［摘要］文章以L公司为典型案例，深入探讨中小制造企业在数字化转型过程中面临的“数据孤岛”治理难题，通过案例研究、半结构访谈与业务数据追踪，系统分析该公司在技术、管理与战略层面面临的“数据孤岛”困境，并提出一套以应用程序编程接口（Application Programming Interface,API）、云存储、数据协调机制等为核心的轻量化治理方案。

　　［关键词］中小制造企业；“数据孤岛”；轻量化治理

　　1研究背景和研究意义

　　1.1研究背景

　　在数字经济蓬勃发展的当下，数据已跃升为关键生产要素，驱动着各行业的创新与变革。对于中小制造企业而言，其数字化转型不仅仅是提升竞争力的必由之路，更是应对市场动态变化的迫切需求。然而，“数据孤岛”严重阻碍了其数字化进程。周期长、见效慢，耗费大量资源以及组织内部重重阻力，都让企业数字化转型步履维艰。埃森哲发布的《2022中国企业数字化转型指数研究》显示，中国企业的数字化进程五年来稳步推进，在质和量上均有大幅的提升和增长［1］。L公司作为一家典型的中小型制造企业，在订单履约、生产管理等核心业务环节同样面临着“数据孤岛”带来的诸多困境，这为本文的研究提供了极具价值的现实样本。

　　1.2研究意义

　　从理论层面来看，现有数据治理理论多侧重于大型企业复杂的架构体系与完备的资源配置，对于资源有限、业务场景相对集中的中小制造企业针对性不足。本文深入探索中小制造企业“数据孤岛”的轻量化路径，有望丰富和完善数据治理理论在中小企业领域的研究，为后续相关研究提供新的视角与分析框架。

　　从实践层面来看，通过对L公司的案例研究，提炼出可推广的轻量化治理方案，能够为广大中小制造企业提供切实可行的操作指南，助力其以较低成本和低风险打破“数据孤岛”，实现数据的高效利用与业务的协同发展。同时，研究成果也能为政府部门制定相关扶持政策提供决策依据，加快区域制造业数字化转型的整体进程。

　　2理论基础与文献综述

　　2.1“数据孤岛”治理理论

　　“数据孤岛”治理理论历经多年发展，逐渐形成了较为丰富的体系。其中具有代表性的是数据集成与数据仓库方法论，该理论强调通过先进的技术手段，如数据仓库、ETL工具、企业服务总线（Enterprise Service Bus,ESB）等，实现数据的集中存储与整合［2］。该理论认为，构建统一的数据架构能够打破不同系统间的数据壁垒，实现数据的顺畅流通与共享。

　　2.2文献综述

　　近年来，关于中小制造企业“数据孤岛”问题的研究逐渐增多。国内学者韩炀指出，中小企业在信息化发展过程中，受到资源限制、管理粗放和系统建设缺乏统一规划等的影响，常在业务快速扩张过程中形成“烟囱式”信息技术（Information Technology,IT）架构，导致各业务模块之间数据标准不一致、接口不兼容、系统割裂等，严重阻碍了企业内部数据的共享与集成［3］。邓慧等人进一步提出，考虑到中小企业财务资源和技术能力相对有限，应优先采用轻量级集成方案，通过引入低代码平台、API中间件、开放接口协议以及数据标准化策略，逐步打通系统壁垒，实现数据资源的统一调度和高效流通［4］。在国际研究方面，有学者以10家中小企业为样本评估主流数据治理框架在小型和中型企业（Small and Medium-sized Enterprises,SME）场景的适用性，提出应以业务流程为中心，在决策域与职责分配上保持“轻量化、可扩展”的做法，以降低治理落地的复杂度与成本［5］。

　　相关研究表明，当前学术界对“数据孤岛”治理问题的关注度不断升高，尤其是围绕“系统互操作性”“流程重构”“数据标准规范化”等方向展开了较多的理论探讨与技术路径分析。然而，针对中小制造企业“数据孤岛”轻量化治理实践的实证研究仍较为缺乏。

　　3案例选择与研究方法

　　3.1案例典型性分析

　　本文选择广州L公司作为研究案例，具有显著的典型性。L公司成立于2016年，主要从事中高档皮具的代工生产，服务于多个国际知名品牌。L公司规模处于中型制造企业范畴，员工约100人，年销售额维持在6 000万元左右。

　　在行业属性方面，皮具制造行业属于劳动密集型产业，产品定制化程度高，涉及设计、采购、生产、质检、销售等多个环节，数据类型丰富且数据量较大。从自身情况来看，L公司在数字化转型过程中，早期为满足不同业务部门的需求，陆续引入了多款信息系统，但由于缺乏整体规划，“数据孤岛”问题严重。在订单履约环节，设计部门的图纸数据无法顺畅传递至生产部门，导致生产延误；采购部门与库存部门的数据不一致，造成原材料积压或缺货等。这些问题在中小制造企业中普遍存在，使得L公司成为研究“数据孤岛”治理的理想案例。

　　3.2研究方法：“案例研究+半结构访谈+一线数据追踪”

　　本文采用案例研究法，以广州L公司为研究对象，深入剖析其“数据孤岛”治理的实践过程。通过对单一案例的深入研究，能够详细了解企业在治理“数据孤岛”过程中所采取的措施、遇到的问题以及取得的成效，为其他企业提供参考。

　　半结构访谈法是本文获取一手资料的重要方法。研究团队与L公司的高层管理人员、各业务部门负责人以及基层员工进行了15次半结构化访谈，每次访谈时间为30～60分钟。访谈内容主要围绕企业数据管理的现状、“数据孤岛”带来的问题、治理过程中采取的措施、遇到的困难以及对治理效果的评价等方面展开。通过访谈，能够深入了解企业内部不同层级和部门对“数据孤岛”问题的认知和感受，获取丰富的质性资料。

　　同时，本文还采用一线数据追踪的方法，收集了L公司2023—2024年的各类业务数据，包括订单数据、生产数据、采购数据、财务数据等。对这些数据进行清洗、整理和分析，通过数据挖掘技术发现数据之间的潜在关联和规律，为诊断“数据孤岛”问题、评估治理方案的有效性提供量化依据。

　　4 L公司“数据孤岛”治理实践

　　4.1问题诊断

　　在技术层面，L公司早期引入的设计软件（如Adobe Illustrator）、生产管理系统（如生产执行系统）以及财务软件（如金蝶KIS），分别由不同的供应商提供，系统架构与数据格式差异较大。设计软件生成的矢量图形文件无法直接被生产管理系统识别，需要人工进行格式转换与数据重新录入，不仅耗时费力，还容易出现错误。各系统之间缺乏统一的数据接口标准，数据传输依赖人工导出/导入，导致数据更新不及时，信息滞后严重。

　　管理层面，L公司内部缺乏统一的数据管理机制，各部门各自为政，以满足本部门业务需求为首要目标，忽视了数据的整体流通与共享。例如，采购部门为方便自身业务操作，采用Excel表格记录采购数据，与库存部门使用的库存管理系统无法实时对接，导致采购计划与实际库存脱节。同时，L公司缺少明确的数据管理职责分工，出现数据问题时，各部门相互推诿责任，缺乏有效的协调与沟通机制。

　　战略层面，L公司在数字化转型初期，缺乏明确的数字化战略规划，没有将数据作为重要的战略资源进行管理与利用。L公司的信息化投入主要集中在解决短期业务痛点方面，缺乏对数据治理长期效益的考量。在市场竞争日益激烈的背景下，这种短视的战略决策使得企业在数据驱动的创新与发展方面逐渐落后，难以满足客户日益多样化的需求。

　　4.2轻量化治理方案设计

　　针对上述问题，L公司与专业的数字化服务提供商盖特软件合作，制定并实施了一套轻量化的“数据孤岛”治理方案。

　　在技术上，采用低成本的API开发方式，打通各系统之间的数据通道。盖特软件为L公司定制开发了12个标准化API，实现了设计软件与生产管理系统、采购系统与库存系统等关键系统之间的数据实时传输。例如，通过API，设计软件中的产品尺寸、工艺等数据能够自动同步至生产管理系统，无须人工干预，数据传输准确率达到99.2%。同时，引入云存储技术，将公司数据存储在性能较高的云服务器中，确保数据的快速读取与响应；将低频使用的历史订单数据、财务档案等存储在成本较低的云存储平台，降低存储成本。

　　管理方面，建立了“数据协调小组”，由各业务部门的骨干员工组成，负责协调部门间的数据流通与共享工作。小组定期召开数据沟通会议，及时解决数据传输过程中出现的问题。制定数据管理规范，明确各部门的数据录入标准、更新频率以及数据使用权限，确保数据的准确性与一致性。例如，规定采购部门在完成采购订单后，必须在2小时内将数据录入系统，库存部门只能在授权范围内查看和修改库存数据。

　　战略层面，明确数据驱动的发展战略，将数据治理纳入公司的整体战略规划。设立数据治理专项预算，每年投入约80万元用于技术升级、人员培训与数据管理优化。同时，加强与上下游企业的数据协同，通过盖特软件提供的供应链协同平台，与主要供应商实现原材料库存数据的共享，优化采购计划，降低库存成本。

　　4.3治理效能实证分析

　　经过一年的治理实践，L公司在多个关键指标上取得了显著提升。订单交付周期从治理前的平均18天缩短至12天，缩短了33.3%。这主要得益于设计与生产数据的实时对接，减少了数据转换与沟通不畅导致的延误。原材料库存周转率提高了40%，从每年周转4次提升至5.6次。通过采购与库存数据的共享，L公司能够更精准地制订采购计划，避免原材料积压与缺货，库存成本降低了25%。

　　在生产效率方面，设备利用率从65%提升至75%，生产管理系统能够实时获取设备运行数据，提前进行设备维护与调度，减少了设备停机时间。通过对生产过程数据的实时监控与分析，及时发现并解决生产工艺中的问题，提高了产品质量，产品次品率从5%下降至3%。L公司的营业收入在治理后的一年内增长了15%，达到9 200万元，净利润增长了20%，从600万元提升至720万元，充分证明了轻量化治理方案的有效性。

　　在技术选择上，摒弃复杂、昂贵的大型技术系统，采用轻量化、低成本的技术方案，如API开发、云存储应用等，以最小的技术投入实现数据的有效流通与共享。在管理方面，建立灵活的组织协调机制，如“数据协调小组”，通过明确职责与规范流程，打破部门间的壁垒，保障数据治理工作的顺利开展。在战略层面，将数据治理纳入公司整体战略，明确数据作为战略资源的重要地位，为治理工作提供持续的资源支持与战略导向。这种以业务痛点为核心，技术、管理、战略协同配合的治理框架，能够帮助中小制造企业以较低的成本与风险实现“数据孤岛”治理，提升企业的数字化运营能力。

　　5结束语

　　对于中小制造企业而言，在“数据孤岛”治理过程中，应坚持业务导向，聚焦核心业务场景中的数据问题，避免盲目追求技术先进性而忽视企业实际需求。要选择轻量化、易实施的技术方案与管理模式，降低治理成本与风险。同时，积极与上下游企业开展数据协同，借助产业链的力量提升数据价值。

　　本研究虽取得一定成果，但仅将L公司一家企业作为案例，研究结论的普适性有待进一步验证。未来研究可扩大样本范围，涵盖不同地区、不同行业的中小制造企业，以完善轻量化治理理论与体系。同时，随着技术的不断发展，人工智能、区块链等新兴技术在数据治理中具有较大优势，后续研究可关注这些技术如何更好地服务于中小制造企业“数据孤岛”治理，为企业数字化转型提供更具前瞻性的方案。

　主要参考文献

　　［1］傅超,郑施佳,吉利.企业数字化转型、数据孤岛及其化解路径：一项基于传统制造企业的案例研究［J］.中国管理会计,2023(4):19-31.

　　［2］VASSILIADIS P.A survey of extract-transform-load technology［J］.International Journal of Data Warehousing&Mining,2009(3):1-27.

　　［3］韩炀.中小企业数字化转型的路径优势研究［J］.电子商务评论,2025(4):2608-2613.

　　［4］邓慧,王娜.中小企业数字化转型研究进展和展望［J］.现代管理,2024(6):1293-1297.

　　［5］BEGG C,CAIRA T.Exploring the SME quandary:Data governance in practise in the small to medium-sized enterprise sector［J］.Electronic Journal of Information Systems Evaluation,2012(1):3-13.