中控技术作为工业AI领域的标杆企业，三十余年来深耕流程工业智能化赛道，构建了覆盖全球50多个国家和地区、服务3.5万多家客户的产业生态。在推进第三代数仓建设的关键阶段，中控技术面临多代技术架构迁移与全链路数据管理的双重挑战，Datablau凭借SQLink数据血缘服务平台的专业能力，双方携手完成数据治理攻坚，为工业级数据治理提供了可落地的实践范本。

多代架构迁移合并下的核心数据治理挑战

中控的数仓建设历经三次重要迭代，从一代Oracle架构，到二代Hadoop大数据平台，当前正推进向第三代StarRocks流批一体架构的全面升级。此次升级的核心目标是完成ETL任务、数仓表及5000余张FineReport报表的迁移，实现底层表向StarRocks的替换，并构建完善的数据血缘管理能力，以支撑工业AI场景下的数据全生命周期管理需求。

在项目推进过程中，一系列数据治理瓶颈逐渐显现：全链路血缘覆盖不足，现有自研数据资产管理平台仅能支持数仓内部血缘管理，无法串联“数据源→ETL→数仓表（ODS/DWD/DWS/ADS）→报表（FineReport/BI）→业务应用”的完整链路，导致数据来源与流向追溯困难，影响数据可信度。 数仓迁移风险管控难度大，从Oracle到StarRocks的技术栈切换过程中，由于缺乏对ETL任务、数据表与报表间依赖关系的清晰梳理，迁移影响范围难以精准评估，业务连续性保障面临挑战。 报表与底层数据表映射关系模糊，5000余张FineReport报表对应的底层数据支撑关系未明确界定，导致迁移范围难以精准划定，人工排查效率低且易出现遗漏。 自研平台功能存在局限，针对多层级表血缘解析等复杂场景的支撑能力不足，无法满足数据开发、业务分析等实际工作对数据血缘深度查询的需求。

SQLink解决方案构建全链路数据治理能力

针对中控的业务需求与治理痛点，Datablau基于SQLink数据血缘服务平台，提供了覆盖全场景、适配多架构的专业化解决方案，通过四大核心能力实现精准破局：

SQLink平台实现了对多技术架构的全面兼容，涵盖Oracle传统数仓、Hadoop大数据平台、StarRocks流批一体架构及报表工具（FineReport、BI），构建起“数据源→ETL→数仓→报表→业务应用”的端到端血缘可视化链路，彻底解决了数据链路断裂问题。

• 迁移合并影响精准评估，降低架构升级风险

通过自动解析ETL任务、数仓表（ADS/DWD等层级）与报表间的依赖关系，生成可视化影响范围图谱，快速定位“迁移对象→关联对象”的关联路径，为迁移方案制定提供数据支撑，有效避免了依赖关系遗漏导致的业务中断风险，保障了多代数据仓库的平滑过渡。

• 极致性能支撑，适配复杂业务场景

平台具备强大的血缘解析性能，且可支持50层级以上血缘关系查询，8秒内即可完成全链路展示；针对2GB级别的FineReport压缩包，能够高效解析报表内置SQL语句，精准输出报表内部血缘链路及与数据库表的映射关系，大幅提升报表迁移效率。同时，平台解析性能达到0.5小时成功解析10000个脚本的水平，充分满足大规模数据场景下的治理需求。

• 灵活集成部署，适配企业现有IT架构

SQLink平台与中控技术自研数据资产管理平台实现无缝集成，将原有平台的血缘管理能力从“数仓内部”升级为“全链路覆盖”，无需重构现有系统即可完成功能增强；同时支持与企业单点登录系统对接，实现全企业用户的无缝访问。部署模式上，平台以8台服务器集群弹性扩展。

数据治理升级带来的多维度价值落地

随着Datablau SQLink数据血缘平台的成功部署，中控在数据治理与业务支撑方面实现了显著提升，价值成果体现在多个维度：

• 实现全企业数据资产可视化管理

平台完整呈现了企业20万+表、300万+字段、7万+SQL文件（含脚本、存储过程、视图等）、5000个Kettle任务文件及5000+报表的全链路血缘关系，覆盖数据流转各层级，彻底解决了“数据来源不清、流向不明”的问题，为数据资产化管理奠定了坚实基础，支撑数据全生命周期可追溯。

• 保障数仓迁移项目高效推进

通过清晰界定ETL任务、数仓表与报表的迁移范围及依赖关系，有效降低了迁移过程中的风险隐患，确保一代、二代数仓向StarRocks架构的平滑过渡，缩短了项目周期，提升了迁移工作的整体效率与质量。

• 提升数据资产平台核心能力

与自研平台的深度集成，使原有数据资产管理平台实现了功能升级，从单一的数仓内部血缘管理，拓展为全链路血缘查看能力，满足了工业AI场景下数据资产化管理的核心需求，为后续数据治理工作的深化开展提供了有力支撑。

• 高效支撑复杂业务场景运转

针对50层级的核心表，平台8秒内即可完成全链路血缘展示，远超业务预期；在工程费用报表迁移等实际场景中，能够穿透报表指标展示层、数据集语义层、数据源物理层，直达数据仓库底层表，为业务分析与数据验证提供了高效支持。

• 构建全员参与的数据治理生态

数据开发人员可通过平台快速定位ETL依赖关系，大幅减少问题排查时间；业务分析人员能够精准追溯报表数据来源，提升分析结果的可信度；在敏感数据的内部追踪等场景中，快速的数据溯源能力确保了合规要求的有效落地，实现了数据治理与业务工作的深度融合。

工业数据治理的实践启示与未来展望

中控与Datablau的成功合作，为大型工业企业在多代技术架构迭代背景下的数据治理提供了宝贵经验。此次实践表明，专业的数据血缘工具不仅能够解决技术层面的链路管理问题，更能通过数据资产的规范化管理，为业务决策、风险管控与合规管理提供核心支撑，是企业数字化转型向纵深推进的重要保障。

Datablau始终聚焦数据治理领域的技术创新与实践落地，凭借SQLink数据血缘服务平台的全链路覆盖、高精度解析、高性能支撑与灵活适配能力，已为多个行业的标杆企业提供了专业解决方案。未来，Datablau将持续深化与工业、金融、能源等领域企业的合作，不断优化产品功能与服务体系，以更贴合业务需求的数据治理方案，助力企业释放数据价值，为数字化转型注入持久动力。