工业企业全业务数据中心的常见关键术语进行定义和解析

前言

马化腾说“互联网的下半场属于产业互联网”。工业企业全业域数据资源中心的数据包含从客户需求、销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货交付、售后服务、运维、报废回收、再制造等整个产品全生命周期生产数据。全业务数据中心是产业互联网的数据源头，全业务数据中心将从应用层、IT系统层、控制层、IOT层及基础架构层推进产业互联网的数据进化。

工业企业全业务域数据资源中心涉及跨专业领域术语很多，笔者近期根据国家层面发布的相关官方文档整理近55个常见名词术语，对工业企业全业务数据中心的常见关键术语进行定义和解析，便于读者更好的理解和开展数据资源中心相关建设工作。

工业企业数据源头分为：IT层面(经营管理层面和生产层面)、OT层面、物连网（IOT）层面。

工业企业全业务域数据资源中心架构示意图

一数据治理和数据资产常见术语（12个）

1.1数据（Data）

数据（Data）是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。可以是数字、文字、图像、声音，也可以是计算机代码等等。是使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。

1.2信息（Knowledg）

是具有时效性的，有一定含义的，有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。数据的意义在于能够传递信息，对信息的接收始于对数据的接收，对信息的获取只能通过对数据背景的解读。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备，即当接收者了解物理符号序列的规律，并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时，便可以获得一组数据所载荷的信息。亦即数据转化为信息，可以用公式“数据+背景=信息”表示。

1.3数据管理（DM，Data Management）

是指通过规划、控制与提供数据和信息资产职能，以获取、控制、保护、交付和提高数据和信息资产价值。

1.4数据治理（DG，Data Governance）

对数据资产管理活动行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行组织为实现数据资产价值最大化所开展的一系列持续工作过程，明确数据相关方的责权、协调数据相关方达成数据利益一致、促进数据相关方采取联合数据行动。

1.5数据资产（Data Asset）

是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。

1.6数据资产管理（DAM，Data Asset Management）

是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理是需要充分融合业务、技术和管理，来确保数据资产保值增值。

1.7元数据（MetaData）

就是“描述数据的数据”或“关于数据的结构化数据”。元数据按用途不同分为技术元数据、业务元数据和管理元数据。哈佛大学数字图书馆项目定义: 元数据是帮助查找、存取、使用和管理信息资源的信息。是关于数据仓库的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据。描述数据的内容（what）、覆盖范围（where, when）、质量、管理方式、数据的所有者（who）、数据的提供方式（how）等信息，是数据与数据用户之间的桥梁。

1.8主数据（Master Data）

指满足跨部门业务协同需要的、反映核心业务实体状态属性的组织机构的基础信息。主数据相对交易数据而言，属性相对稳定，准确度要求更高，唯一识别。

1.9主数据管理（MDM，Master Data Management）

是一系列规则、应用和技术，用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据。

1.10交易数据（Transaction Data）

事务数据、业务数据根据业务需要，围绕主数据实体产生的业务行为和结果型数据。相对于主数据，事务型数据从本质上均具有短期或瞬间的特点。

1.11指标数据（Analytical Data）

国标GB T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》定义如下：指标数据是组织在经营分析过程中衡量某一个目标或事物的数据,一般由指标名称、时间和数值等组成。另外有一种通俗的定义，也叫报表数据，企业中的报表，这些报表由各类事务型数据所组成。针对某个业务主题，汇集多维维度，多指标的数据，由各类业务数据所组成，如BI报告等，如销售排名分析、资产负债表、损益表、销售报表、库存报表等。指标数据管理指组织对内部经营分析所需要的指标数据进行统一规范化定义、采集和应用,用于 提升统计分析的数据质量。

1.12数据湖(Data Lake)

是Pentaho的CTO James Dixon提出来的(Pentaho作为一家BI公司在理念上是挺先进的)，是一种数据存储理念——即在系统或存储库中以自然格式存储数据的方法。

二DaaS数据应用层（10个）

DaaS是Data-as-a-service（数据即服务），是继IaaS、PaaS、SaaS之后又一个新的服务概念。服务是指为他人做事，并使他人从中受益的一种有偿或无偿的活动。不以实物形式而以提供活劳动的形式满足他人某种特殊需要。服务的提供可涉及：在顾客提供的有形产品（如维修的汽车）上所完成的活动、在顾客提供的无形产品（如为准备税款申报书所需的收益表）上所完成的活动、无形产品的交付（如知识传授方面的信息提供）、为顾客创造氛围（如在宾馆和饭店）。

2.1ODS（Operational Data Store）企业运营数据仓库

是数据仓库体系结构按照企业要求的数据格式对数据进行清洗，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。

2.2EDW（Enterprise Data Warehouse）企业级数据仓库

为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。不同的行业的都有一个通用的数据模型，数据模型不像ODS有很大的冗余。

2.3DM（Data MART）数据集市

就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。

2.4ETL（Extract-Transform-Load）数据仓库技术

用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。

2.5ESB（Enterprise Service Bus）企业服务总线

中间软件的一种软件架构，它为更复杂的架构提供基本的服务。

2.6SOA(Service-Oriented Architecture)面向服务的体系结构

面向服务的架构（SOA）是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元（称为服务）进行拆分，并通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。

2.7PaaS（Platform as a Service）平台即服务

把应用服务的运行和开发环境作为一种服务提供的商业模式。

2.8RTDB（Real Time Database）实时数据库

数据库系统发展的一个分支，是数据库技术结合实时处理技术产生的，可直接实时采集、获取企业运行过程中的各种数据，并将其转化为对各类业务有效的公共信息。

2.9BI（Business Intelligence）商业智能

一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

2.10VDC（Virtual Device Content）虚拟数据中心

将云计算概念运用于数据中心的一种新型的数据中心形态。

三IT层（12个）

IT（Information Technology）信息技术是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。它也常被称为信息和通信技术（Information and Communications Technology, ICT），主要包括传感技术、计算机与智能技术、通信技术和控制技术。

3.1经营管理层面（7个）

1）APS(Advanced Planning and Scheduling)高级计划排程

应用于制造型企业，作为ERP的补充，用于协调物流、开发瓶颈资源和保证交货日期。APS应用各种优化技术，并根据企业的商业目标来改进计划。包括需求和供应计划、运输和生产计划排程等各种供应链计划模块。

2）BOM(Bill of Material)物料清单

以数据格式来描述产品结构的文件就是物料清单，包括主要原料、中间体、辅助材料及其配方和所需数量的说明。

3）CRM(Customer Relationship Management)客户关系管理

通过对企业业务流程的重组来整合用户信息资源，以更有效的方法来管理客户关系，在企业内部实现信息和资源的共享。

4）SRM(Supplier Relationship Management)供应商关系管理

致力于改善企业与供应链上游供应商的关系，实现和供应商建立和维持长久、稳定紧密的业务伙伴关系，通过对双方资源和竞争优势的整合共同开拓市场，扩大市场需求和份额，从而达到降低采购成本、提升工作效率的目的。

5）ERP(Enterprise Resource Planning)企业资源计划

整合了企业管理理念、业务流程、基础数据、人力物力、计算机硬件和软件于一体的企业资源管理系统。

6）MRP(Material Requirement Planning)物资需求计划

根据市场需求预测和顾客订单制定产品的生产计划，然后基于产品生成进度计划，组成产品的材料结构表和库存状况，通过计算机计算所需物料的需求量和需求时间，从而确定材料的加工进度和订货日程的一种实用技术。

7）PLM(Product Lifecycle Management)产品生命周期管理

PLM作用于整个企业，遍历产品从概念到报废的全生命周期，支持与产品相关的协作研发、管理、分发和使用产品定义信息。PLM内容：基础技术和标准、信息生成、核心功能、功能性的应用以及构建在其他系统上的商业解决方案。

3.2生产管理层面（6个）

1）MES(Manufacturing Execution System)制造企业生产过程执行系统

是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统，MES 可以为企业提供包括制造数据管理、计划排产管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

2）EAM(EnterpriseAsset Management)企业资产管理系统

在资产建设、维护中减少维护成本，提高资产运营效率，通过现代信息技术减少停机时间，增加产量的一套企业资源计划系统，对企业资产日常业务的采购、登记、调拨、维修、报废等各项管理工作，提供针对设备的全生命周期跟踪管理，帮助企业更有效、更全面地管理资产和设备，实现资源合理配置。

3）QMS(Quality Management System)质量管理系统

在质量方面指挥和控制组织的管理体系，通常包括制定质量方针、目标以及质量策划、质量控制、质量保证和质量改进等活动。

4）SCM(Supply Chain Management)供应链管理系统

为减少供应链系统成本，把供应商、制造商、仓库、配送中心和渠道商等有效地组织在一起来进行的产品制造、转运、分销及销售的管理方法。

5）LIMS(Laboratory Information Management System)实验室信息管理系统

由计算机硬件和应用软件组成，能够完成实验室数据和信息的收集、分析、报告和管理。

6）TDM（Test Data Management）试验数据管理系统

企业试验过程中，日积月累大量试验数据没有得到管理和利用。如何管理和组织这些存放分散、类型多样、格式复杂的试验数据一直是一个困扰试验管理人员的难题。试验数据管理系统通过合理的调配试验资源，高效的利用试验台架以及试验设备，规范试验的流程，保证试验的准确、高效，避免重复。

四OT控制层（5个）

OT(Operation Technology)控制层是用于工业自动化、工业过程控制及相关系统的识别、感知、控制物理基础设施，OT控制层也是IT平台，软件，网络和端点的一部分。

4.1 API(Application Programming Interface)应用程序编程接口

是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。

4.2 OPC(OLE for Process Control)用于过程控制的OLE

OLE是一种面向对象的技术，利用这种技术可开发可重复使用的软件组件（COM）。OPC是一个工业标准，包括一整套接口、属性和方法的标准集，用于过程控制和制造业自动化系统。

4.3 PLC(Programmable Logic Controller)可编程逻辑控制器

专门为在工业环境下应用而设计的数字运算操作电子系统。它采用一种可编程的存储器，在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数和算术运算等操作的指令，通过数字式或模拟式的输入输出来控制各种类型的机械设备或生产过程。

4.4 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)数据采集与监视控制

以计算机为基础的生产过程控制与调度自动化系统，可以对现场的运行设备进行监视和控制。

4.5 DCS(Distributed Control System)分布式控制

相对于集中式控制系统而言的一种新型计算机控制系统，其基本思想是分散控制、集中操作、分级管理、配置灵活以及组态方便。

五物联网层（LOT层）（3个）

IoT（Internet of Things）物联网是互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。物联网一般为无线网，而由于每个人周围的设备可以达到一千至五千个，所以物联网可能要包含500兆至一千兆个物体。

5.1 CPS(Cyber-Physical Systems)信息物理系统

是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computer、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。

5.2 FC(Fibre Channel)光纤信道/网状通道

是一种跟ISCSI 或IDE有很大不同的接口，通常用于连接一个SCSI RAID（或其它一些比较常用的RAID类型），以满足高端工作或服务器对高数据传输率的要求。

5.3 Digital Twin(Digital Twin)数字孪生

是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

六基础架构层（12个）

6.1 APM(Application Performance Management)应用性能管理

致力于监控和管理应用软件性能和可用性。通过监测和诊断复杂应用程序的性能问题，来保证软件应用程序的良好运行(预期的服务)。

6.2 ISCSI(Internet Small Computer System Interface)小型计算机系统接口

基于 TCP/IP的协议，用来建立和管理 IP 存储设备、主机和客户机等之间的相互连接，并创建存储区域网络（SAN）。

6.3 LAN(Local Area Network)局域网

是指在某一区域内由多台计算机互联成的计算机组,一般是方圆几千米以内。

6.4 IaaS(Infrastructure as a Service)基础设施即服务

消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。

6.5 NAS(Network Attached Storage)网络附属存储

连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器。它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低总拥有成本、保护投资。其成本远远低于使用服务器存储，而效率却远远高于后者。

6.6 SAN(Storage Area Network)存储区域网络

采用网状通道（FC）技术，通过FC交换机连接存储阵列和服务器主机，建立专用于数据存储的区域网络。SAN专注于企业级存储的特有问题。

6.7 TCP(Transmission Control Protocol)传输控制协议

是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。

6.8 VPN(Virtual Private Network)虚拟专用网络

在公用网络上建立专用网络，进行加密通讯。在企业网络中有广泛应用。VPN网关通过对数据包的加密和数据包目标地址的转换实现远程访问。

6.9 ITIL(Information Technology Infrastructure Library)信息技术基础架构库

一系列信息技术（IT）服务管理的最佳实践。

6.10 ITSM(IT Service Management IT)IT服务管理

一套帮助企业对IT系统的规划、研发、实施和运营进行有效管理的方法，是一套方法论。

6.11 GSBL(Global Server Load Balance)全局负载均衡

实现在广域网（包括互联网）上不同地域的服务器间的流量调配，保证使用最佳的服务器服务离自己最近的客户，从而确保访问质量。

6.12 DNS(Domain Name System)域名解析系统

它作为将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使人更方便地访问互联网。

结束语

工业企业全业务数据资源中心的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术，对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现。产业互联网是传统企业借力大数据、云计算、智能终端以及网络优势，提升内部效率和对外服务能力，打通和整理营销、销售、设计、生产、服务及个性化定制等环节。全业务数据中心生产海量的结构化数据和非结构化数据也将推进产业互联网进化。（后记：感谢蔡春久老师给予指导）