工序从原料到成品的链路长，数据孤岛多
这个行业的痛点结构
工序链长、多系统并存、指标口径各说各话
方案带来的改变
数据中台统一口径，取数从等待到自助
Challenges
三个绕不开的现实
同一指标多套算法，会议对口径成为常态
报表靠人工汇总，月底"数据冲刺"
Architecture
方案怎么搭
- 数据中台：全工序数据集成、开发、治理、资产化
- 指标中台：指标一处定义、血缘可追溯
- 智能层：质量追溯、异常检测
- 应用层：自助取数 + 报表自动化 + 大屏
取数从"排队等开发"到"自助即得"指标口径争议归零质量追溯链条完整
Roadmap
怎么一步步落地
渐进式路径——每一步都有可验收的产出，不做「上线才算成功」的一次性豪赌。
01
Phase 1数据集成
全工序数据统一接入贴源层，孤岛先打通
02
Phase 2口径统一
指标一处定义、血缘可追溯，对账会议退场
03
Phase 3自助消费
自助取数 + 报表自动化，月底不再数据冲刺
04
Phase 4智能分析
质量追溯与异常检测，从看数到用数
FAQ
选型时客户最关心的
会不会推倒我们现有的系统？
不会。存量系统通过开放集成接入，历史投资被保护而非替代——中台做的是汇聚与口径，不是替换。
几百个存量报表指标，迁移工作量大吗？
支持按四类口径（原子/派生/复合/SQL）批量登记，词根约束能自动发现重名与口径冲突，通常分期迁移、先核心后边缘。
和我们现在用的 BI 是什么关系？
BI 负责『看』，中台负责『口径与数据供给』——BI 的数据源切到指标中台后，报表之间的数字自然对得上。
Products In Play
方案里用了哪些产品
每个产品都有详解页——点进去看能力细节。