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  • 主数据是XX集团核心的基本业务数据。主数据通常长期存在且应用于多个系统(PDM系统、ERP系统、CAPP系统、OA系统等多个系统),描述企业整体业务信息的对象和分类,在整个集团范围内各个系统间要共享的基础数据
  • 主数据管理(MDM)与元数据管理

    万次阅读 2010-11-24 13:31:00
    主数据管理和传统数据仓库解决方案不是一个概念,数据仓库会将各个业务系统的数据集中在一起在进行业务的分析,而主数据管理系统不会把所有数据都管理起来,只是把需要在各个系统间共享的主数据进行采集和发布

      主数据(Master Data)和元数据(Meta Data)是两个完全不同的概念。元数据是指表示数据的相关信息,比如数据定义等,而主数据是指实例数据,比如产品目录信息等。比如,某省地税开发了一套征收管理软件,以市为单位部署了17套,每套征收管理软件中的元数据都是一样的,但是主数据还是需要进行管理的。主数据管理和传统数据仓库解决方案不是一个概念,数据仓库会将各个业务系统的数据集中在一起在进行业务的分析,而主数据管理系统不会把所有数据都管理起来,只是把需要在各个系统间共享的主数据进行采集和发布。相对于传统数据仓库解决方案的单向集成,主数据管理更注重将主数据的变化同步发布到各个关联的业务系统中(主数据管理数据是双向的)。

    以下为常见的六大数据形式:

    • 元数据:数据的数据,平时我们设计表时,大部分属性字段就是元数据。比如,性别,国籍,出生省份等。这个是最接近自然意义的的数据。
    • 引用数据:元数据的可能取值范围,我们设计表时所说的数据字典往往就是引用数据。比如,性别只能是男和女,男和女就是引用数据。国家的引用数据就是世界上这100多个国家和地区;
    • 主数据:在我们数据库设计中最重要的一些实体,是由元数据和引用数据实例的集合。DMReview 专栏作家 Jane Griffin 将主数据定义为“...用于为核心业务实体创建和维护全企业‘记录系统’,以记录业务交易并评定这些实体的业绩所需的信息。”平时我们常碰到的客户信息,产品信息都属于主数据。对于主数据的介绍,我们会在后面详细展开说明。
    • 企业结构化数据:企业业务中所需的数据实体 ,可能是多个主数据的集合。不同行业的结构化数据会有很大不同。
    • 交易活动数据:主数据之间活动产生的数据。比如客户购买产品的交易记录就是交易活动数据,工厂生产产品,生产记录也是交易活动数据。
    • 交易审计数据:我们对数据的所有活动都通过交易审计数据进行记录。比如我们对客户信息修改的操作,对交易的增加和删除操作,这些活动在很多关键系统(比如银行)都需要记录,以合符相应法规的要求(如 Basel II、萨班斯—奥克斯利法案)。


    下图中数据模型中的蓝色越深代表语义相关性越强和数据质量越重要,而黄色越深代表数据的数据数量越多、更新的频率越快、实时抓取的数据越快、数据的生命越短。下图可以看到,元数据的数据语义性最强,几乎不更新,数据量最少,生命周期最长。

     

    主数据是企业应用系统中最基本的业务单元,下面是一段英文的原文:Master Data are the fundamental business data in the company, typically long-lived and used across multiple applications。Core Master Data are operational entities, supporting all fundamental business activity transactions being executed on this level. The Core Master data are common and shareable within the organization。

    我觉得很好理解,比如一个产品系统,它处理的基本数据就是生产数据。HR系统处理的基本数据是雇员;CRM系统是客户。一般来说核心主数据包含:Customers, Contracts, Suppliers, Distributors/Partners,Employees等等。另外,各个行业对于主数据的管理的需求和期望会有很大不同,因此行业经验对于主数据管理也是很重要的。(注:能否直接理解为系统的基础数据就是主数据?这里一般不能这样理解,主数据一定是基础数据。但是如果该基础数据没有跨业务系统边界,往往不作为主数据。主数据的一个重点是跨越了业务流程边界,在诸多业务流程的不同阶段会使用到。)

    主数据管理的概念

    从上面的介绍可以了解,主数据并不是什么新的概念,但为什么之前没有主数据管理的产品呢?其实,解释这个问题和解释数据集成出现的原因很类似。因为之前主数据依附于各个单独的业务系统,比如HR, ERP,SCM,企业的网站,商业合作伙伴的系统都可能对某一个主数据有存储,比如某个产品。问题随之来了,如系统间数据编码不一致;数据的冗余;某些系统数据的不完整。举个实际的例子,如果我们新建一个BI的系统,那么有可能我需要从生产系统,财务系统,物流系统,企业合作伙伴系统多个系统拿到一个完整的关于主数据的信息。显然,需要一种解决方案,能够提供一个单一的主数据访问接口,以提高主数据访问的效率;为企业的市场、销售、客户关系管理等活动提供可靠的数据,提高企业的敏捷性。(对问题分析的不够,提供单一完整视图仅仅是主数据的一个作用。另外重要作用包括数据质量管理,统一数据源头和编码体系,统一数据的创建申请和变更流程,实现数据的集中收集和分发等。)

    主数据管理:主数据管理是数据管理的一种高级形式,它必须构建于ETL或者EII(Enterprise Information Integration)等技术之上,因此很多主数据管理平台本身就包含了数据抽取、数据加载、数据转换、数据质量管理、数据复制和数据同步等功能。也有某些厂商把MDM作为数据集成产品的一个模块交付给客户。

      

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  • 数据管理系统设计

    千次阅读 2019-08-15 10:55:43
    文章目录元数据管理系统设计1. 数据表管理模块2. 模型管理模块2.1 数据表模型管理2.2 SQL模型3. 维度管理模块4. 指标管理模块 元数据管理系统设计 1. 数据表管理模块 数据表信息维护需要如下信息: 表的元数据...

    元数据管理系统设计

    在这里插入图片描述

    1. 数据表管理模块

    数据表信息维护需要如下信息:

    • 表的元数据信息(引擎、字段等)

    • 表类型(维表或事实表)

    • 表的使用情况(是否被模型使用)

    • 表对应的ETL

    • 描述信息

    • 表的所有人

    • 表的建表语句

    2. 模型管理模块

    模型分为 数据表模型 和 SQL模型

    2.1 数据表模型管理

    在这里插入图片描述
    需要维护如下信息:

    • 事实表名称(必填)

    • 备注信息

    关联配置

    • 主数据表(表名)
    • 关联方式(join、left join、semi join)
    • 关联表
    • 关联字段(关联字段,关联关系(=,<,>))
    • 关联限制(限制字段,限制关系,限制值)
    • 模型ER图(绘制表关系图)

    模型详情

    • 数据表
    • 字段名称
    • 字段类型
    • 字段描述
    • 是否使用
    • 维度信息

    2.2 SQL模型

    在这里插入图片描述

    • 数据主题(业务用途)
    • 查询引擎(查询工具)
    • SQL语句

    模型详情

    • 字段名称
    • 字段类型
    • 字段描述
    • 维度信息
    • 是否使用

    3. 维度管理模块

    • 维度名称
    • 业务定义
    • 业务分类
    • 维表
    • 是否是日期维
    • 对应code
    • 对应name
    • 绑定维表(如果有维表)

    4. 指标管理模块

    包括基础信息管理、技术信息管理、关联指标管理、关联应用管理

    核心部分是指标与模型的绑定关系,通过使用演进形成了当前系统两类绑定关系:绑定物理模型和构建虚拟模型。

    1. 绑定物理模型是指标与模型管理中的物理模型字段绑定,并配置对应的计算公式,或还包含一些额外的高级配置,如二次计算、模型过滤条件等;
    2. 创建虚拟模型是通过已有指标和其对应的物理模型,具体步骤首先配置已有指标的计算方式或指标维度的过滤,然后选择指标已绑定的物理模型,形成一个虚拟模型,虚拟模型的分析维度就是所选指标基础模型的公共维度。

    基础信息管理(业务维护)

    • 指标名称
    • 业务分类
    • 统计频率
    • 精度
    • 单位
    • 指标类型
    • 指标定义
    • 计算逻辑
    • 分析方法
    • 影响因素
    • 分析维度

    技术信息管理(技术维护)

    • 指标名称(必填)
    • 数据类型

    模型信息

    • 模型名称
    • 筛选指标
    • 公共引擎
    • 查询引擎

    基础指标信息

    • 基础指标
    • 业务线/主题
    • 指标代码
    • 数据模型
    • 支持维度

    • 计算公式
    • 分析维度
    • 场景描述

    基础模型信息

    • 数据模型名称
    • 查询引擎
    • 绑定字段
    • 计算公式
    • 操作人
    • 操作时间
    • 支持维度

    5. 应用管理

    应用管理由数据应用、外部应用、数据地图三大模块组成,它们构成了对外服务的主体,记录了外部应用与平台内管理的指标、维度、模型和表的关联关系,也提供数据查询展示、应用层ETL生产的能力。而且数据开发人员从底层向上观察,可以追踪数据最终的所有流向;业务分析人员从顶层向下观察,可以看到构成服务的所有数据来源。

    5.1 数据应用模块

    数据应用模块是记录生成每个服务所需的指标、维度和数据模型的关系。每次服务中可以包含多个指标,这些指标可以来源于多个数据模型,不过不同的数据模型中需要包含公共维度,因为是通过这些公共维度将不同模型关联起来。

    数据应用中构建的服务可以发布成查询服务、应用层ETL生产服务、对外API数据接口服务、通用报表配置服务,来满足业务的不同需求

    需要信息:

    • 应用名称
    • 查询引擎

    统计指标列表

    • 统计指标
    • 指标代码
    • 数据模型
    • 支持维度

    • 分析维度列表

    where条件

    • 逻辑运算
    • 过滤字段
    • 是否为动态参数
    • 比较运算
    • 操作

    • 备注

    需要功能:

    • 生成SQL
    • 执行查询

    5.2 外部应用模块

    外部应用模块管理外部应用和应用内的模块,以及这些模块订阅的对应数据应用,目标是实现API接口调用的权限管理和数据最终流向的记录。

    具体的实现上模块

    首先创建对应的外部应用,记录:

    • 对应的外部应用
    • 记录外部应用的名称
    • URL
      -APPKEY等信息

    然后由对应应用的负责人创建模块,记录:

    • 模块名称
    • URL
    • moduleKey等信息。

    这些信息完善后,由对应的数据应用赋权给对应的模块,建立起数据应用与外部应用的联系。最后在外部应用调用平台对外API接口时,进行权限管理。

    5.3 数据地图

    数据地图功能是追查数据的流向,可以从数据表、模型、指标、数据应用、外部应用任意节点查看上游数据来源和下游数据去向

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  • SAP主数据管理

    千次阅读 2015-07-14 10:10:31
    强化用户主数据管理,提升系统维护保障能力 客户供应商主数据 物料主数据 项目主数据(项目、WBS、网络)--作业、采购申请 财务主数据一般会分FI主数据、CO主数据 FI主数据主要有:会计科目、固定资产主数据、...
    强化用户主数据管理,提升系统维护保障能力
    
    客户供应商主数据
    物料主数据
    项目主数据(项目、WBS、网络)--作业、采购申请
    财务主数据一般会分FI主数据、CO主数据
    FI主数据主要有:会计科目、固定资产主数据、财务供应商、财务客户主数据;
    CO主数据主要有:
    利润中心:能独立核算损益的最小单位,一般为一个车间;
    成本中心:费用归集的最小单位,一般为一个部门;
    成本要素:同会计科目的损益类科目;
    作业类型:是对成本中心产生的作业进行分类,也就是对成本的细分,如工时
    统计指标:一般是费用分摊的标准,如按人数、产量、销售额等进行相关费用的分摊,则人数、产量、销售额就需要建成统计指标,以利在创建分摊或分配循环时使用。
    内部订单:是对公司内某项作业或任务的成本进行计划、归集、监控和分摊的工具,如把某个庆典活动建成一个内部订单,可以通过对订单的计划(预算)、归集(实际记账)、监控(实际有没有超预算)来管理这个活动。
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  • 关于主数据管理及病人主索引的说明   一、 主数据的概念 主数据(md master data):是在不同业务系统中都会使用的核心的业务数据,这些业务系统可能是属于同一个业务机构的,也可能不是;常见的主数据包括:客户...

     

    关于主数据管理及病人主索引的说明

     

    一、      主数据的概念

    主数据(md master data):是在不同业务系统中都会使用的核心的业务数据,这些业务系统可能是属于同一个业务机构的,也可能不是;常见的主数据包括:客户信息,病人信息,厂商信息,产品信息,帐号信息等;主数据经常在交互业务中出现,但是其通常是趋于静态,与那些波动较大的交易数据相比,主数据的更新频率相对较低。

     

    二、      主数据管理的概念

    主数据管理(MDM,Master data management)描述了一组规程、技术和解决方案,其能使企业有效地管理存储于分布式系统中的数据,为相拟或相同的数据实体提供统一的数据视图,从而保证了分布式系统中数据的一致性和完整性。

     

    病人主索引就是主数据

    患者主索引(Enterprise Master PatientIndex,EMPI)

    主数据索引又称主索引(Master Index)

     

    三、      主数据管理系统架构分类

    1.       注册型主数据管理系统

    根据主索引到各业务系统中查找对应的主数据记录ID,然后根据各系统记录ID将主数据信息取回并加以展现,在主数据管理系统中,对唯一实体在不同系统中的记录ID进行映射管理。

    2.       交易中心型主数据管理系统

    将各个业务系统的主数据完全抽取出来,将其全部储存于交易中心型主数据管理系统中,由交易中心型主数据管理系统来维护主数据的唯一拷贝。简言之就是统一提供主数据管理,各业务系统通过接口调用的方式来进行主数据的读取。

    3.       混合型主数据管理系统

    前面两种的复合性。主数据的公共属性由服务统一管理,特色属性由各业务系统自行管理。

     

    四、      主数据管理相关技术

    1.       异构数据转换

    将不同表结构和数据库中的主数据,通过ETL工具把数据抽取到主数据管理系统中。

    2.       数据标准化

    由于不同业务系统中的数据标准不统一,比如性别,有些用汉字,有些用编码,通过用ETL或程序的方式将编码统一标准化后,进行存储。

    3.       主数据匹配

    如何将相同的主数据进行匹配,通常有两种方法,确定性匹配和可能性匹配,确定性匹配就是根据固定的规则,比如身份证号进行唯一匹配,相同者匹配成功,不同者失败。

    可能性匹配,则是相拟度分析,根据规则来决定是否匹配,或者通过人为来判断。

    4.       主数据归并

    分为逻辑归并和物理归并,逻辑归并只是通过映射或其他方式认为两条或多条主数据为一个实体对象,物理归并,则将两条信息记录合并为一条信息记录

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主数据管理系统