数据架构梳理是为了理清企业运行过程中所产生的数据，包括：数据类型及其结构模型、分布情况、传递路线等。在实际生产中，一个制造型企业的数据会以不同的结构模型分布在不同的系统里、并以不同的路线在不同的系统之间进行传递，整个数据架构会非常复杂。如下图所示：
PLM将产生的MBOM、基本工艺路线、设计质量标准等数据，分别传递给ERP、MES、QMS；ERP将来自CRM的订单预测和来自PM的销售订单转化成生产计划后传递给MES，同时把生成的物料需求计划传递给SCM；另外，在实际生产中产生的变更会涉及多个系统，如：QMS、MES、SCM、PLM等，分别对应质量规格变更、生产计划变更、供应商变更、产品设计变更等情况。
面对这样复杂的体系，如果不预先对数据架构进行仔细的梳理，可以想象在系统实施后，用户使用信息系统时会是什么样的场景。然而，要把这样复杂的数据架构梳理清楚并非易事，尤其是企业通常会拥有多个系统，而每个系统的供应商都不太会去过多的关心其它系统的数据结构模型及传递途径，这也是造成信息孤岛的重要原因之一。
那么，数据架构梳理的工作谁来做？
毫无疑问，这需要企业自己来做！您是您企业数据的所有者，没有人比您更关心数据管理的效率了，同时，也没有人比您更了解整个数据的体系架构。为了更有效的完成这项工作，您需要掌握一些方法。
首先就是绘制不同系统之间数据交互的状态机，上面这张图就是一个典型的多系统状态机。绘制状态机的时候，要注意几个原则：1）识别出每个系统的主数据、2）用单向箭头表示数据流向、3）如果数据有双向交互请用两条带箭头的线条来表示、4）用“事件”表达同一处理发生在多个系统的情况。
请注意，在绘制状态机的过程中，您会发现很多不顺畅的地方，请别着急去改动，先按现有情况绘制完整，形成一个现有状况的版本，然后再去绘制未来您希望达到的状况，这时，您会得到一系列优化数据管理的建议，请记录下来这些宝贵的建议并寻求老板的支持，最终把它们转化成行动。
企业服务总线
当实际情况变得更复杂的时候，单靠绘制未来状态机的方法、可能得不到您想要的优化结果。因为状态机是一种网状结构，当数据交互多到一定程度的时候，网状结构的数据交互模式本身已不适合数据管理的要求。这时，您需要打破传统思路，把网状结构转化成星形结构、或者是总线结构，企业服务总线（Enterprise ServiceBus，简称ESB）就是这样一种思路，如下图所示：
这是一种中间件技术，提供了网络中最基本的连接中枢，支持异构环境中的服务、消息，以及基于事件的交互，并且具有适当的服务级别和可管理性。该框架的首要目标是使用标准的开放协议以及经过验证的应用集成模式，将不同的应用系统集成起来。为完成这一目标，ESB连接框架中定义了一系列的构件，用来处理不同系统的数据交互，包括三个核心部分：1）适配器、2）路由器、3）应用组件。
在数字化工厂建设的实际项目中，我们把ERP、MES、PLM等系统看成是不同类型的应用，首先对主数据的归属进行重定义，比如：供应商主数据放在ERP里还是放在PLM里、BOM表放在PLM里还是放在MES里等等。然后定义ESB存取主数据的原则，并把这个原则放在ESB路由器里实现。
借助这个思想，企业可以快速的开发出低成本的ESB解决方案，减少在数据集成上不必要的投资。
主数据管理平台
然而，对于一个大型企业，当数据类型、数据量大到一定程度时，ESB的思想也许会无法满足数据管理的要求，这时可以考虑使用MDM（Master Data Management）的解决方案。该方案提供了强大的数据清理以及数据集中管理的功能，帮助企业实现对产品或客户等主数据的统一管理。其主要优势是跨系统的数据维护，比如，一个集团有多个系统，或者新并购一家公司，若想对这个公司进行快速的整合，这类问题都可以在MDM中轻易解决。
下图是MDM的一个典型架构：
限于篇幅，我们不展开介绍，感兴趣的读者可以在网上搜索更详细的资料进行学习。在这里，我们简单罗列一些应用场景，以资大家加深对MDM的印象，这些场景包括：主数据合并、数据清理及复制、数据标准化及分类分层管理、全局相关主数据的自动同步、主数据质量控制等等。
可以说，MDM是实现工业大数据应用的重要基础。
好了，希望通过这些简单的介绍，能让您对数据架构梳理有个初步的认知，更希望通过这些认知、能激发起您迎接挑战、探索未知的勇气！
谢谢大家！
作者：张文豪西门子智能制造创新中心高级顾问华盛顿大学商务分析师美国质量协会 6-Sigma黑带工信部赛迪研究院特聘智能制造评测专家
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