前阵子接触一家装备制造企业IT总监说了一个让他头疼了两年的问题。公司从2005年开始陆续上系统最早那套进销存是十几年前的供应商做的厂商早找不到了中间换过两次ERP每次都因为历史数据迁移留了一堆尾巴五年前又上了MES和WMS。结果就是公司里现在跑着六七套业务系统年代跨度十几年不同厂商、不同技术栈、不同字段定义彼此完全不打通。老板想做全量数据整合分析IT部门一摊手接不动。这种情况在制造企业里几乎是标配。异构系统对接是企业数据治理绕不开的第一道难关。为什么是第一道难关。因为问题不在单个系统而在系统和系统之间。据中国电子信息行业联合会发布的企业数字化报告制造业企业平均使用十五套以上业务系统跨系统数据一致性问题在受访企业中普遍存在。每套系统都是当年解决某个具体问题上的单独看都没错放在一起就成了数据孤岛。系统越多孤岛越深越往后越难接。把异构系统对接的难点拆开看核心卡在三件事上。第一不同厂商系统数据格式不一。同一类业务数据在A系统里是结构化字段在B系统里是自由文本在C系统里干脆嵌在备注栏里。要整合先得统一格式但谁来改谁都不愿意动自己的系统怕一改引起连锁故障。第二字段定义冲突。同一个客户销售系统记的是合同主体财务系统记的是开票抬头CRM系统记的是联系人所在公司。三套系统里客户指的根本不是同一个对象强行关联只会越对越乱。编码规则不同就更常见同一颗物料在不同系统里编码长度都不一样对都对不起。第三历史系统没API。十几年前的老系统当时就没留接口文档现在想对接连数据库表结构都未必看得懂。这是企业数据打通最棘手的一类——系统在跑、数据在里面、但拿不出来。过去企业解决异构对接无非几条老路。第一条是写接口做点对点打通。两个系统写一个接口三个系统写三个N个系统写N的平方个。系统一多接口矩阵爆炸IT部门维护到崩溃。这种做法还伤原系统因为要改原系统的结构去适配接口。第二条是上数据仓库做ETL。把各系统数据抽到一个库里统一。问题是工期按月算每次业务变更都要重做ETL而且数据进了仓库就滞后了做不了实时。数据仓库解决的是数据搬过来没解决数据彼此认识。第三条是推倒重建。把老系统全换掉上一套统一的新平台。这条路只有少数大型企业走得动多数企业既没这个预算也承担不起业务停摆的风险。企业上系统花了几百万几千万不可能推倒重来。几条路走下来问题反复出现在同一个点都在试图改系统或者搬数据没解决最核心的那一层——让不同系统的数据在语义上能彼此理解。异构系统对接要真正做通关键在于做语义层面的统一而不是数据层面的搬运。这就是本体语义平台要做的事。本体语义平台能够把企业多个异构系统的数据用统一的语义模型关联起来让不同年代、不同厂商系统的数据说同一种话的数据治理平台。它的核心思路是架在现有系统之上做翻译而不是做改造。具体分几个层面。第一层数据库直连只读不破坏。向量空间JBoltAI的本体语义平台对企业现有系统的数据库做只读接入不修改原系统结构、不侵入原系统逻辑。对客户系统零侵入是异构对接最重要的原则。企业最怕的是为了做数据集成把正在用的系统搞出问题只读接入把这个风险彻底规避了。第二层AI分析数据库表结构生成接口。这是解决老系统没API的关键能力。把系统说明书、数据库文档丢给AI向量空间JBoltAI能自动分析表结构、识别字段含义、生成可调用的接口。没有API有数据库连接就行。连数据库文档都没有把说明书丢给AI它能自动分析表结构生成接口。第三层本体语义统一字段定义。这是异构对接真正的核心。把不同系统里的客户、物料、订单这些核心业务对象在语义层上做一次对齐——A系统叫往来单位、B系统叫合同主体、C系统叫客户在语义模型里指向同一个本体概念。系统一多字段定义冲突全在这一层消解。第四层把异构数据关联到统一语义模型。前面三步是让数据能被取出来、能被理解这一步是让数据能彼此关联。AI沿着语义网络自动遍历一个物料能自动关联到它的采购记录、库存记录、质量记录、成本记录而这些记录原本分散在三四个不同系统里。跨系统数据打通到这一步才算真正完成。这里有个原则必须强调异构对接不是改系统是让所有系统变得可理解、可关联。企业的数据分散在十几个系统里每个都是不同年代不同厂商的本体语义平台做的是翻译让不同系统的数据说同一种话。这个原则守住企业数据集成才不会动辄伤筋动骨。给企业几条实在的判断。第一异构对接别从写接口开始。先理清企业有哪些核心业务对象、每个对象在各个系统里分别叫什么把这层语义地图画出来对接才有方向。第二保护原系统是底线。任何要改动原系统结构的数据集成方案都要慎重企业正在跑的业务系统经不起折腾只读接入是最安全的做法。第三从向量空间JBoltAI服务过的企业来看异构系统对接能不能成七成取决于语义对齐做没做透三成才看技术实现。企业数据打通的本质问题从来不是技术能力够不够而是不同系统的数据能不能被翻译成同一种语义。把这层想明白企业数据集成才不会一直在写接口和搬数据里打转。
