SKI E&S Data Intelligence Platform建设

项目背景

在当今企业环境中，AI 和数字化转型已成为必需。关键挑战已从单纯积累海量数据，转向如何有效探索、分析并转化为业务价值。

SKI E&S 为奠定 AI/DT 基础并扩大实际数据应用，推进企业综合数据平台建设。通过整合采集内部结构化、非结构化、实时数据及外部来源，建立云端共享存储和分析、探索、应用环境，提升数据驱动的业务体系。

项目范围

• 数据采集：建立内外部结构化、非结构化及实时数据采集体系
• 处理及存储：建设企业数据湖仓、数据仓库及数据集市
• 分析及可视化：提供个人分析空间及 BI 分析可视化环境
• 数据目录：建设业务数据目录及数据探索体系
• 数据治理：定义原则、政策及流程
• 数据基础设施：云基础设施建设及运营

实施内容

1. 数据采集体系建设：

整合采集分散的内外部结构化、非结构化及实时数据，稳定加载至企业数据资产基础 Raw Zone。同时实现周期性大批量及实时数据采集流程自动化。

2. 数据处理及存储：

– 数据湖及集市：加工、清洗源数据，建设可用于业务分析及决策的数据湖和集市，并按数据生命周期设计存储结构及保留政策。

– Airflow 开发：实现批量及周期性采集、加载、处理流程，建立流水线调度、重处理及监控机制。

– 平台迁移及集成：将现有可再生能源服务迁入新平台，验证迁移数据一致性，并通过并行运营实现服务稳定。

3. 数据分析及可视化：

围绕关键指标开发仪表板及报告，直观呈现业务洞察。通过个人分析空间及 BI 可视化环境，提高数据可访问性与可用性。

4. 数据目录：

构建 IT 技术元数据及业务数据目录，通过自动生成、韩语化及 API 集成，建立易于探索和理解数据的环境。

5. 数据治理：

分析现有管理状况，定义治理原则、政策及核心流程，系统化企业数据管理基础。

成果及预期效益

SKI E&S 成功建设覆盖采集、加工、清洗、分析、应用及治理全过程的企业 Data Intelligence Platform。

将分散数据整合为资产，通过生命周期存储结构及自动化流水线提高效率与扩展性。稳定迁移可再生能源平台，为在单一平台统一管理和应用企业数据奠定基础。

直观的数据目录及 BI 环境帮助用户轻松查找并立即使用数据，支持快速、准确的决策。

通过明确的治理原则及流程，建立持续保障数据可信度与质量的制度基础，为加速企业 AI/DT 及持续数据驱动业务创新奠定基础。