ETL 跑挂三天没人发现，报表对不上号？
把「每天靠人肉巡检报表、跑批挂了自己知道、SLA 靠事后发通告」，变成「8 大数据源统一看健康度、T+1 自动出健康分日报、异常 30 分钟派单到人、整改回执留痕可回放」。 平台值班不再是「盯着控制台不出错」的人，而是「看健康分、做改进、写规则」的运维工程师。
这事在您厂里，是不是也这样？
监控、信任、处置三个断点，每条都写清了「继续这样下去会怎样」。
跑批挂了 3 天没人发现
ETL 凌晨失败、靠人工巡检报表、报表发布才发现数不对。
→ 高管看到的数字与基层不一致，只能事后发更正公告，决策层先错后纠。
同一指标三个版本
同一指标，BI 看板、月报、源系统三处数字各不一样，无人说得清哪个是准的。
→ 经营分析会用一版、月度经营会用一版、对外披露又是一版，决策靠猜、对外靠改。
异常无人认领
异常群里发条消息，三天没人认领，跨部门互相推诿，催办升级无规则。
→ 同一类异常反复发生，整改症复跑了又跑，运维工程师成了「值班救火队」。
我们怎么解：6 项能力，条条可验证
每一条都对应一个具体岗位、一个可现场核验的结果。
8 大数据源统一监控
ERP、MES、SRM、HR、CRM、WMS、QMS、IoT 与 BI 报表统一接入，调度情况分钟级探活。
健康度每日评分
按 SLA 达成率、按时率、首次失败率、连锁影响四个维度出 0~100 健康分。
异常自动派单
探活发现失败立即生成异常单，按责任清单自动派到数据负责人与值班工程师。
三级自动催办
超时自动升级：值班工程师 → 数据负责人 → 数据治理委员会，三级之后一定有人看见。
整改回执留痕
每次整改附原因、根因分类、改进措施、回归验证；类似不再「跑一次算一次」。
SLA 月度看板
按数据源、按责任部门出具月度 SLA 达成率，与历史对比、与目标对比。
上线前后，用同一把尺子对账
以下为 POC 演示口径，每个数字都带基线与口径来源；本页不承诺任何提升倍数。
* 本页数字均为 POC 演示环境样本口径，不作为报价、合同或验收承诺依据；真实基线以贵司现场实测为准。
WorkBuddy 对话流演示：一句话，一件事办完
下面还原数据平台值班与数据负责人日常最常问的 6 句话。每句之后，WorkBuddy 不只是回答，而是把事办完并回执一张可核对的结果卡。
* 对话流为 POC 演示脚本还原，卡片内数字均取自本页可下载的数据源样本，已脱敏；判定逻辑可现场回放复核。
可下载数据源（附文字说明）
下载这份脱敏样本电子表格，对照右侧字段说明，就能自己核一遍本页的效果口径是不是站得住。
数据平台健康度 · 数据源
一份脱敏样本电子表格，含本场景从探活、健康分、SLA 到整改回执的完整环节。
下载数据源电子表格| 字段 | 说明 |
|---|---|
| 数据源 / 子系统 | 本行健康分归属的数据源或子系统，如 ERP 财务模块、MES 报工、SRM 采购订单。 |
| 日期 | 这份健康分日报对应的日期，T+1 出具，节假日顺延。 |
| SLA 达成率 | 当日达 SLA 标准的任务笔数 / 当日总任务笔数。SLA 标准由贵司定，我们只算不算。 |
| 按时率 | 在计划完成时间内完成的任务笔数 / 当日总任务笔数。 |
| 首次失败率 | 首次执行就失败的任务笔数 / 当日总任务笔数。 |
| 连锁影响任务 | 失败后导致下游任务延误或重跑的任务笔数。 |
| 异常处置单数 | 当日派出的异常处置单数量（含未闭环）。 |
| 整改闭环数 | 当日整改回执留痕并完成回归验证的异常单数量。 |
| 健康分 | 基于上述四项指标综合打出的 0~100 分，分数构成与权重由贵司确认。 |
| 健康度 | 根据健康分划档：绿（优）/ 黄（需关注）/ 红（需立即介入）。 |
| 主要扣分原因 | 造成健康分下降的最主要原因，含任务名、责任人与根因分类。 |
| 责任人 / 备援 | 本数据源健康分归口的责任人，以及一级备援联系人。 |
三步跑通，不折腾
① 接入现有调度
把贵司现有调度系统、数据源清单、SLA 标准、责任清单接进来。SLA 标准与责任由贵司定，我们只算不算。
② 跑通一个数据源
选一个数据源试点，从探活、出健康分、派异常单走到整改回执。30 分钟内可以看到完整闭环，不靠事后补材料。
③ 复核与迁移
按同一把尺子对账，确认效果口径。工程师陪跑到您的人自己会用、能独立出一次健康分日报为止。
不用猜适不适合，看是不是您的同行
以下三类企业是本场景跑得最顺的，看看有没有您这一行。
装备制造
ERP 与 MES 深度耦合，跨工厂数据汇总量大，跑批链长、易出现连锁失败。
可预期：8 大源统一健康分日报，任务链瓶颈分钟级锁定，连锁影响可视化
精密机加工
MES、QMS、IoT 数据密集，质量追溯依赖跨表比对，单点失败影响整链。
可预期：探活分钟级发现，异常派单到人，整改回执与回归验证留痕
注塑成型
IoT 时序数据 + MES 工单数据并存，调度频率高、节拍快、数据新鲜度敏感。
可预期：数据新鲜度看板直读，IoT 通道异常 30 分钟内派单，月度 SLA 看板证据齐全
先说清楚：本期不做什么
边界提前讲透，比签完约再解释要省事得多。这五条我们在演示开场就会主动交代。
本场景的能力边界
- SLA 标准由贵司定。系统只算不算，不替客户拍 SLA 阈值。SLA 阈值、权重、健康分档位由数据治理委员会拍板。
- 探活是周期性探活。默认每分钟一次，连续失败 8 次（约 8 分钟）才认定为任务故障，规避抖动误报；分钟级颗粒可调。
- 异常派单走贵司通讯工具。默认对接到企业微信/钉钉/飞书；非默认通讯工具由贵司 IT 接入。
- 不承诺「数字自动一致」。同一指标在不同 BI 报表不一致，往往是口径问题不是同步问题；本期只负责探活与健康分，不替客户做口径治理。
- 不替贵司改数据。我们只读不写，发现失败任务探活发现与派单，不擅自重跑、不擅自改口径、不擅自调阈值。
先量基线，再谈改善
拿贵司一个真实数据源，30 分钟跑通「从探活到整改回执」的完整闭环。
预约一次数据平台现场演示