一、项目背景与目标

随着智能制造、智慧运营等业务持续推进，制造企业对数据实时性、融合能力和应用效率提出了更高要求。海信集团在数字化转型过程中，业务系统数量不断增长，ERP、MES、CRM、App 等系统沉淀了大量业务数据，传统数据处理模式逐渐难以满足集团级实时运营、智能制造和用户服务场景的数据需求。

为进一步提升数据价值释放能力，海信集团需要建设一套统一、高效、稳定的实时数据融合平台，打通多源异构数据，实现数据实时流转，为智能制造和业务创新提供数据基础。

技术目标

1. 构建统一实时数据底座：打通 ERP、MES、CRM、App 等多源业务系统，实现异构数据统一接入、实时融合与高效流转。
2. 提升数据处理与运维能力：实现高吞吐、低延迟的数据处理能力，同时提升数据链路监控、任务管理及平台稳定性。

业务目标

1. 支撑实时经营与智能制造场景：通过实时数据能力支撑经营分析、生产监控、设备运维等核心业务场景，提升业务响应效率。
2. 推动数据驱动的用户运营与业务创新：基于实时用户行为和业务数据，支持用户画像、个性化服务等应用，释放数据价值。

面对集团级实时数据建设需求，海信需要的不仅是一套数据同步工具，而是一套具备企业级稳定性、扩展能力和运维能力的数据基础设施。

DataPipeline 企业级实时数据融合平台具备以下优势：

· 多源异构数据融合能力
支持关系型数据库、NoSQL 数据库、国产数据库、数据仓库、大数据平台、云存储及 API 等多类数据节点，能够满足复杂 IT 环境下的数据连接需求。

· 高性能实时处理能力
针对不同数据节点提供 TB 级吞吐能力和秒级低延迟增量处理能力，满足制造、运营等实时业务场景的数据需求。

· 企业级稳定性与运维能力 
通过分布式架构、高可用设计、丰富容错机制以及全链路监控能力，保障关键业务场景长期稳定运行。

三、实施方案

DataPipeline 为海信集团建设实时数据融合平台，实现数据从业务系统到数据平台及应用场景的高效流转。

实时数据融合平台架构

整体架构围绕“数据采集—实时处理—数据分发—业务应用”展开：

1. 多源数据统一接入

平台接入营销系统、实时订单、用户画像及各类业务数据，实现集团内部多业务系统的数据汇聚。同时，平台全面适配 MySQL、Paimon、Kafka 等数据库及消息系统，满足复杂技术环境下的数据连接需求。

2. 实时数据处理与分发

通过 DataPipeline 实时数据处理能力，将业务数据持续同步至数据湖、数据仓库及实时分析平台，形成稳定、高效的数据流转链路。

3. 支撑核心业务应用

基于实时数据融合能力，平台重点支撑以下业务场景：

- 实时运营大屏与集团驾驶舱  
  实时展示销售、生产进度、用户活跃度等关键指标，为管理层提供及时经营洞察。

- 智能设备运维与故障预警
  连接智能电视、冰箱、空调等设备数据，实现设备状态监控、异常识别和主动服务。

- 实时用户画像与个性化运营
  基于用户行为数据，实现内容推荐、广告投放及用户体验优化。

- 供应链全链路可视化
  实时同步订单、生产、发运和库存信息，提高供应链协同效率。

四、实施成果

项目上线后，DataPipeline 实时数据融合平台每日处理数据量超过100GB，高峰时段消息吞吐突破10万条/秒，各业务实时链路稳定运行，为海信集团智能化转型提供可靠的数据底座。

构建稳定高效的实时数据底座

· 多源异构数据统一融合

打通集团多个业务系统，实现异构数据实时接入与高效流转，提升数据整合能力。

· 高性能实时处理与稳定运维

支持高吞吐、低延迟的数据处理需求，并通过全链路可观测能力提升平台稳定性和运维效率。

项目同时构建了集团级实时数据架构，标准化数据链路建设流程，使新业务上线周期由周级缩短至日级，为未来 AIGC、实时 AI 等创新应用提供数据基础。

推动智能制造与业务运营实时化升级

· 实现实时经营与智能制造洞察

通过实时数据支撑经营分析、生产监控、设备预警等场景，提升业务响应效率与运营能力。

· 驱动用户服务与业务创新

基于实时用户行为数据，支持用户画像、内容推荐、个性化服务等应用，推动用户体验优化和业务价值释放。