多个系统间的数据关联关系梳理的难度之大，使得数据集成变得耗时又耗力，传统的数据关联关系方式不仅费时费力，还容易出现人为错误，推高预算成本。这是困扰绝大多数甲方数据运维人员以及乙方项目实施人员的难题。今天，我们将分享IntaLink在某制造企业的成功应用案例，展示它是如何通过自动化分析，解决数据集成过程中的痛点，实现高效的数据关联。

案例背景：

某生产制造型企业，希望整合其ERP、MES、WMS、质量管理，人力资源管理等多重维度的信息，实现企业内部生产数据、质量数据，人员数据、库存数据、仓储数据等维度的关联分析，实现企业综合运营指挥的统一化管理，从而实现企业的数字化提升。

项目难点：

① 数据命名不一致：不同系统对同一数据项使用不同的命名规则，导致数据匹配困难，增加了人工匹配的工作量和出错风险。

② 数据冗余：同一数据在不同系统中以不同的标识符存储，导致数据重复存储，增加了数据管理的复杂性。

③ 信息孤岛：由于数据之间缺乏有效关联，各系统数据无法流通，难以支持高效的业务分析和决策。

④ 跨系统整合复杂：缺乏自动化工具，依赖人工或ETL工具进行数据整合，效率低下且难以维护，数据匹配不准确影响分析结果。

⑤ 人工梳理效率低：依赖人工梳理数据项之间的关系，成本高、耗时长，难以持续进行有效的数据治理。

⑥ 数据可视化不足：数据共享平台缺乏直观的数据关联展示，用户难以理解数据关系，依赖技术人员生成报表，影响平台使用积极性和实际应用效果。

Intalink的实际应用：

① 数据匹配与关联：IntaLink通过智能匹配算法，自动识别出“设备编号”与“设备代码”是同一数据项，并关联两个系统中的相关数据。类似地，它还能够识别“生产订单号”与“生产记录编号”之间的关联关系。解决了由于数据命名不一致，导致的数据无法形成有效关联的数据孤岛问题。

② 跨系统数据整合：IntaLink将MES系统和质量系统中的数据关系进行关联，形成统一的数据应用视图。例如，生成一个包含设备信息、生产订单信息、质量信息的宽表，供企业进行数据分析。简化跨系统的数据整合工作。

③ 数据地图与热度分析：通过数据地图的方式，展现出数据项之间的依赖关系和关联热度，帮助企业识别关键数据项及其重要性。

④ 自动化数据建模：通过数据间的关联关系，自动生成或优化数据模型（如维度表与事实表的关联关系等），减少人工干预。

⑤ 数据治理支持：能够帮助企业自动识别数据项的冗余，重复或关联关系，提升数据治理的效率和准确性。

（数据关系地图）

IntaLink助力企业迈进数据集成新时代

IntaLink通过其强大的数据匹配与关联能力，彻底改变了传统数据治理和数据集成中人工对齐的低效模式。它不仅能够帮助企业快速实现跨系统的数据整合，还能自动生成符合业务需求的数据模型，为企业创造显著的业务价值。

如果你也在为数据孤岛和跨系统关联问题而困扰，不妨试试IntaLink，它或许能为你带来意想不到的惊喜！