企业简介

中国第一汽车集团有限公司是国有特大型汽车企业集团，是国家“一五”计划重点建设项目之一。中国一汽经过七十年的发展，建立了五大生产基地，构建了全球化研发布局，拥有红旗、解放、奔腾等自主品牌和大众（奥迪）、丰田等合资品牌，累计产销汽车超过5700万辆，销量规模位列中国汽车行业第一阵营。

当前，中国一汽坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，坚持高质量发展“硬道理”，全面推进“531”规划纲要，坚定信心、开拓奋进，创新创造、干事成事，全力向“把中国一汽建设成为用创新的产品和服务不断创造价值的移动出行科技公司”奋勇前进，努力为强国建设、民族复兴伟业作出新的更大贡献。

业务挑战及需求

传统汇报方式耗时耗力，缺乏便捷可视化手段

传统方式处理大量数据时显得力不从心，难以进行深入的数据挖掘和多维度分析，使得数据分析往往浅尝辄止，得不出有价值的结论和指导。但是如果采用系统开发的方式进行可视化看板开发，不仅耗时漫长，而且成本高昂，一旦需求发生变化，就需要重新经历漫长的修改-测试-部署周期，也并非高效的解决方案。

如何呈现企业真实的运营状态，不同人对指标的理解并不一致

指标数据在公司战略规划与日常管理中扮演着举足轻重的角色，其准确性直接影响到决策的有效性，错误的数据导向可能导致严重的决策失误。因此需将指标作为关键业务对象进行结构化管理，统一指标命名规范，发布指标卡片，保证指标定义清晰，业务含义理解一致，以确保每位数据消费者对指标的理解高度一致，从根本上消除因口径不一引发的数据混乱。

多数据源、多加工链路难以保证数据准确性

由于缺乏统一的数据流转和处理框架，数据在多个系统间流转时，经常发生格式转换错误、信息丢失或重复计算等情况，导致数据差异显著。这种复杂且混乱的数据流向不仅增加了数据一致性和准确性的管理难度，还严重影响了基于数据的决策可靠性。

顶层会议决策难、效率低、运维工作量大

集团顶层会议场景是集团内BI看板最为重要的应用场景之一，看板从制作到审核到应用涉及到业务部门、报告行管、集团高管等多个角色，而这冗长的顶层会议管理流程中暴露出了以下几点问题：

① 报告数据准确性差：存在未经治理的指标私自上会的情况，导致无法通过数据来判断业务问题原因的真实性；

② 报告审核周期长：线下汇报审核，报告反复修改；

③ 一次汇报涉及多触点：每次会前在帆软开发报告页面，在宜搭提集成申请，在驾驶舱PC端查看会议内容；

④ 业务报告人员变更之后，不了解顶层会议管理规范，出现菜单名称不符合规范等问题；

⑤ 无法高效的完全按照规范来约束业务汇报的内容、范围、形式，每次会前需要人工审核5类、11项内容（每次会前投入40小时审核工时）；

诸多问题导致顶层会议决策难、效率低、运维工作量大。

自助分析成本高，找数据、理解数据困难重重

随着帆软工具在顶层会议、部门级会议等场景的推广，它逐渐成为各业务部门进行日常数据可视化与分析的首选工具。然而，用户在实践过程中频繁遭遇两个核心挑战：数据从哪里来与各字段都是什么含义，这一难题在跨领域数据分析课题中表现得尤为明显。

解决方案

数据工作台

为了解决上述各项问题与挑战，中国一汽踏上了数智化转型之路，其中一项重要的工作内容就是建设了基于云原生理念的数据工作台，数据工作台覆盖了数据采集、数据治理、数据建模、数据服务等数据应用全流程，服务于各领域数据消费者、数据管理者、开发者以及数据行管，以“智能工作流”方式驱动核心数据业务开展，打通八大作业平台，涵盖统一数据资产查询、自助BI定制、工作流程管理、实现数据能力复用、数据资产高质沉淀，支撑数据服务消费、指标治理、信息架构治理等核心业务孪生。

指标治理

背景

中国一汽结合指标数据治理实践，形成一套完善的指标治理工作方法。由业务单元产生指标，保证指标的业务来源可追溯，在数据探源过程中调用信息架构治理能力和数据质量管理能力，保证指标的数据源可信可靠，最终交付数据服务支撑BI驾驶舱及自助分析数据消费。

方案

构建“五阶十六步”指标治理方法用于指标管理与开发，同时搭建指标资产平台管理指标治理过程。

成效

指标直连工作线上化，支撑顶层会议报告及Easy头条驾驶舱35份报告215个指标服务的订阅，提供查询指标负责人、数据管家服务。

指标资产平台累计的数据资产包括指标936个、数据项2395项、信息架构认证数据源（到属性）1988项、指标数据服务266个（API服务58个、数据集服务208个）。

数据中台

背景

在集团数智化战略及数字化转型大背景下，面对日益复杂的业务场景以及飞速增长的数据需求，为承接集团公司数智化战略要求，数据中台，作为承载数据治理，提供核心运算能力，实现数据运营并发挥数据价值的核心基础设施，建设工作已经刻不容缓。

方案

采用阿里云整体解决方案，搭建底层核心存算能力和顶层数据开发管理工作台，实现数据中台各层功能。

成效

一汽集团已成功搭建起全域数据中台，涵盖了从数据接入到应用的全链条，包括数据的接收、存储、计算、研发、服务与应用，实现了各技术层级的无缝集成。数据中台不仅促进了跨业务领域的数据融合与分析，加速了创新应用场景的实施，还为集团未来的业务扩张预先准备了核心数据存储与强大的计算能力支持。

数据分析平台

背景

从业务视角难以获取企业全量的数据资产，只能“管中窥豹”的获取权限内分配的部分数据；从IT视角对于指标平台内的数据用量、热度指标缺乏概念，对于中台建设的价值难以体现；

方案

1.数据资产查询：构建统一的数据资产查询门户作为数据探索的首发站；

2.资产目录构建：建立一套全面的数据资产目录，涵盖集团下所有主题域分组，优化提升数据资产的价值；

3.自助BI开发：打通数据分析作业平台和帆软系统，允许用户直接将申请过的数据使用在帆软报表中，实现仪表板复用和定制化的汇报视图。

成效

平台拥有1,000+项指标资产，为精准衡量业务绩效提供了坚实基础；1,300+个源系统资产，确保了数据来源的广泛性和可靠性；140项分析资产，助力用户快速解锁深度洞察；1,500+个数据集服务，为数据应用与创新开辟了无限可能。这一系列丰富的数据资产，共同构建了我们平台的强大支撑力与服务能力。

典型应用场景

一汽集团典型应用场景按照分类可分为两大类，分别是业务感知与业务洞见。

业务感知

在集团各部门的日常运营及管理实践中，普遍存在着周期性的汇报流程，在以往的流程中，各级业务人员通常会编制Excel报表模板，随后分发至各个责任部门或填报人手中，以便他们根据各自的业务进展和绩效指标填写相关信息。完成填报后，这些Excel文件被逐一回传至统筹人，整合、提炼、分析、包装，形成一份全面而深入的周期性汇报文件，供高层决策参考。

这一传统流程背后隐藏着效率低下、数据一致性难以保证、分析深度受限、协同困难等问题。

由一汽数据分析团队建立填报需求响应机制，将需求信息结构化，帮助用户梳理所需填报的内容，并基于可视化经验完成汇报页面草图的绘制，以备注卡片的形式对所有展示及联动逻辑进行说明，并且清楚标注所用到的维度/字段，便于开发人员清楚了解需求，减少沟通成本。

业务洞见

部分业务人员在数据分析的专业知识与技能上尚存不足，对于如何运用科学的分析方法来解构业务问题缺乏足够的理解和实践经验。同时，面对功能强大的帆软工具，部分人员感到陌生与困惑，尚未掌握如何有效利用其丰富的功能模块进行数据挖掘、处理与呈现，这限制了他们从数据中提炼有价值洞察的能力。

提升分析技能与帆软工具应用能力：开展定制化培训计划，组织系列数据分析培训课程，内容涵盖基础数据分析理论、帆软工具操作实践、以及行业最佳实践分享。培训课程结合实际业务场景，设计实操练习，确保业务人员能在指导下亲手操作，从理论到实践全方位提升。

帆软工具以其高度的灵活性、强大的数据处理能力和直观易用的可视化界面，成为助力集团数字化转型的重要伙伴。它不仅能够整合来自不同源系统的海量数据，实现数据的快速清洗、整合与标准化，还支持用户通过简单拖拽操作就能创建出丰富多样的图表和仪表板，让复杂的数据故事以一目了然的方式呈现出来。

总结与展望

聚是一团火，散是满天星。在数字化转型已成为企业必答题的今天，需要有这么一群人，像“盗火者”一样，在公司培育出跨越时代的数字化火种，点亮数字化的科技树。中国一汽作为数字化转型先锋，要以为红旗赋能管理能力、成为世界一流的管理标杆为使命，要成为数字化变革、体系变革、价值创造、能力提升的箭头企业，勇于深入底层，构建自主先进能力；敢为人先，创建自主理论体系；踔厉奋发，构建差异化能力；履践致远，追求极致的工作质量，引领业务创新，推动集团公司数智化转型。