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  • 个人认为主数据管理项目从咨询规划到落地实施再到初步见效需要经历四个阶段,而每个阶段都是必经阶段,每个阶段均可独立成章,所以这里是四部曲,不是四步曲。 主数据项目建设从方法上,分为以下四部,简单归结为12...

    作者:石秀峰,多年来一直从事企业数据资源规划、企业数据资产管理、数据治理,欢迎关注。

    导读:我们知道主数据项目的建设是一个循序渐进、持续优化的过程,不可一蹴而就。个人认为主数据管理项目从咨询规划到落地实施再到初步见效需要经历四个阶段,而每个阶段都是必经阶段,每个阶段均可独立成章,所以这里是四部曲,不是四步曲。

    主数据项目建设从方法上,分为以下四部,简单归结为12个字:“摸家底、建体系、接数据、抓运营”!

    一、摸家底

    摸家底需要全面调研和了解企业的数据管理现状,以便做出客观切实的数据管理评估!

    1、数据资源普查

    数据资源普查的方法常用的有两种,一种是自顶向下的梳理和调研,另一种是自底向上的梳理和调研。

    自顶向下的调研一般会用到IRP(信息资源规划)和BPM(业务流程管理)两个方法。这里重点介绍一下IRP,信息资源规划(Information Resource Planning ,简称IRP),是指对所在单位信息的采集、处理、传输和使用的全面规划。其核心是运用先进的信息工程和数据管理理论及方法,通过总体数据规划,奠定资源管理的基础,促进实现集成化的应用开发,构建信息资源网。

    IRP是信息工程方法论、总体数据规划和信息资源管理标准的结合体,其实现方法可概括为:IRP = 两个阶段 + 两条主线 + 三个模型 + 一套标准,如下图所示:

    采用IRP方法进行数据梳理需要对职能域、业务域进行定义,并对每个职能域和业务域中的业务流程进行梳理,同时需要收集各类业务单据、用户视图,并对每个单据和用户视图进行梳理和数据元素分析。

    该方法优点让企业能够对现有数据资源有个全面、系统的认识。特别是通过对职能域之间交叉信息的梳理,使我们更加清晰地了解到企业信息的来龙去脉,有助于我们把握各类信息的源头,有效地消除“信息孤岛”和数据冗余、控制数据的唯一性和准确性,确保获取信息的有效性。缺点是需要消耗较大的成本和周期。这种方法适用于包含咨询的主数据项目建设。

    由底向上的主数据梳理和调研,一般先确定主数据主题域或数据范围。在范围确定的前提下,从企业信息系统入手,对已建系统、在建系统、待建系统的数据视图进行梳理、分析,识别出主数据在信息系统的分布情况,理清数据来源去向,标准情况、质量情况。另外,还需要对系统未管理的数据(即,我们常说的线下数据)进行整理分析。

    在这个过程中,需要在既定的数据范围内,摸透企业主数据的管理情况、数据标准情况、数据质量情况、数据共享情况……。该方法的优点在于针对性强,快速实施、快速见效,缺点是梳理的数据不够全面和系统。一般是有了明确的项目目标和范围的情况下采用该方法最佳。

    企业的数据名目繁多,千变万化,我们不可能一次性完成对所有数据资源的梳理和分析。所以,不论使用哪种方法进行需求梳理,企业都要选择好业务重点,优先实施,不能胡子眉毛一把抓。

    明确范围、明确范围、明确范围,重要的事情说三遍。

    2、主数据识别

    主数据的识别一般分为四个步骤:

    第一步,确定主数据识别指标。

    第二步,基于主数据识别识别,构建评分体系,确定指标权重。

    第三步,根据业务调研和数据普查结果,确定主数据参评范围。

    第四步,依据评分标准,识别出企业主数据。

    2.1. 主数据识别指标,主要从主数据的特征考量:

    参见之前谈数据公众号分享的:《主数据的3大特征、4项超越和主数据管理的3个二八原则》

    业务价值。主数据具备充足的业务价值。主数据描述企业最核心的数据,是企业最有价值的数据资产。

    数据共享性。主数据一般是不同业务部门之间、不同业务系统之间高度共享的数据,如果数据只在一个系统使用,并且未来也不会共享给其他系统,一般不作为主数据管理。

    实体独立性。主数据是不可拆分的数据实体,如产品、客户,是所有业务行为和交易的基础。

    识别唯一性。在组织范围内同一主数据要求具有唯一的识别标志,如物料、客户都必须有唯一的编码。

    相对稳定性。与交易数据相比主数据是相对稳定的,变化频率较低。变化频率较低并不意味着一成不变,例如:客商更名会引起客商主数据的变动、人员调动会引起人员主数据的变动等等。

    长期有效性。主数据一般具有较长的生命周期,需要长期保存。

    2.2. 建立评分体系,确定指标权重。

    2.3. 数据资源普查和参评数据准备。主要是根据前期的业务调研情况和数据普查情况,确定参评数据范围,并准备出参评数据。

    2.4. 以及打分模板进行打分,识别出企业主数据。该过程需要充分的VER和VAL。

    3、数据管理能力评估

    对于数据管理能力的评估,目前已经有了比较成熟的评价模型,典型的有:

    IBM数据治理成熟度评估模型。推荐阅读:IBM的《数据治理统一流程》一书。

    SEI的数据能力成熟度模型(DMM)。

    EDM的数据能力成熟度模型(DCAM)。

    DataFlux 数据治理成熟度模型。

    Oracle MDM 主数据管理成熟度模型。

    MD3M 主数据管理能力成熟度模型。

    国内,全国信息技术标准化技术委员于2014年会启动了《数据能力成熟度评价模型》的制定工作。数据能力成熟度评价模型(Data Capability Maturity Model 简称DCMM)是国内关于数据能力成熟度模型的一项国家标准,在制定的过程中充分吸取了国内先进行业的发展经验(以金融业为主),结合了国际上DAMA(国际数据管理协会)《数据管理知识体系指南DMBOK》中的内容。

    注:以上评估模型这里不再展开,后续笔者会根据自己的工作和学习心得进行逐一详解,敬请关注。

    笔者认为,不论国际还是国内,其数据管理能力成熟度评估模型都大同小异,核心上都借鉴了CMMI,不限于以下几个方面:

    企业数据战略

    组织机构

    标准体系

    制度与流程

    数据质量

    数据应用体系

    数据生命周期管理

    评估模型都是作为企业数据管理能力评估的参考,需要结合企业实际需求和发展目标,切实的、客观的进行评价。

    二、建体系

    我国大多数企业的主数据现状普遍都是先污染、后治理的过程,主数据管理必然带来新的标准、体系的确立,和旧系统的改造。整个主数据建设过程是一个有破有立、无破不立的过程。这一过程设计大量的跨部门、跨条线、跨系统的沟通协调,同时也涉及不小的投资。为了不使投入的人力物力付之东流,在项目实施前期就应该规划好各项规章制度和组织架构。

    1、组织体系

    有效的组织机构是项目成功的有力保证,为了达到项目预期目标,在项目开始之前对于组织及其责任分工做出规划是非常必要的。

    主数据涉及的范围很广,牵涉到不同的业务部门和技术部门,是企业的全局大事,如何成立和成立什么样的组织应该依据企业本身的发展战略和目标来确定。

    建立主数据管理组织目标是:统筹规划企业的数据战略;建立主数据标准规范体系、数据管理制主度和流程体系、数据运营和维护体系;依托主数据管理平台,实施主数据标准化落地、推广和运营。

    在明确了组织机构的同时,还要明确主数据管理岗位,比如:主数据系统管理员、主数据填报员、主数据审核员、数据质量管理员、集成技术支持员等。主数据管理岗位可以兼职,也可以全职,根据企业实际情况而定。

    2、标准体系

    主数据分类和编码标准化。没有标准化就没有信息化,主数据分类和编码标准是主数据标准中的最基础的标准。

    数据分类就是根据信息内容的属性或特征,将信息按一定的原则和方法进行区分和归类,并建立起一定的分类系统和排列顺序,以便管理和使用信息。

    主数据编码就是在信息分类的基础上,将信息对象赋于有一定规律性的、易于计算机和人识别与处理的符号。

    主数据模型标准化,根据前期的调研、梳理和评估,定义出每个主数据的元模型。明确主数据的属性组成、字段类型、长度、是否唯一,是否必填以及校验规则……。主数据元模型的设计不能贪大求全,要切合实际。推荐方法:抽取多系统、部门间的共性属性和核心属性,剔除掉单一业务属性。

    主数据标准体系的建设要适合企业的业务,适应企业的发展。标准的建设不能“先入为主”更不能“直接照搬”。

    3、制度与流程体系

    制度章程是确保对主数据管理进行有效实施的认责制度。建立主数据管理制度和流程体系是需要明确主数据的归口部门和岗位,明确岗位职责,明确每个主数据的申请、审批、变更、共享的流程。

    数据从创建到流转要严格执行企业主数据标准和填报规范。

    同时,做好数据运营工作,定期检查数据质量,进行数据的清洗和整合。实现企业数据质量的不断优化和提升。

    制度和流程体系的建设是主数据成功实施的重要保障。

    4、技术体系

    主数据管理技术体系的建设应从应用层面和技术层面两个方面考虑。

    应用层面主数据管理平台需具备元数据(数据模型管理)、数据管理、数据清洗、数据质量、数据集成、权限控制、数据关联分析,以及数据的映射(mapping)/转换(Transforming)/装载(loading)的能力。技术层面,重点考虑系统架构、接口规范、技术标准。

    业内流行主数据平台更多定位的是数据管理和集成平台,一般采用SOA架构,提供服务总线(data service bus)功能。国内外90%以上的产品采用的是这种技术架构。

    互联网行业的主数据则侧重于主数据的微服务,每个主数据都可以发布多个微服务,例如:会员主数据,提供的微服务包括注册、登录、注销、锁定等服务。

     

    5、安全体系

    主数据安全体系建设包括几个方面:

    网络安全。尤其是混合云下的数据安全是当前客户最关注的问题。这里建议基于混合云部署的主数据系统采用单向数据流控制,即只允许公有云数据向内流入,不允许私有云数据向外流出。

    接口安全。即接口数据的传输安全。由于主数据解决的是异构系统的数据一致性问题,需要保证主数据在给异构系统同步数据的过程的数据安全。主数据平台须具备接口的访问控制和加密传输的能力。

    应用安全。主数据平台的身份认证、访问控制、分级授权、安全审计功能是保障系统应用安全的重要功能。

    数据安全。主数据平台提供的数据加密存储、加密传输、脱敏脱密功能,是保证主数据安全的重要措施。

    三、接数据

    接数据包括主数据的接入和接出。

    主数据接入是将主数据从数据源系统汇集到主数据平台的过程。该过程需要对接入的数据进行清洗、转换、映射、去重、合并、加载……,通过一系列的数据加工和处理形成标准统一的主数据。

    常用的数据的汇集方式:

    ETL抽取,采用ETL工具的方式从数据源系统将数据采集到主数据库中。

    文件传输,采用文件传输方式将文件中的数据导入到主数据库中。

    消息推送,采用消息的方式从数据源系统将数据采集到主数据库中,一般需要借助ESB。

    接口推送,采用接口方式从数据源系统将主数据采集到主数据库中,一般需要借助ESB。

    内容爬虫,一般用于互联网的数据爬取,适用于社会化主数据的汇集。

    主数据的接出,是将标准化的主数据分发共享给下游业务系统使用的过程。在主数据接出的过程中使用的技术与数据汇集技术基本一致。在企业实施主数据过程中,需要根据不同场景选择不同的集成方式。

    定期数据共享,一般采用ETL或接口方式定期将主数据抽取到业务系统指定的数据表中。

    实时数据共享,一般采用消息订阅的方式,通过数据接口将主数据推送给业务系统。

    四、抓运营

    主数据运营管理,包括:主数据管理,主数据推广、主数据质量、主数据变现等。

    1、主数据管理

    数据标准和管理规范的常态化贯彻。主数据管理主要是对主数据的新增、变更、使用等过程的规范,需要配合企业主数据管理的相关制度和流程,做到定岗定责、责任到人,从源头上控制好数据的质量,保证数据的唯一数据源和统一数据视图。

    2、主数据推广

    主数据推广是逐步将主数据推广到企业的各个业务中,包括线上、线下的业务。主数据的应用不仅需要推广各个相关的业务中,保证各业务系统的主数据一致性。对于线下的业务也应当与主数据保持一致。主数据推广对于单组织企业比较容易,对于集团型企业尤其是多业态集团是有一定难度的,企业应做好相应的推广策略和计划表。

    3、主数据质量

    主数据作为“黄金数据”是企业的核心数据资产,主数据质量的好坏决定了数据价值的高低。整个主数据运营过程,最核心的目标就是持续提升数据质量。主数据质量管理包括:主数据质量指标定义,主数据质量模型/算法,主数据质量核查,主数据质量整改,主数据质量报告,主数据质量考评等。(此文不在详诉)

    4、主数据变现

    上文我们提到:主数据是企业的“黄金数据”,是企业的核心数据资产。既然是“资产”就一定有其变现的能力,主数据变现主要有以下几个方面:

    ① 整合协同、降本增效。

    各系统主数据的标准统一,解决数据重复、不一致、不正确、不准确、不完整的问题,打通企业的采购、生产、制造、营销、财务管理等各个环节,大大提升业务之间协作的效率,减低由于数据不一致引起的沟通成本。

    ② 增加收入、提升盈利。

    建立360°客户主数据视图,建立客户关系模型,支撑企业精准营销,提升盈利水平、增加销售收入。

    ③ 数据驱动、智能决策。

    相比基于本能,假设,或认知偏见而做出的决策,基于证据的决策更可靠。通过数据驱动的方法,你将能够判断趋势,从而展开有效行动,帮助自己发现问题,推动创新或解决方案出现。

    ④ 数据 即服务 即资产。

    一方面,可以通过主数据优化内部运营管理和客户服务水平;另一方面,通过对主数据进行匿名化和整合,结合各种不同的用户场景提供给客户或供应商,从而实现整个产业链的打通。

     

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  • 主数据管理平台应具备的六大功能

    千次阅读 2011-05-06 16:50:00
    一、主数据域的定义 1、基于XML的域模型定义 2、模版的导入、解析、验证 二、建模 1、图形化的建模工具 2、多语言的支持 三、集成 1、完整的数据集成功能 2、支持...

    一、主数据域的定义

    1、基于XML的域模型定义

    2、模版的导入、解析、验证

    二、建模

    1、图形化的建模工具

    2、多语言的支持

    三、集成

    1、完整的数据集成功能

    2、支持自动化的过程

    3、支持数据模型驱动

    4、支持ETL过程及控制台

    5、支持SOA过程及控制台

    四、清洗

    1、基于规则的数据分析

    2、数据匹配、转换、合并

    3、数据开关

    4、数据标准化、数据清洗(删除冗余)

    五、治理

    1、数据检索、创建、修改

    2、工作流程

    3、BPM

    六、平台管理

    1、中心数据的历史视图

    2、版本管理

    3、开发管理控制台

    4、数据字典代码生成器

    5、完整的文档

    6、基于角色、用户安全的支持

    7、对外可扩展的接口

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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
  • 甲骨文中间件与主数据管理平台

    千次阅读 2016-07-21 15:53:03
    企业所面临的数据集成挑战 问题 结果 关键的业务数据处于不断的变化当中 重要的数据分散在相互独立的业务系统和数据库中 数据存在重复、不完整、不准确的情况 ...主数据管理平台 功能

    企业所面临的数据集成挑战

    问题

    结果

    关键的业务数据处于不断的变化当中

    重要的数据分散在相互独立的业务系统和数据库中

    数据存在重复、不完整、不准确的情况

    企业业务流程不连贯,效率低下

    数据分析不准确,分析结果失效

    业务集成的成本增加

    企业很难对业务需求的变更做出快速响应

    主数据管理平台

    功能

    收益

    从多个业务系统中整合最核心的、需要共享并保持一致的数据(主数据)

    集中进行主数据的清洗和丰富

    以服务的方式把统一、完整、准确的主数据分发给企业范围内需要使用这些数据的业务系统、业务流程和决策支持系统

    基于完整、准确的信息增强企业管理和业务增长的能力

    加速新的服务和产品的推出,简化业务流程

    增强IT架构的灵活性,构建覆盖整个企业范围的数据管理基础

    提高业务分析的准确度和企业管理的水平,满足法规的要求,降低业务风险

    基于甲骨文中间件实现主数据管理解决方案

    功能模块

    功能描述

    甲骨文中间件产品所能够提供的支持

    存储

    通过企业级数据模型构建统一主数据资源库,可对数据模型进行灵活扩展,并支持复杂数据格式

    Oracle数据库支持

    汇集

    支持多数据源的采集与合并,支持大批量高性能导入方式和实时导入方式

    通过OSB的集成能力,从多种异构数据源中进行实时数据的采集;通过ODI的ETL功能,实现数据的批量采集;无论OSB还是ODI都提供完善的数据的转换与合并功能,实现异构数据向主数据模型的合并与转换

    清洗

    对采集的数据进行正常化, 清洗、校验、数据增强,支持数据查重和排重

    通过BPEL构建主数据清洗流程,包括自动化清洗流程和人工介入清洗流程,实现数据的清洗,提升主数据质量

    监管

    构建主数据监管流程,对主数据进行变更管理、版本管理、属性安全控制、审计等工作

    复杂的主数据监管流程可通过BPM进行构建,实现主数据相关的管理工作;通过BAM实现对主数据平台的管理与访问审计工作

    共享

    作为单一真实数据源提供主数据的全景视图,提供主数据集成共享服务,对主数据进行按需推送

    通过OSB/ODI构建主数据共享服务,进行主数据的实时/批量共享,使用OWSM所提供的服务访问策略对共享服务进行安全访问控制

    主数据管理平台套装产品是否还需要甲骨文中间件?

    目前市面上有很多主数据管理平台产品,包括Informatica,IBM,Oracle,SAP等都提供非常成熟的主数据管理解决方案,尤其是在主数据的模型管理、数据清洗、数据监管方面,功能非常强大。但是,企业构建主数据管理平台的目的是为了让主数据发挥作用,为其业务系统服务,因此,实现主数据管理平台与业务系统的集成,将成为充分实现主数据价值的关键。甲骨文中间件的SOA/OSB解决方案能够通过构建灵活的服务/数据集成平台为主数据管理平台提供强大的集成功能,尤其是增强其在数据汇集与共享阶段的能力,将主数据与业务系统、业务流程、业务分析等平台进行集成,充分发挥主数据在企业应用当中的作用。因此,即便是成熟的主数据管理解决方案,也需要甲骨文中间件SOA/OSB产品的支持。

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  • 主数据及其管理MDM

    千次阅读 2018-12-06 14:05:03
    企业数据的管理包含主数据,元数据,交易数据。 主数据是描述企业核心实体的基础数据,比如客户、用户、产品、员工等。 它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据,...
    1. 什么是主数据
      • 企业数据的管理包含主数据,元数据,交易数据。

      • 主数据是描述企业核心实体的基础数据,比如客户、用户、产品、员工等。

      • 它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据,并且存在于多个异构的应用系统中。

      • 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。

      • 注:元数据是数据的数据,比如表中的属性字段,用以描述数据及其环境的结构化信息,便于查找、理解、使用和管理数据。
    2. 什么是主数据管理
      • 主数据的管理是维护主数据的完整性、准确性、一致性,通过ETL,包含数据的抽取、转换、加载,数据质量、数据复制、数据同步技术,来把数据从各个业务系统汇总起来,提供一个一致的数据集。
      • 主数据的管理不只是一个标准定位的问题,而是管理的问题,为MDM建立的独立信息平台,最好由业务方面的高层来负责,而不是IT部门负责人,因为,很多时候并不是技术的问题,而是业务部门之间的协调。
    3. 主数据管理的意义
      • 集成、共享、数据质量、数据治理是主数据管理的四大要素,主数据管理要做的就是从企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据(主数据),集中进行数据的清洗和丰富,并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给全企业范围内需要使用这些数据的操作型应用和分析型应用,包括各个业务系统、业务流程和决策支持系统等。

      • 主数据管理使得企业能够集中化管理数据,在分散的系统间保证主数据的一致性,改进数据合规性、快速部署新应用、充分了解客户、加速推出新产品的速度。从 IT 建设的角度,主数据管理可以增强 IT 结构的灵活性,构建覆盖整个企业范围内的数据管理基础和相应规范,并且更灵活地适应企业业务需求的变化。

    4. 主数据管理系统跟数据仓库系统的区别
      • 主数据管理系统与数据仓库系统是相辅相成的两个系统,但二者绝不是重复的,也不是互斥的。它们有很多共同之处:
        • 首先二者对企业都具有相同的价值,可以减少数据冗余和不一致性、提升对数据的洞察力,二者都是跨部门的集中式系统;

        • 其次二者都依赖很多相同的技术手段,都会涉及到 ETL 技术、都需要元数据管理、都强调数据质量;

        • 第三就是二者建设手段类似,都需要数据治理的规范作为指导、都需要不同系统、不同部门的协作、需要统一的安全策略。

      • 但是,主数据管理系统和数据仓库 / 决策支持系统二者之间也存在很多不同:
        • 处理类型不同:主数据管理 (MDM) 系统是偏交易型的系统,它为各个业务系统提供联机交易服务,系统的服务对象是呼叫中心、B2C、CRM 等业务系统;而数据仓库是属于分析型的系统,面向的是分析型的应用,是在大量历史交易数据的基础上进行多维分析,系统的使用对象是各层领导和业务分析、市场销售预测人员等;

        • 实时性不同:与传统的数据仓库方案的批量 ETL 方式不同,主数据管理系统在数据初始加载阶段要使用 ETL,但在后续运行中要大量依赖实时整合的方式来进行主数据的集成和同步;

        • 数据量不同:数据仓库存储的是大量的历史数据和各个维度的汇总数据,可能会是海量的,而 MDM 存储的仅仅是客户和产品等信息。

      • 虽然主数据管理系统和数据仓库系统异同共存,但是二者却有着紧密的联系,并且可以互为促进、互为补充。举例而言,数据仓库系统的分析结果可以作为衍生数据输入到 MDM 系统,从而使 MDM 系统能够更好地为操作型 CRM 系统服务。

     

    参考 

    http://blog.csdn.net/bbqk9/article/details/6031944

    http://blog.itpub.net/13880072/viewspace-1121612

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fe850260100yjsg.html

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  • 主数据管理和实施

    千次阅读 2012-07-27 17:08:31
    本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。 主数据和主数据管理的概念 企 业主数据可以包括很多方面,除了常见的客户主数据之外,不同行业的客户还可能拥有其他各种
  • 地产行业主数据建设项目思考

    千次阅读 多人点赞 2019-03-13 14:02:16
    伴随集团企业的业务发展及信息化的持续建设、信息系统不断建立,数据不统一、信息孤岛现象越来越严重。房地产集团企业的信息化也是如此,在房地产行业的发展过程中,业务环节均围绕着地产项目,项目是支撑集团发展的...
  • dmp(数据管理平台)是什么?

    千次阅读 2019-12-22 21:45:42
    dmp(数据管理平台) DMP(Data Management Platform)数据管理平台,是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台,并对这些数据进行标准化和细分,让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台。 ...
  • 韩亚飞_yue31313_韩梦飞沙 QQ:313134555 目录 数据治理概念: ...对业务的数据管理和利用,为用户创造价值。 Data Governance 数据治理架构: 大数据架构: 大数据基础设施硬件 基于普通商用服...
  • 主数据(Master Data)是具有共享性的基础数据,可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的,因此通常长期存在且应用于多个系统。由于主数据是企业基准数据,数据来源单一、准确、权威,具有较高的业务价值,因此是...
  • 数据治理系列2:元数据管理—企业数据治理的基础

    万次阅读 多人点赞 2019-05-13 20:11:04
    数据管理是对企业涉及的业务元数据、技术元数据、管理元数据进行盘点、集成和管理,按照科学、有效的机制对元数据进行管理,并面向开发人员、最终用户提供元数据服务,以满足用户的业务需求,对企业业务系统和数据...
  • 主数据管理平台的功能模块 Master Repositories(主数据资源库)::X-Ref DB, Masters DB, Master Data Applications; Data Quality(数据质量保证):源数据的质量检查,从源数据系统传输到数据缓储区的所有数据都应...
  • 主数据与元数据

    万次阅读 2018-07-10 12:39:51
    企业数据管理的内容和范畴通常包含交易数据、主数据以及元数据。以下主要讨论主数据、元数据的概念及应用。主数据和主数据管理的概念企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据,比如客户、合作伙伴、员工、产品、...
  • 尤其是MDM系统的建设,目前尚未有一套类似SOA参考架构之类的参考模型出来,往往会对准备建设MDM或进行MDM管理的企业或者CIO们,带来一定的困惑,近日查看相关资料发现,Jill Dyche, Evan Levy的主数据层次模型,...

空空如也

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