国贸股份 x 袋鼠云：推进全链业务深度数字化，为产业综合服务插上数字化翅膀

数据治理是推动大型集团企业转型升级、提升竞争优势、实现高质量发展的重要引擎。通过全链数据结构化，实现业务对象、业务规则、业务流程数字化，推进全链业务深度数字化，夯实数据运营底座。

厦门国贸集团股份有限公司（简称“国贸股份”）是国有控股上市公司，同时也是首批全国供应链创新与应用示范企业，在“十四五”规划期内以聚焦供应链管理核心主业作为主要战略发展方向。供应链运营管理以大宗商品贸易为主，其交易往往具有交易量巨大、交易环节复杂、风险交易难识别、风险客商难管控等痛点。

随着国贸股份数字化转型不断深化，数据应用方面的需求不断扩展。但公司缺乏统一的大数据资产管理平台，导致在数据应用方面，岀现数据价值不凸显、数据标准不统一、数据质量不可控、数据共享不畅通等问题。

在此背景下，国贸股份与袋鼠云达成合作，携手打造全域统一，覆盖运管、风控、业务全过程数字化经营管理及分析决策的统一数据资产平台。对集团现有存量数据进行数据治理及挖掘，搭建数据管理体系，对增量数据进行有效管理和应用。通过梳理目前集团所有存量数据，提炼运营指标及管理指标，科学化管理公司数据资产和挖掘数据价值。

01 自下而上，从数据出发，沉淀数据资产

袋鼠云根据国贸股份的数据治理需求，结合内部现有数据开发平台产品，以业务应用场景为导向，形成集团统一的数据治理方案。

自下而上围绕数据治理、数据服务方向展开实施，其中数据治理以统一集团数据归集方式、数据质量标准、元数据维护标准、数据建模标准为目标进行建设，数据服务以满足集团下属各子公司数据需求为主。从数据出发，沉淀数据资产，完善数据权限管理，补充实时处理能力，统一调度工具，统一数据服务。具体建设内容包括以下几点，最终帮助国贸股份建立全域数据中心(ODS)：

1、数据采集/分发
覆盖离线采集管理、实时采集管理、数据分发管理，实现数据高效、有序流动；
2、数据开发平台
提供一站式、全流程开发支持，包括离线开发、实时开发两大模块；
3、数据资产平台
提供成熟数据治理套件，包括元数据管理、数据资产管理、数据标准管理、数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理；
4、数据服务平台
提供简易化的数据共享服务能力，基于零代码的理念快速生成API，提高数据开放与共享效率，快速释放数据价值；
5、运维管理平台
提供大数据产品的一站式部署、监控、升级服务，致力于最大化的节省运维成本，提供安全稳定的产品部署与监控。

02 自上而下，从业务出发，构建数据体系

自上而下围绕数据应用方向展开实施，从业务出发，构建数据体系。以聚焦供应链运营管理业务为核心，通过建立全域数据中心，统一数据服务标准，为业务运营提供标准化、统一化、实时的数据支撑，满足集团供应链运管部物流仓储管理、客商信用管理、价格管理、运营管理等部门数据分析需求，实施搭建签约销售/采购看板、物流仓储四大看板、授信额度跟踪看板、逾期数据分析看板、运管风险逾期周报填报等业务场景。

目前，集团内部数据中台共构建800余张表，数据执行任务总量500余个，分别对运营管理、物流管理、信用管理数据进行统一归集，按照业务指标逻辑进行数据处理开发，满足业务人员数据报表填报和数据统计分析应用场景。

1、运营管理场景
通过重新梳理客户逾期、客户赊销、现货敞口库存等业务报表数据，结合大数据平台取数能力，实现签约情况分析等场景建设，有效减轻业务人员每周报表加工填报的工作压力，同时提高业务数据线上留存能力。

2、物流管理场景
以物流合同、库点库存等数据为基础，进行统一汇聚处理，按照业务指标口径进行数据开发，实现物流仓储四大看板，为业务人员发现潜在风险和日常业务数据便捷查询提供有利条件。

3、信用管理场景
以客商授信用数据为核心，结合业务逻辑指标进行数据开发，实现信用管理场景建设，为业务人员控制客商授信额度、发现客商潜在风险、明确当前各行业产品盈利情况提供有效支撑。

03 创造推动“数字国贸”建设的新引擎

当前，国际产业链供应链正在经历重构，大数据已逐渐成为贸易企业进一步降低成本与提升贸易精准性的重要利器。此次数字化建设意义深远，为国贸股份的产业综合服务插上数字化翅膀，助力集团打造业内一流的数字化供应链，创造推动“数字国贸”建设的新引擎。

“在我司2022年的数据中台项目建设过程中，贵司工作专业、务实，与我司逐一、详细地对齐项目需求、痛点、核心关注点等，并且逐一落实实现路径。几位同事积极响应项目需求、统筹协调资源、克服种种困难完成了各项任务，是值得信赖的合作伙伴……”国贸股份在感谢信中如是说道，充分肯定了袋鼠云的技术与服务能力。

近日，袋鼠云重磅发布《数据治理行业实践白皮书》，白皮书基于袋鼠云在数据治理领域的8年深厚积累与实践服务经验，从专业视角逐步剖析数据治理难题，阐述数据治理的概念内涵、目标价值、实施路线、保障体系与平台工具，并借助行业实践案例解析，为广大读者提供一种数据治理新思路。

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