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  • 做好煤矿安全生产标准化管理工作,为煤矿安全生产提供保障,在阐述了做好煤矿安全生产标准化管理工作主要意义的基础上,分析了标准化管理模式的内涵、特点,并结合实际工作经验提出做好煤矿安全生产标准化管理工作的...
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  • 华天谋5s管理专家概述:车间现场管理就是要对所有这些存在于车间的各个工作地所有要素的集合,其中包括人,物资,生产组织管理,工艺方法,各种信息要素之间相互作用的综合协调,使其运行达到精益生产最佳状态。...

    华天谋5s管理专家概述:车间现场管理就是要对所有这些存在于车间的各个工作地所有要素的集合,其中包括人,物资,生产组织管理,工艺方法,各种信息要素之间相互作用的综合协调,使其运行达到精益生产最佳状态。

    车间生产现场所有这些要素的运动可以概括为物流和信息流,现场管理的目的就是对这两个流进行合理的导向,生产数量多,质量优,成本低的产品。

    在条件相近的不同车间,由于现场管理水平的差异,往往输出的结果又很大的差别,反映在产品的质量高低,生产效率的高低。因此,车间领导重视车间现场管理,要深入现场,联系实际,实施有效领导。

    现场管理的各种因素及其相互作用可以归纳为五大任务、四大要素、三大危害。其中车间现场的五大任务是指质量、成本、产量、安全、员工积极性;四大要素是指员工、设备、原材料、制造方法;三大危害则是指勉强(要求不高,要求不严格)、多余(设备,人,技能,材料过剩)、浪费(人,财,物,工时)。

    现场管理的主要工作内容一是标准化管理,把现场各项工作程序和要求标准化,全体人员按规定作业;二是异常管理,即管理人员的主要精力放在与标准不一致的异常现象管理上。以标准化为目标,从标准化出发,发现异常现象,追查原因,改进管理,标准化循环,这就是现场管理的全部内容。

    车间现场标准化管理主要内容包:

    1、作业程序标准化

    标准作业是现场进行有效生产,管理人员进行管理的依据。它包括生产节拍,工艺流程,标准在制品数量三部分。生产节拍是工序定员定产的标准;工艺流程是工人加工产品的作业程序;标准在制品数量是控制过量生产,防止无效劳动和浪费的最佳在制品数量。

    2、产品质量控制标准化

    对车间生产现场来说,产品质量控制决不能靠事后检验来控制,必须制定质量标准,贯彻质量标准,形成标准作业。建立工序质量管理点,实行质量等级三自检制度,形成严格的生产现场质量保证体系,把不合格品消灭在发生之前。

    3、产品生产同步化

    生产现场要实现均衡,连续生产,就必须保持生产现场的每道工序同步生产即同步化节拍生产。产品生产同步化实验步骤是:测定工时,编制作业指导书和作业组合表,以此进行制定标准操作,定员;革新工装器具,使之适应标准要求,消除无效劳动和零件损伤现象;改造机器设备及平面布置提高作业效率;制定标准在制品量并对其实行定值管理;运用看板管理,控制在制品前后工序在时间和数量上的衔接。

    4、现场布置目视化

    现场布置目视化的要求是建立使全体人员都一目了然的生产现场。为此要采取以下措施:车间经营目标、方针要书写出来,张贴或悬挂在职工经常出入口,车间生产的产量、质量、成本、安全等要做成月、日一览表并置于醒目处,让每个人都知道自己,班组生产情况。车间安全标志醒目,整洁,道路畅通,标志明显。对出产产品,零件,物件等被告定置管理。生产看板要张挂在生产红线,以便醒目处,以便了解现场在进行什么生产,下一步生产准备情况及生产是不满负荷。

    5、安全文明生产制度化

    保证职工安全,使职工有一个良好环境,必须建立一整套安全文明生产规章制度,例如:遵守劳动纪律,按时上下班,做好交接班手续;严格遵守操作规程和工艺纪律,不违章作业;设备润滑面上不堆放零件、工具等,工位器具完好,不超量存放零件;车间所有工作台,工具箱,零件存放架要清洁整齐;严格考核车间各项文明生产,安全生产规章制度,并定期进行检查,评比。

    6、供应服务及时化

    根据生产要求,吧当月所需在制品,工具夹等物资,原材料配全,配好,摆好,保证及时供应。下月待报废的物件要作出醒目标志,防止混放。及时运送好半成品和成品,使各个工序生产保持均衡,防止停工待料,窝工等现象。对每日各道工序作业做到投入,产出,料,工时,废品日日清,实行记卡,废品,在制品都要加强管理,加强核算。

    上面述及的管理是生产现场标准化,规范化管理,是现场管理目标,改进现场管理的出发点。当作业人员在实际操作时,如果达到了预期目标的目标,就是正常现象,如果达不到标准作业要求,说明出现了异常现象。

    对于生产现场异常现象,要全力以赴寻找原因,予以改进,要达到这一要求,现场管理必须注意以下几点:

    1、经常观察生产现场。车间管理人员必须经常深入生产现场,针对现象,提出问题,区分正常,异常现象。

    2、认真分析正确叛断,异常现象和产生,原因可能是多方面的。因此一定要把原因追查清楚,要从多角度,多层次进行分析,找出原因,作出正确叛断,改进管理。

    3、对下级要善于管理和指导,要引导下级按照自己的想法去做,要破除情面,处理好现场管理中的问题。

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  • ERP项目管理的深度标准化

    千次阅读 2007-06-20 09:42:00
    ERP项目管理需要深度标准化! 按ERP项目管理的理论,一般都强调对项目计划、成本、风险、资源等几大要素的良好控制与预防,但到了活生生的项目中,这几大点只要是项目经理都应该知道(但也有不知道的),可结果做...

    ERP项目管理需要深度标准化!

    按ERP项目管理的理论,一般都强调对项目计划、成本、风险、资源等几大要素的良好控制与预防,但到了活生生的项目中,这几大点只要是项目经理都应该知道(但也有不知道的),可结果做出来千差万别,把个项目搞的一地鸡毛,还振振有词说是客户的问题,顾问的问题等等,总会找到千万个理由来说明失败是"合理的"!为什么会这样?我觉得在中国企业自身的基础下,咨询顾问目前的素质下,我们的项目管理还没有做到进一步的标准化试想一下,绝大多数ERP项目的失败基本上是由于项目管理不到位导致的,很少有项目说是因为方案设计的不好导致整个项目的失败!从更深层次讲,方案没有好与坏之分,只有合适与不合适之别,最终的结果客户是否满意,其实也是项目管理要解决的问题,不能仅仅依靠顾问的一己之力。所以项目管理是ERP项目的核心,ERP项目管理需要深度标准化也是迫在眉睫的问题!

    如何做到ERP项目管理深度标准化,我认为应该从如下几个方面来展开:

    第一,首先将项目按阶段划分成几大环节,如项目准备、项目启动、需求分析、目标流程设计、系统建立、正式上线、辅助运行等。每一大环节需要做哪些事要尽量细化,不要仅仅是一些大的原则,如项目准备阶段要解决的问题有:顾问进驻项目前客户方需提供的基本条件是什么?对方的项目经理是一个什么样的人?如何判断客户的执行力?执行力好与差的情况下我们的应对措施是什么?如何有策略的申请专职用户(很多项目都是因为没有专职用户导致项目的没完没了)?第一次请专职用户吃饭如何请?第一次例会打算怎么开?顾问进项目组的第一天应该做什么事情?当然,这些只是我列举的一些例子,如果要想深度管好一个ERP项目,这些还是不够的,还有很多要想的问题。盲目的开端必然注定着悲剧性的结果!在项目开始前的准备工作非常重要,不能过于随意,一旦让客户对项目组的能力产生了怀疑,整个项目的进程将会受到很大的影响,挽回无易于登天!

    第二,在第一步的基础上,将所有问题列成清单,每一个问题都必须要有相应的应对方案。对同一个问题,针对不同的项目经理可能有不同的方法,但有一个原则就是在处理任何事情时都要多站在客户的立场想问题,只有这样才能真实的让客户感觉到顾问的价值,也会感觉到顾问的专业与真诚!

    第三,作为项目经理要每天写好工作总结,对每天项目上的事情是如何处理的最好写成文档(不用很正式,只要自己能看懂就行),这样有利于整个项目的有序管理,我建议在项目开始前项目经理就在自己的电脑中建立一份文档-《某某项目过程总结》,对每天重要的事情做好总结,定期回头看这些处理的方式与方法,不断的积累与总结就会发现更多可以深度标准化的项目管理过程,这样越积越多,项目的管理也会越来越规范,项目的成功也会顺理成章与理所当然!

     
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  • 2020版《煤矿安全生产标准化管理体系基本要求及评分方法(试行)》对矿井通风提出了较高的要求。通风系统作为矿井安全生产的重要环节,本文基于“人、机、环、管”管理理论,分析矿井通风专业在一级标准化建设过程中...
  • 随着煤炭行业形势的持续低迷和行业对机电安全的重视度越来越高,煤矿机电安全质量标准化工作应被提至重点建设高度,本文从分析机电安全质量标准化建设的意义入手,首先分析了我国现阶段建设中存在的不足,然后针对不足...
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  • 运维体系框架标准化模型简介

    千次阅读 2018-02-01 11:05:49
    为什么要做标准化标准化的过程实际上就是对运维对象的识别和建模过程。形成统一的对象模型后,各方在统一的认识下展开有效协作,然后针对不同的运维对象,再抽取出它们所对应的运维场景,接下来才是运维场景的...

    为什么要做标准化?

    标准化的过程实际上就是对运维对象的识别和建模过程。形成统一的对象模型后,各方在统一的认识下展开有效协作,然后针对不同的运维对象,再抽取出它们所对应的运维场景,接下来才是运维场景的自动化实现。

    这有点像我们学的面向对象编程的思想,其实我们就是需要遵循这样一个思路,我们面对的就是一个个实体和逻辑运维对象。

    在标准化的过程中,先识别出各个运维对象,然后我们日常做的所有运维工作,都应该是针对这些对象的运维。如果运维操作脱离了对象,那就没有任何意义。同样,没有理清楚对象,运维自然不得章法。

    比如我们说扩容,那就要先确定这里到底是服务器的扩容,还是应用的扩容,还是其它对象的扩容。你会发现,对象不同,扩容这个场景所实施的动作是完全不一样的。

    如果把服务器的扩容套用到应用的扩容上去,必然会导致流程错乱。同时对于对象理解上的不一致,也会徒增无谓的沟通成本,造成效率低下。自然地,这种情况下的运维自动化不但不能提升效率,还会越自动越混乱。

    这就是为什么我每次都会连续强调三遍“标准先行”的原因。虽然这个事情比较枯燥和繁琐,但是于纷繁复杂中抽象出标准规范的东西,是我们后续一系列自动化和稳定性保障的基础。万丈高楼平地起,所以请你一定不要忽略这个工作。

    好,总结一下标准化的套路:

    • 第一步,识别对象
    • 第二步,识别对象属性
    • 第三步,识别对象关系
    • 第四步,识别对象场景

    接下来我们就按照上面这个思路,一起来分析从基础设施层面和应用层面应该识别出哪些运维对象。

    基础设施层面的标准化

    基础设施层面的运维对象应该不难识别,因为都是一个个物理存在的实体,我们可以进行如下分析。

    • 第一步,识别实体对象,主要有服务器、网络、IDC、机柜、存储、配件等。
    • 第二步,识别对象的属性,比如服务器就会有 SN 序列号、IP 地址、厂商、硬件配置(如 CPU、内存、硬盘、网卡、PCIE、BIOS)、维保信息等;网络设备如交换机也会有厂商、型号、带宽等信息。
    • 第三步,识别对象之间的关联关系,比如服务器所在的机柜,虚拟机所在的宿主机、机柜所在 IDC 等简单关系;复杂一点就会有核心交换机、汇聚交换机、接入交换机以及机柜和服务器之间的级联关系等,这些相对复杂一些,也就是我们常说的网络拓扑关系

    把以上信息梳理清楚,通过 ER 建模工具进行数据建模,再将以上的信息固化到 DB 中,一个资源层面的信息管理平台就基本成型了。

    以服务器为例简单展示一下,我们的视角就是下面这样的:

    但是,信息固化不是目的,也没有价值,只有信息动态流转起来才有价值。接下来我们需要做的事情,就是识别出针对运维对象所实施的日常运维操作有哪些,也就是识别出运维场景是什么

    • 第四步,还是以服务器为例,我们针对服务器的日常操作有采购、入库、安装、配置、上线、下线、维修等等。另外,可能还会有可视化和查询的场景,如拓扑关系的可视化和动态展示,交换机与服务器之间的级联关系、状态(正常 or 故障)的展示等,这样可以很直观地关注到资源节点的状态。

    完成了这些工作,接下来才是对上述运维场景的自动化开发。所以你看,在真正执行去做工具和自动化平台之前,其实是需要先做好大量的基础准备工作的。我要再次强调这一点,一定不能忽视。

    应用层面的标准化

    下面我们再一起看一个逻辑上的对象,就是我们前面经常提到的运维的核心:应用。对这个逻辑对象的建模会相对复杂一些,不过我们依然可以按照上面的套路来。

    • 第一步,识别对象。

    我们前面讲过,这个识别过程是在做微服务架构设计或拆分的时候就确定下来的。所以严格地讲,它不应该是运维阶段才被识别出来的,而是在之前设计阶段就被识别和确认下来,然后延伸到运维这里才对。

    • 第二步,识别对象属性。

    一个应用是业务的抽象逻辑,所以会有业务和运维两个维度的属性。业务属性在业务架构时确定,这主要是需要业务架构师去识别的,但是它的运维属性就应该由运维来识别了。

    下面我们一起来看一下,一个应用应该具备哪些基本的运维属性。

    * 应用的元数据属性,也就是简单直接地描述一个应用的信息,如应用名、应用 Owner、所属业务、是否核心链路应用以及应用功能说明等,这里的关键是应用名;

    * 应用代码属性,主要是编程语言及版本(决定了后续的构建方式),GitLab 地址;

    * 应用部署模式,涉及到基础软件包,如语言包 Java、C++、Go 等;容器如 Tomcat、JBoss 等;

    * 应用目录信息,如运维脚本目录、日志目录、应用包目录、临时目录等;

    * 应用运行脚本,如启停脚本、健康监测脚本;

    * 应用运行时的参数配置,如运行端口、Java 的 JVM 参数 GC 方式、新生代、老生代、永生代的堆内存大小配置等。

    从应用属性的视角,应该是下面这样一个视图(简单示例,不完整):

    • 第三步,识别对象关系。

    也就是应用与外部的关系,概括起来有三大类:

    第一类是应用与基础设施的关系,包括应用与资源、应用与 VIP、应用与 DNS 等等的关系;

    第二类是平行层面的应用与应用之间的关系,这里再细分下去就是应用服务或 API 与其它应用服务和 API 的依赖关系。如果你有相关的经验,应该会联想到全链路这样的工具平台了,没错,这样的平台就是用来处理应用间关系管理的。

    第三类是应用与各类基础组件之间的关系,比如应用与缓存,应用与消息、应用与 DB 等等之间的关系。

    • 第四步,识别应用的运维场景。

    这个就会比较多了,比如应用创建、持续集成、持续发布、扩容、缩容、监控等;再复杂点的比如容量评估、压测、限流降级等。

    好,这里我们先收一下,聚焦到标准化的层面,通过基础设施和应用层面标准化的示例,我想你应该可以掌握基本的建模思路了,这样的思路可以应用到其它的运维对象上 。

    同时,通过上面这些内容,你应该可以比较清晰地看到,我们的每一个运维操作都是针对某个运维对象的,这一点在规划运维体系时非常重要。

    而在这些对象中,应用又是重中之重,是微服务架构下的核心运维对象

    从应用标准化的过程中我们也可以看到,针对应用的识别和建模,明显复杂很多。所以,后面我还会从理论和实践的角度来继续强化和分析这个概念。

    今天,我继续跟你聊基础架构标准化的问题,但是今天我计划不谈如何进行架构标准化的细节,而是想强调一下基础架构标准化的重要性,因为从我个人的经历和我实际观察到的情况来看,这块的问题会更普遍一些,而这一部分又影响着后续一系列效率和稳定性平台的建设方案。

    同时,如果说上次我们讲的基础设施和应用标准化是运维团队职责的话,那今天的内容就是架构、开发和运维共同的职责。

    常见的分布式基础架构组件

    让我们先一起列一下,微服务的分布式架构下,涉及到的主要基础架构组件有哪些。

    • 分布式服务化框架 ,业界开源产品比如Dubbo、Spring Cloud这样的框架;
    • 分布式缓存及框架 ,业界如Redis、Memcache,框架如Codis和Redis Cluster;
    • 数据库及分布式数据库框架 ,这两者是密不可分的,数据库如MySQL,MariaDB等,中间件如淘宝TDDL(现在叫DRDS)、Sharding-JDBC等。当前非常火热的TiDB,就直接实现了分布式数据库的功能,不再额外选择中间件框架;
    • 分布式的消息中间件 ,业界如Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ以及RocketMQ等;
    • 前端接入层部分 ,如四层负载LVS,七层负载Nginx或Apache,再比如硬件负载F5等。

    上面是几类主要的基础架构组件,为了便于理解我以开源产品举例。但在实际场景中,很多公司为了满足业务上的个性化需求,会自己研发一些基础组件,比如服务化框架、消息中间件等,这个情况在有一定技术实力的公司里比较常见。不过大部分情况下,我们会基于这些开源产品做一些封装或局部的改造,以适应我们的业务。

    基础架构组件的选型问题

    关于基础架构组件,业界可供我们选择的解决方案和产品是非常多的,但是选择多了就容易挑花眼,反而不知道从何入手。我们大概都会遇到同样的问题,是自研还是选择开源产品?有这么多的开源产品到底该选哪一个?

    按正常的思路,一定是先组织选型调研,然后进行方案验证和对比,最后确认统一的解决方案。

    但是,由于开源产品的便利性,以及开发同学对技术探索的好奇心,实际情况往往是,整个大的技术团队中,不同的开发团队,甚至不同的开发人员,会根据开发的需要或个人喜好,选择不同的开源产品,在没有严格限制的情况下,甚至会尝试去自研。

    按照我的观察, 这个问题特别容易出现在微服务架构引入初 期。在这个阶段,团队组织架构按照业务领域进行切分,产生一个个与业务架构匹配的小规模技术团队。每个小团队所负责的业务相对独立,自主权就会变大,如果这个时候整个团队中没有一个强有力的架构师角色去做端到端的约束,就极其容易出现上面的这个问题,并且会一直扩散蔓延下去。

    相比之下,成规模的大公司在这一点上做得就相对严格一些,当然也可能是因为之前尝过苦头,所以后来变得越来越规范了。所以这一点也是每个技术团队在引入微服务架构时要提前关注的。

    我们以分布式服务化框架为例,我之前遇到的一个实际情况就是,整个大的技术团队选型时以Java技术栈为主,毕竟这块有很多的业界经验和产品可以借鉴参考。但是有的团队对PHP特别精通熟悉,就想用PHP去做微服务,有的团队对Go感兴趣,就想尝试Go的微服务。

    从单纯的技术选型上来看,选择什么语言并没有严格的标准。而且在技术团队中,我们也应该鼓励技术多样性和尝试新技术。不过这里要有个度,我暂时先不细说这个度在哪里,我们先来看看,假设没有统一标准的约束会带来什么问题。

    技术的应用,一般都会随着应用场景的逐步深入和业务体量的增长,逐步暴露出各种各样的问题,我们分两个层面来看。


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  • 数据标准管理

    2020-08-09 23:35:50
    导读:提到“标准”二字,我们第一时间能够想到的就是一系列的标准化文档,例如:产品设计标准、生产标准、质量检验标准、库房管理标准、安全环保标准、物流配送标准等,这些标准有国际标准、国家标准、行业标准、...

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    导读:提到“标准”二字,我们第一时间能够想到的就是一系列的标准化文档,例如:产品设计标准、生产标准、质量检验标准、库房管理标准、安全环保标准、物流配送标准等,这些标准有国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等。而我们所说的数据标准却不单单是指与数据相关的标准文件,数据标准是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范化体系。

    数据标准是什么?
    数据标准化是指研究、制定和推广应用统一的数据分类分级、记录格式及转换、编码等技术标准的过程。——维基百科。

    笔者理解:数据标准是一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系,是通过这套体系的推广,应用统一的数据定义、数据分类、记录格式和转换、编码等实现数据的标准化。
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    企业数据标准管理的内容
    1、数据模型标准,即元数据的标准化。自己从事IT行业10多年,一路走来,曾经做开发的时候一度认为数据模型没什么,只不过就是表结构、存储过程的设计,后来接触了数据集成ETL、ESB,虽然也知道ETL脚本本身也是元模型的一部分,但对其重要程度也没放在心上。
    后来慢慢发现之前的想法还过于简单,如果把企业信息化比作是人体的话,数据模型就是其骨架,数据之间的关系和流向是其血管和脉络,数据是其血液,数据模型的标准化是其数据血液能够正常流动和运行的根本。数据模型标准是元数据管理的主要内容,是企业数据治理的基础。

    2、主数据和参照数据标准。主数据是用来描述企业核心业务实体的数据,比如客户、供应商、员工、产品、物料等;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,被誉为企业的“黄金数据”。参考数据是用于将其他数据进行分类或目录整编的数据,是规定数据元的域值范围。参照数据一般是有国标可以参照的,固定不变的,或者是用于企业内部数据分类的,基本固定不变的数据。个人认为主数据与参照数据的标准化是企业数据标准化的核心。
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    3、指标数据标准。指标数据是在实体数据基础之上,增加了统计维度、计算方式、分析规则等信息加工后的数据。指标数据标准是对企业业务指标所涉及的指标项的统一定义和管理。企业的财务、销售、采购、生产、质量、售后等各业务域均分布都有其相应的业务指标。这些指标不仅需要在业务系统中统计和展现还需要在数据分析系统中展现,有的指标数据需要多个从不同的业务系统中进行获取。

    没有指标数据标准化,你可以想象在每次数据平台有新分析主题构建或旧的分析主题变革,都需要从所涉及的各个系统、库表中进行分析和定义,需要耗费的成本巨大。同时,目前大数据分析都提倡业务人员的自助化分析,没有指标数据标准,业务人员要从不同系统中拿到自己想要的数据进行分析几乎是不可能的。

    企业数据标准的梳理
    企业数据标准项目的实施,要根据业界经验和企业实际情况确定实施范围,并根据优先级和难易度制定计划。需要从企业业务域、业务活动、对象实体、实体关系等方面层层递进,逐步展开。对于数据梳理的方法主要用到IRP(企业信息资源规划)和数据仓库的数据梳理法。

    企业数据标准梳理一般需要以下步骤:
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    首先,对企业业务域进行定义,并对每个业务域中的业务活动进行梳理,同时需要收集各类业务单据、用户视图,梳理每个单据和用户视图的数据对象。

    其次,针对数据对象的进行分析,明确每个数据实体所包含的数据项,同时,梳理并确定出该业务域中所涉及的数据指标和指标项。分析并定义每个数据实体或指标的数据项标准,包括:数据项的名称、编码、类型、长度、业务含义、数据来源、质量规则、安全级别、域值范围、管理部门等。

    第三,梳理和明确所有数据实体、数据指标的关联关系,并对数据之间的关系进行标准化定义。数据关系也是数据标准管理的内容。

    第四,通过以上梳理、分析和定义,确定出主数据标准管理的范围。

    数据标准梳理和建设的方法并不难掌握,关键是建设过程中需要收集并整理大量的业务规范、制度章程、法律法规、监管规定、国家标准,并将这些规定具象到数据标准定义的信息项中。对于一个从未做过数据标准的实施团队而言,这将意味着巨大的工作量。

    数据标准管理组织
    数据标准管理是企业数据治理的一部分,数据标准管理是一个涉及范围广、业务复杂、数据繁杂的工程。数据标准管理的实施绝非是一个部门的事情,不能在企业的单一部门得到解决。需要从整个组织考虑,建立专业的数据治理组织体系,制定企业数据战略和实施路线图,明确各阶段数据标准工作的目标和内容,并监督及考核数据标准的贯彻与执行。

    数据标准管理组织或数据治理组织从职能划分上可以分为三层,如下图所示:

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    1、数据标准管理委员会,即数据治理的决策层,主要负责制定企业数据战略、把控数据治理的总体策略,审查数据标准的贯彻执行情况。

    2、数据标准管理办公室,是数据治理的经营管理层,主要负责企业数据标准的制定、审查数据质量,贯彻数据标准落地。

    3、数据标准执行层或业务操作层,主要负责数据标准的贯彻执行,并为数据标准的编制和优化提供数据和意见。

    数据标准设计流程
    数据标准的设计从需求发起到落地执行,一般需要经过标准编制、标准审查、标准发布、标准贯彻四个阶段:
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    1、 数据标准编制:数据标准管理办公室根据数据需求开展数据标准的编制工作,确定数据数据项,数据标准管理执行组根据所需数据项提供数据属性信息,例如:数据项的名称、编码、类型、长度、业务含义、数据来源、质量规则、安全级别、域值范围等。数据标准管理办公室参照国际、国家或行业标准对这些数据项进行标准化定义并提交审核。注:如没有参考标准,则数据标准管理办公室可根据企业情况制定相应的企业级数据标准。

    2、 数据标准审查:数据标准管理委员会对数据标准初稿进行审查,判断数据标准是否符合企业的应用和管理需求,是否符合企业数据战略要求。如数据标准审查不通过,则有数据标准管理办公室进行修订,直到满足企业数据标准的发布要求。

    3、数据标准发布:数据标准审查通过后,由数据标准管理办公室面向全公司进行数据标准的发布。该过程数据标准管理执行组需要配合进行数据标准发布对现有应用系统、数据模型的影响评估,并做好相应的应对策略。

    4、数据标准贯彻:把已定义的数据标准与业务系统、应用和服务进行映射,标明标准和现状的关系以及可能影响到的应用。该过程中,对于企业新建的系统应当直接应用定义好的数据标准,对于旧系统应对一般建议建了相应的数据映射关系,进行数据转换,逐步进行数据标准的落地。

    企业进行数据标准化时,除了对数据本身标准化规则构建外,相当大一部分需要考虑标准化流程的管理。而在管理过程中必然会涉及到新旧系统、不同部门、不同业务的冲突,这些冲突如果解决不好将会直接导致标准化的失败。所以,数据标准落地过程要充分做好影响评估和各干系方的沟通。

    数据标准管理价值总结:
    一个数据一般有业务属性、技术属性和管理属性组成,例如:数据项的业务定义、业务规则、质量规则为该数据的业务属性;数据项的名称、编码、类型、长度等为该数据的技术属性;数据的存储位置、管理部门、管理人员为该数据的管理属性。而数据标准管理的过程就是对数据以及数据的属性信息的标准化定义和应用的过程。

    数据标准目标是为业务、技术和管理提供服务和支持。
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    业务方面: 通过对实体数据的标准化定义,解决数据不一致、不完整、不准确等问题,消除数据的二义性,使得数据在企业有一个全局的定义,减少了各部门、各系统的沟通成本,提升企业业务处理的效率;标准统一的数据指标体系,让业务人员也能够轻松获取数据,并能够自助式的进行数据分析,为基于数据的业务创新提供可能。

    技术方面: 统一、标准的数据及数据结构是企业信息共享的基础;标准的数据模型和标准数据元为新建系统提供支撑,提升应用系统的开发实施效率;数据标准化清晰定义数据质量规则、数据的来源和去向、校验规则,提升数据质量。

    管理方面: 通过数据的标准化定义,明确数据的责任主体,为数据安全、数据质量提供保障;统一、标准的数据指标体系为各主题的数据分析提供支持,提升数据处理和分析效率,提供业务指标的事前提示、事中预警、事后提醒,实现数据驱动管理,让领导能够第一时间获取决策信息。

    数据标准与主数据、元数据、数据质量的关系
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    数据治理项目的根本诉求在于提升数据质量

    数据标准与主数据的关系
    从范围上看,数据标准包括数据模型标准、主数据标准、参照数据标准、数据指标标准和其他数据元标准,主数据是数据标准的一个子集;从数据梳理和识别、能力成熟度评估、数据标准编制、数据管理和应用、管理体系建设、实施涉及的业务面等方面,数据标准和主数据都是基本相同的。企业在数据治理项目中,有整体建设的,包含了:元数据、主数据、数据标准等领域;也有分开建设的,例如:主数据项目单独立项,数据标准管理和数据仓库放在一起实施;企业应根据自身的实际情况和需求,明确实施范围和内容,制定适合企业发展需要的数据治理路线图。

    数据标准与元数据的关系
    元数据是数据标准的基础,企业在制定数据标准的时候最先需要明确的就是数据业务属性、技术属性和管理属性,而这三类属性就是我们所说的业务元数据、技术元数据和管理元数据。基于元数据的数据标准管理,为业务实体的定义、关系和业务规则到IT实现之间提供清晰、标准的语义转换,提高业务和IT之间的一致性,保障IT系统能够真实反映业务事实。并为数据标准系统与其他业务系统的集成,提供有关数据标准、数据映射关系和数据规则的描述,为业务系统的集成提供支撑。

    数据标准与数据质量的关系
    没有标准化就没有信息化,那就更谈不上数据质量了。通过对数据标准的统一定义,明确数据的归口部门和责任主体,为企业的数据质量和数据安全提供了一个基础的保障。通过对数据实体、数据关系以及数据处理阶段,定义统一的标准、数据映射关系和数据质量规则,使得数据的质量校验有据可依,有法可循,为企业数据质量的提升和优化提供支持。

    作者:石秀峰,公众号:learning-bigdata(谈数据)

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