客户案例：汽车行业数据建模最佳实践

作者：苏冬妮，阿里云全球技术服务部

一、 企业需求与现状介绍

本篇文章将围绕某汽车企业项目上的智能建模实践展开，为您介绍汽车生产业务的建模工作细节。

该项目总规模涵盖了生产车间IOT 平台，生产系统平台，数据中台以及其他智能化数字应用几大模块。数据链路也是自下而上依次生长。数据建模工作内容是在建设数据中台时的一个重要环节，需要我们为客户从零到一搭建汽车生产业务的数据分析指标体系。

数据架构

工业企业的数字指标建设，一切都是围绕快速，实用为导向来开展工作，存在着以下特点：

• 缺少成熟的数字研发人员阵型，对汽车生产领域的指标需求不明确。

• 注重研发规范、业务标准。

• 自带工业基因，对工作进度体感要求较高。

因此，在开展建模的工作的时候，我们主线围绕着One Data 方法论，同时也有选择地结合了客户实际业务情况，帮助其打造整个数据中台模型体系。

二、 数据建模工作实施步骤

在该车企展开的建模工作主要分为如下几个步骤：业务调研、指标需求确认、规范定制、建模设计。

建模步骤

《全链路数据治理-智能数据建模 》——客户案例：汽车行业数据建模最佳实践(2) https://developer.aliyun.com/article/1230832?groupCode=tech_library