Manufacturing Data Layer & Metamodel
Kiến trúc dữ liệu sản xuất cấp tập đoàn theo mô hình lakehouse liên hợp kết hợp quyền sở hữu theo miền nghiệp vụ, kèm metamodel và đồng bộ metadata theo thay đổi để các nhà máy hiểu chung một ngôn ngữ dữ liệu.
Bối cảnh và vấn đề
Mỗi nhà máy tự xây kho dữ liệu riêng với cách đặt tên và định nghĩa chỉ số khác nhau. Muốn so sánh hiệu suất giữa các nhà máy thì phải ánh xạ thủ công từng trường dữ liệu, mất hàng tuần và làm lại mỗi khi có thay đổi. Việc đưa AI vào dùng chung càng bất khả thi vì mô hình không biết dữ liệu ở nhà máy này có cùng ý nghĩa với nhà máy kia hay không.
Giải pháp
Thay vì ép tất cả về một kho tập trung, chúng tôi chọn mô hình lakehouse liên hợp: mỗi miền nghiệp vụ giữ quyền sở hữu dữ liệu của mình nhưng tuân theo một metamodel chung. Metadata được đồng bộ tự động theo cơ chế bắt thay đổi, nên khi một nhà máy sửa cấu trúc dữ liệu thì phần còn lại biết ngay mà không cần ai báo. Lớp truy vết nguồn gốc và quản trị dữ liệu đi kèm cho phép trả lời được câu hỏi con số này đến từ đâu, điều kiện bắt buộc trước khi giao dữ liệu cho AI.
Kiến trúc kỹ thuật
- Nguồn dữ liệu từng nhà máy
- Data contract theo miền
- Lakehouse liên hợp
- Metamodel dùng chung
- Truy vết và quản trị
- Ứng dụng phân tích và AI
Kết quả
- Bản thiết kế kiến trúc bàn giao đúng hạn, làm cơ sở cho triển khai quy mô toàn cầu
- Đồng bộ metadata tự động thay cho việc ánh xạ cấu trúc dữ liệu bằng tay
- Khả năng liên thông dữ liệu giữa các nhà máy được cải thiện rõ rệt
- Nền tảng đủ điều kiện để đưa vào các bài toán AI và tác tử ngôn ngữ ở cấp tập đoàn
- Quyền sở hữu dữ liệu vẫn thuộc về từng miền nghiệp vụ, tránh nút thắt tập trung
Giao diện minh hoạ
Dựng lại bằng dữ liệu mẫu. Không phải ảnh chụp hệ thống thật.
Công nghệ sử dụng
Bắt đầu bằng một buổi khảo sát, không mất phí.
Kể cho chúng tôi công đoạn đang tốn người nhất. Trong vòng một tuần bạn sẽ nhận được đánh giá thẳng thắn: nên làm, chưa nên làm, hay có cách rẻ hơn mà không cần tới AI.
hello@datathinkai.com · [số điện thoại]