重工业数字化转型创新实践：某国家特大型钢铁企业如何快速落地基于实时数仓的数据分析平台

使用 TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量替代 OGG, Kettle 等同步工具，以及基于 Kafka 的 ETL 解决方案，「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。

TapData 持续迭代产品能力，优化用户体验的同时，也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑，力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在钢铁行业做出的实践以及展望。

当下，随着 5G、云计算、大数据、人工智能、工业互联网等新一代信息技术的加速应用，并逐渐被现行工业体系吸纳、消化、融合，重工业不再仅仅是传统意义上的钢铁洪流与机器轰鸣，而是融入了智能化、绿色化、数字化的全新面貌，日益涌现出新业态和新模式。

其中，钢铁行业作为重工业的重要支柱，正在经历深刻的变革。向前追溯，新中国成立伊始，确立了以钢铁为代表的重工业优先发展战略。“一五”时期，中国钢铁工业提出了“三大、五中、十八小”的战略布局，推动了一批重点钢铁基地的建设，为国家工业化进程奠定了坚实的基础。此后，钢铁行业伴随着中国经济的飞速发展而不断壮大，已从高速发展阶段进入高质量发展阶段，产业结构性调整、提升空间放大。

然而，传统的生产运营方式的逐渐暴露出瓶颈，既有高能耗、高排放的挑战，又遇管理流程复杂、跨部门协作不畅、信息孤岛、决策效率低等问题，逐渐难以适应现代化的发展需求，行业亟需转型升级。为此，钢铁企业纷纷布局数据中心、智能化生产线和工业互联网平台，迈向新的发展阶段。类似的数字化转型不仅局限于生产过程，还扩展到了供应链、物流等多个领域，持续打通数据壁垒，实现跨部门的协同和智能化运营。

本期案例便将聚焦于某国家特大型钢铁企业（以下简称“某钢”）的数字化创新实践。

一、客户背景：系统复杂，数据源多样，数据整合难

成立于二十世纪五十年代，某钢身为钢铁工业的老牌企业，产业链、生态圈不断健全，企业高质量发展的步伐越迈越大、越迈越矫健。面对新时代对于重工业发起的挑战与召唤，某钢围绕“一切业务数字化、一切数字业务化”的转型思路，打造企业竞争新优势。积极通过数字化手段，端到端的全面数据资产整合，打破数据壁垒，实现从采购、生产、销售等各业务环节全要素、全流程、全价值链的集成，提升企业运营管理效率。

作为转型过程中的核心驱动力，数据资源的高效整合与利用成为了钢铁行业升级的关键，也是某钢在实践中面临的主要挑战。
在国内外市场布局的不断加深中，某钢的业务也迅速扩展，覆盖范围和规模持续扩大。尤其是在新的数字化转型的关键阶段，智能供应链管理、生产线优化、个性化定制、全球销售分析、实时财务监控以及 ESG 监控等需要消费数据资源的业务场景越来越多，而且对数据的实时性、准确性和可用性提出了更高的要求。

随着供应链管理、生产线监控和销售分析等关键业务流程的智能化升级，这些系统需要即时获取最新的生产数据、库存状况和市场反馈，以便快速做出响应和决策。尤其是在面对复杂的多并发查询、跨系统数据整合以及多业务系统的协同运作时，数据的实时同步变得至关重要。如果无法在短时间内实现数据的精准同步和汇总，业务响应的滞后将直接影响生产效率和市场竞争力。

一方面，某钢内部系统复杂，数据源种类多，面对愈加旺盛的数据需求，需要有效提升数据整合效率；另一方面，历史方案中选用的实时数据同步工具，有一定的学习门槛，对技术人员要求较高，能力无法跟上需求变化，易用性差，排错麻烦。

与此同时，某钢的历史数仓方案是以 Hive 为数据处理底座，而 Hive 作为批处理引擎，擅长离线数据处理，但在实时性要求较高的业务场景中往往表现不佳。而随着业务需求的增加，尤其是在面对复杂查询和多并发场景时，Hive 的响应速度逐渐显露出瓶颈，无法满足实时数据分析和处理的需求。这导致系统在处理大规模实时数据时效率低下，延迟明显。为解决这些问题，亟需引入更适合实时处理的解决方案，以提高系统的响应速度和数据处理能力。

与这样的数仓迁移需求相伴，为确保整个数据链路的流畅运行，选择更加合适的实时数据同步工具的需求也更加迫切。基于这些考量，某钢决定引入 Apache Doris 作为新一代数仓引擎，将现有数仓架构逐步迁移上去，并选择 TapData 来承担实时数据复制和集成部分的工作，希望借助二者出色的低延迟能力和高性能处理，解决现有架构中遇到的诸多问题，提升整体数据处理的实时性和性能。

二、解决方案：TapData + Doris，构建高效、实时的企业级数据分析平台

主要场景：

• 数据源：Doris、MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、DWS，Hudi、Hive 等
• 业务系统：ERP、OA、MES 等
• 成果反馈：已上线生产链路约 20+ ，运行状况稳定，性能表现良好

① Doris：高性能实时分析的核心引擎

作为数仓迁移的目标平台，Doris 凭借其 MPP 架构和列式存储，能够在复杂查询和高并发请求下提供卓越的性能。其高效的数据压缩技术和向量化执行引擎，使得 Doris 在处理大规模数据时可以显著降低延迟，快速响应查询请求。Doris 支持实时数据写入，这对于需要增量更新和实时数据处理的场景尤为重要。通过 Doris，某钢能够从根本上解决当前数仓方案所面临的批处理滞后和查询延迟问题，进一步提升业务数据的时效性和决策的实时性。

此外，Doris 的内置多维分析能力，为某钢提供了在不同业务维度上快速执行复杂查询的可能，极大提升了数据分析的效率。无论是生产系统的实时监控，还是跨部门业务的综合分析，Doris 都能提供及时准确的数据支持。

② TapData：高效的数据同步与集成平台
为了保障数据在迁移过程中以及新架构上线后的平稳流转，TapData 扮演了关键的角色。作为一款支持多源异构数据库同步的集成平台，TapData 能够无缝连接现有的 ERP、OA、MES 等业务系统中的 MySQL、SQL Server、Oracle 和 DB2 数据库，确保各个系统间的数据同步顺畅、高效。TapData 的核心优势在于其 0 侵入式 集成能力，无需对现有系统进行大幅改动即可实现数据的实时同步，极大减少了迁移过程中的风险和工作量。

TapData 不仅能够解决传统同步工具在易用性和性能上的短板，其内置的自动化任务管理功能和可视化操作界面，降低了数据同步的复杂性，缩短了实施周期。对于某钢这样的大型企业来说，TapData 帮助他们快速构建了一条灵活、易于扩展的数据通道，实现了历史数据和实时数据的无缝融合。

③ 高效实时的数据链路

在实际操作中，TapData 实现了来自 MySQL、SQL Server、Oracle 等数据源的实时数据采集，并将这些数据同步至 Doris 等数据目标的过程中保持了数据的一致性与完整性。通过对数据流进行统一管理，TapData 能够根据业务需求动态调整数据同步的频率和模式，确保在多系统环境中实现跨部门、跨平台的数据流通和共享。

这种灵活性使得某钢不仅能够完成从历史方案的顺利迁移，还可以在未来的扩展中应对不断变化的业务需求。此外，Doris 的实时处理和分析能力，使得数据一旦同步到位，便可以立即进行处理和分析，极大缩短了数据的决策路径。

④ 未来扩展：弹性可扩展架构

随着业务的不断发展，某钢的数据量和数据处理需求将持续增长。Doris 和 TapData 的组合为企业提供了强大的扩展性。Doris 的分布式架构支持动态扩展存储和计算资源，能够轻松应对数据量的爆炸式增长。与此同时，TapData 的模块化设计允许企业根据需求快速添加新的数据源或目标端，无需中断现有的数据链路。

⑤ 方案优势总结

TapData + Doris 的数据方案的逐步上线，为某钢的数智化转型带来：

• 高效的数据同步能力：TapData 实现了异构数据库之间的高效同步，保证了系统间数据的一致性和实时性。
• 强大的实时分析功能：Doris 的高性能和低延迟特性，使得某钢能够进行快速的实时数据查询和多维分析。
• 易用的操作和维护：TapData 提供了简单的配置界面和全方位的任务监控，减少了运维难度，提升了系统的可维护性。
• 弹性的扩展架构：Doris 和 TapData 均具备弹性扩展能力，能够应对未来业务增长带来的数据量增加和处理需求的变化。

通过这一数据方案，某钢不仅解决了现有系统的性能瓶颈和实时性问题，还为未来的数字化转型和智能制造提供了坚实的数据基础。今后，TapData 也将持续挖掘实时数据在重工业的实用性价值，为从业者提供更多运营灵感，帮助更多企业应对数据管理的复杂性。

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