医药制造数据筑基模式（场景一：数据治理）
海森药业 — A股上市药企的数据治理突破
数据查询效率提升 6-8倍
来源：海森药业，医药制造，2024年，销售域数据治理项目
业务自助取数率 15% → 85%
来源：海森药业，医药制造，2024年，业务人员自助取数能力建设
实施周期：2个月
客户背景
海森药业是一家A股上市的医药制造企业，在数字化转型过程中面临数据散乱、报表不准、取数效率低等典型问题。通过引入星图数据Agent，仅用2个月就完成了传统企业需要半年以上才能完成的数据治理工作。
核心挑战
数据散落在ERP、CRM、OA等多个系统，业务人员依赖IT取数，查询效率极低。同一指标在不同部门口径不一，决策时互相争论。
解决方案
星图AI自动梳理业务流程和数据实体，构建统一的业务语义层。自动生成ETL任务，实现数据自动采集和血缘追踪。部署自助取数Agent，业务人员用自然语言即可获取数据。
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第1周：接入海森药业ERP、CRM、OA系统，完成数据盘点2
第2-3周：AI自动梳理销售域业务流程，生成数据标准和指标口径3
第4-5周：自动ETL代码生成，数据质量Agent检测修复4
第6-8周：部署自助取数Agent和智能看板，业务人员培训"一个人的数据团队，就是他们想要的模式。"
—— 海森药业IT负责人，海森药业
项目概览
客户海森药业
行业医药制造
周期2个月
实践模式数据筑基模式（场景一：数据治理）
核心成果
数据查询效率提升 6-8倍
业务自助取数率 15% → 85%