持。

五、产品关联：千帆大模型开发与服务平台

在数据治理过程中，千帆大模型开发与服务平台为集团提供了强大的技术支持。该平台支持大规模数据处理和分析，能够高效处理集团的海量数据，实现数据的快速清洗、转换和分析。同时，千帆大模型开发与服务平台还提供了丰富的数据可视化工具，帮助集团业务人员直观地了解数据情况，做出更准确的决策。

六、总结与展望

大宗商品贸易集团的数据治理实践，不仅提升了集团的数据管理能力，还为业务决策提供了有力支持。未来，随着数字化转型的不断深入，集团将继续加强数据治理和挖掘工作，推动数据与业务的深度融合，为大宗商品贸易的数字化转型探索出一条新的路径。

通过这一实践，我们深刻认识到数据治理在数字化转型中的重要性。只有建立起完善的数据治理体系，才能实现数据的快速共享和高效利用，为业务决策提供更准确、更及时的支持。同时，我们也看到了千帆大模型开发与服务平台在数据处理和分析方面的强大能力，为未来的数字化转型提供了有力的技术保障。