主数据管理的参考流程模型
大数据治理系列,第一部分大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略
大数据治理系列，第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。
大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值。
本文主要介绍大数据治理的基本概念和大数据治理统一流程参考模型的前两步：“明确元数据管理策略”和“元数据集成体系结构”。
大数据治理概述（狭义）大数据是指无法使用传统流程或工具在合理的时间和成本内处理或分析的信息，这些信息将用来帮助企业更智慧地经营和决策。
而广义的大数据更是指企业需要处理的海量数据，包括传统数据以及狭义的大数据。
（广义）大数据可以分为五个类型：Web和社交媒体数据、机器对机器（M2M ）数据、海量交易数据、生物计量学数据和人工生成的数据。
•Web和社交媒体数据：比如各种微博、博客、社交网站、购物网站中的数据和内容。
*M2M数据：也就是机器对机器的数据，比如RFID数据、GPS数据、智能仪表、监控记录数据以及其他各种传感器、监控器的数据。
•海量交易数据：是各种海量的交易记录以及交易相关的半结构化和非结构化数据，比如电信行业的CDR、3G上网记录等，金融行业的网上交易记录、corebanking记录、理财记录等，保险行业的各种理赔等。
•生物计量学数据：是指和人体识别相关的生物识别信息，如指纹、DNA、虹膜、视网膜、人脸、声音模式、笔迹等。
•人工生成的数据：比如各种调查问卷、电子邮件、纸质文件、扫描件、录音和电子病历等。
在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。
在传统系统中，数据需要先存储到关系型数据库/数据仓库后再进行各种查询和分析，这些数据我们称之为静态数据。
而在大数据时代，除了静态数据以外，还有很多数据对实时性要求非常高，需要在采集数据时就进行相应的处理，处理结果存入到关系型数据库/数据仓库、MPP数据库、Hadoop平台、各种NoSQL数据库等，这些数据我们称之为动态数据。
供应商主数据管理流程
供应商主数据管理流程Managing supplier master data is a critical process for organizations in ensuring the accuracy and integrity of supplier information. 供应商主数据管理是组织确保供应商信息的准确性和完整性的关键流程。
Effective management of supplier master data involves various steps such as data collection, validation, maintenance, and governance. 有效管理供应商主数据涉及数据收集、验证、维护和治理等多个步骤。
The process begins with the collection of supplier information, including their contact details, financial information, and performance metrics. 流程始于收集供应商信息，包括他们的联系方式、财务信息和绩效指标。
This data is then validated against various sources to ensure its accuracy and completeness. 这些数据随后经过各种来源的验证，以确保其准确性和完整性。
Once validated, the data needs to be regularly maintained and updated to reflect any changes or additions. 一旦验证完成，需要定期维护和更新数据，以反映任何更改或新增内容。
Additionally, governance processes need to be in place to ensure that the data is being used and managed in compliance with organizational policies and regulations. 此外，需要建立治理流程，以确保数据在遵守组织政策和法规的情况下得到使用和管理。
主数据管理概述(MDM)
主数据管理概述(MDM)主数据管理概述（MDM）主数据管理（MDM）是一种战略性的数据管理方法，用于统一和集中管理组织中的核心数据。
它可以帮助组织提高数据质量、降低数据冗余、减少数据不一致性，并在不同系统之间实现数据的一致性和互操作性。
MDM的重要性- 防止数据冗余：通过将核心数据集中存储和管理，可以避免重复和冗余的数据存储，提高数据质量。
- 提高数据一致性：MDM确保不同系统中的数据保持一致，避免了由于数据不一致性导致的错误决策和业务问题。
- 支持数据集成：MDM使不同系统之间的数据集成和交互更加容易和可靠，支持数据驱动的业务流程。
MDM的关键组成部分1. 数据清洗和整合：通过识别和修复数据质量问题，MDM确保核心数据的准确性，完整性和一致性。
2. 数据标准化和统一：MDM通过定义和应用统一的数据模型和规范，实现不同数据源间的数据标准化和整合。
3. 数据共享和分发：MDM能够实现将核心数据分发给不同系统和应用程序的能力，确保数据的一致性和有效性。
4. 数据安全和隐私：MDM采取合适的措施来保护核心数据的安全和隐私，包括访问控制、加密和合规性等方面。
MDM的实施过程1. 确定主数据：识别组织的核心数据对象和数据域，制定明确的主数据目标和范围。
2. 数据清洗和整合：对主数据进行清洗、去重和整合，确保数据准确性和完整性。
3. 数据模型设计：设计和定义统一的数据模型和规范，为主数据建立一个一致的结构。
4. 数据共享和分发：确定数据共享和分发的策略和方法，并实施相应的技术解决方案。
5. 数据安全和隐私：制定数据安全和隐私保护措施，确保主数据的安全性和合规性。
MDM的益处- 业务流程改进：MDM可以提高业务流程的效率和准确性，减少时间和资源的浪费。
- 数据驱动的决策：通过提供一致、准确的数据，MDM可以支持数据驱动的决策制定，提高组织的决策能力。
- 支持数字化转型：MDM是数字化转型的关键组成部分，可以为组织的数字化转型提供支持和基础。
主数据管理方案
主数据管理方案概述主数据是组织中核心、共享的数据，它对于组织的运营和决策至关重要。
主数据管理方案是指通过一系列策略、流程和技术来管理和维护主数据的方法。
本文档将介绍一个高效的主数据管理方案，以帮助组织更好地管理其核心数据。
方案目标•统一主数据：通过建立统一的主数据模型和定义，确保不同业务部门使用的数据一致性。
•管理数据质量：通过数据质量管理流程和工具，提高数据的准确性、完整性和一致性。
•优化数据生命周期：定义数据的生命周期，从创建到删除，确保数据的有效管理和使用。
•提高数据访问效率：通过建立数据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问敏感数据。
方案组成主数据管理方案主要由以下几个组成部分构成：1. 主数据模型建立一个统一的主数据模型，定义组织中核心数据的结构和关系。
主数据模型应包含所有关键业务实体和属性，并确保与业务流程的整合。
通过定义统一的主数据模型，可以消除数据重复和冗余，提高数据质量和一致性。
2. 数据质量管理数据质量是主数据管理的核心问题之一。
建立数据质量管理流程和标准，通过数据清洗、验证、修复等手段提高数据的准确性、完整性和一致性。
定期进行数据质量检查，及时发现和解决数据质量问题。
3. 数据生命周期管理通过定义数据的生命周期，明确数据的创建、更新、删除等操作规则。
建立数据管理流程，确保数据按照规定的生命周期进行管理。
同时，制定数据归档和备份策略，保证数据的安全性和可用性。
4. 数据访问权限控制建立数据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问敏感数据。
通过角色和权限管理，细化数据的访问权限。
同时，建立审计机制，追踪和记录数据访问和修改的操作，确保数据的安全性和可追溯性。
方案实施步骤1. 确定主数据范围和需求首先，明确组织中的主数据范围和需求。
与业务部门沟通，了解他们的主数据需求，明确需要管理的主数据对象和属性。
2. 建立主数据模型基于需求分析的结果，建立统一的主数据模型。
模型应包含主数据对象、属性和关系定义。
参考数据和主数据管理制度
参考数据和主数据管理制度参考数据和主数据是组织中至关重要的信息资产，对于实现高效的业务运营和决策至关重要。
参考数据是指在业务流程中用于判断、衡量和识别的数据，如国家、城市、产业分类等。
主数据则是组织中最重要、最基础的数据，如客户、产品、供应商等。
本制度旨在确保参考数据和主数据的准确性、一致性和可靠性，有效提升组织数据管理的水平。
2. 责任与权限2.1 数据管理部门负责参考数据和主数据的定义、维护和管理工作，在组织内部拥有相应的权限和责任。
2.2 各业务部门负责在自己的业务环节中正确使用参考数据和主数据，并及时报告任何数据不准确或有冲突的情况。
3. 参考数据的管理3.1 参考数据的分类参考数据根据其用途和管理方式可分为多个分类，如地理数据、行业数据、产品分类数据等。
每个分类的参考数据都需要进行严格的管理和维护，以确保数据的准确性和时效性。
3.2 参考数据的维护参考数据的维护包括新增、修改和删除等操作。
新增参考数据需要经过相关部门的申请和审核流程，并确保数据的准确性和规范性。
修改和删除参考数据需要经过相应的流程和审批，避免对业务流程造成不必要的影响。
4. 主数据的管理4.1 主数据的定义主数据是组织中具有唯一性、稳定性和重要性的数据，对于组织的业务运营和决策具有重要的支撑作用。
主数据包括客户数据、供应商数据、产品数据等。
每个类型的主数据都需经过准确定义和标准化的流程，确保数据的一致性和准确性。
4.2 主数据的采集和录入主数据的采集和录入要求按照标准化的流程进行，确保数据的准确性和完整性。
相关人员应严格按照规定的字段和格式录入数据，并进行必要的校验和审批，避免错误和冲突的发生。
4.3 主数据的维护和更新主数据的维护和更新是保证数据质量的重要环节。
有关人员应及时更新主数据，及时处理数据更新、变更和删除的请求，确保数据的及时性和一致性。
5. 数据管理工具和系统为了更好地管理和维护参考数据和主数据，组织可以采用相应的数据管理工具和系统。
主数据管理和数据交互平台
主数据管理和数据交互平台主数据是企业客户、产品、物料、供应商等的基础数据,是企业关键的支持交易和分析操作的重要参考数据。
主数据管理是管理主数据的应用系统，是一些应用、技术和流程的组合，进行定义、管理、治理和共享主数据信息，持续地确保主数据的质量、完整性和对业务的支持, 并协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录和系统登录中的数据和元数据。
主数据管理平台架构：实现功能：1、主数据核心模型包括预置的、专业的主数据模型；主数据模型、主数据的属性设置和主数据模型的扩展；为员工、单位机构、客户、供应商、产品、物料、地点等主数据建立模型；描述主数据的层次关系、矩阵关系和分类关系；提取分散在各个应用系统中的主数据集中到主数据存储库，合并和维护唯一、完整、准确的主数据信息。
2、主数据核心功能实现主数据整合、主数据清洗、主数据共享、主数据治理等功能。
根据企业业务规则和企业数据质量标准对收集到的主数据进行加工、清洗、治理，包括数据清洗规则制定、查重规则定义、查重参与属性及权重、主数据属性预处理、匹配阈值设定、定制匹配字典、合并规则制定、源系统定义和接口定义等，实现数据的查重、排重、匹配、清洗、搜索、校验、增强；支持工作流集成，设置主数据变更的流程审批工作流，保证主数据修改的一致性和稳定性；并按需发送到所需业务系统，实现主数据的数据同步，保证每个系统使用的主数据相同。
3、主数据业务功能实现对员工、客户供应商、产品、物料地点等主数据的操作维护，包括主数据实例创建、修改、丰富；主数据关系管理，包括主数据关系类型定义与维护，主数据实例间关系创建与维护，主数据及关系图形展现；对主数据的操作性报表和分析；主数据搜索功能和内置搜索引擎；对源系统管理等。
4、主数据分析实现对主数据的操作型报表和分析功能。
为主数据管理员、主数据维护用户和主数据系统管理员提供对主数据业务进行分析、优化、统计、比较等功能。
5、主数据基础功能包括主数据操作流程管理、主数据权限及安全管理、主数据系统管理和维护、主数据系统配置参数管理、主数据功能组织和管理、接口定义与管理、主数据业务事件预警和主数据功能个性化及功能扩展。
主数据管理方案
主数据管理方案1. 引言主数据是指在一个组织内被广泛共享和作为参考标准用于各个业务领域的基本业务数据。
主数据管理是管理与组织的业务流程和决策相关的核心数据的过程。
主数据管理方案是组织为管理主数据而制定的一套规划和策略。
本文将介绍一个有效的主数据管理方案，以便组织能够更好地管理和维护其主数据。
2. 方案概述主数据管理方案包括数据质量管理、数据标准化、数据集成和数据安全等方面。
通过采用一系列的数据管理策略和技术工具，有效地管理和维护主数据，可以提高数据的准确性、一致性和完整性，为组织提供更好的决策依据。
3. 数据质量管理数据质量是主数据管理中至关重要的一环。
为了保证数据质量，我们可以采取以下措施：•数据清洗：通过数据清洗技术，检测和纠正数据中的错误、重复或不一致之处，提高数据的准确性和一致性。
•数据验证：在数据录入和数据修改的过程中，使用数据验证规则确保数据的合法性和有效性。
•数据监控：通过定期的数据监控和异常检测，及时发现和纠正数据质量问题，保证数据始终保持在良好的状态。
4. 数据标准化数据标准化是确保主数据一致性的重要手段。
在主数据管理方案中，我们应该制定一套数据标准化规范，包括数据命名规则、数据格式规范、数据单位规范等。
通过数据标准化，可以减少数据的混乱和错误，提高数据的可比性和可查询性。
5. 数据集成数据集成是将不同来源的数据整合到一个统一的数据集中的过程。
在主数据管理方案中，我们需要考虑如何实现数据集成，以便获取全面的主数据视图。
•数据集成工具：选择适合的数据集成工具，实现数据的抽取、转换和加载。
•数据源管理：建立数据源管理机制，明确数据来源和数据质量要求，确保数据源的准确性和可靠性。
•数据匹配与合并：采用数据匹配算法和技术，将不同数据源中的相同数据进行匹配和合并，确保数据的一致性。
6. 数据安全数据安全是主数据管理方案中不可忽视的一部分。
为了保护主数据的安全性和隐私性，我们可以采取以下措施：•数据访问控制：建立完善的数据访问权限控制机制，确保只有经过授权的用户才能访问和修改主数据。
数据治理之主数据管理技术方案详解
数据治理之主数据管理技术方案详解数据治理是现代企业管理中的一项重要任务，而主数据管理技术方案则是实施数据治理的关键。
本文旨在详细介绍主数据管理技术方案的相关概念、功能和实施步骤，以帮助读者更好地了解和运用这一技术方案。
一、主数据管理技术方案概述主数据是企业中不同系统、部门和业务流程中被广泛使用的共享数据，如客户信息、产品信息、供应商信息等。
主数据管理技术方案旨在解决主数据的一致性、可靠性和安全性等问题，为企业提供准确、及时的主数据，并保证其在整个企业内部的传递和使用的一致性。
主数据管理技术方案通常包括数据建模、数据清洗、数据集成、数据质量控制、数据治理政策制定等多个方面的内容，下面将对主要的技术方案进行详细解析。
二、数据建模数据建模是指根据不同业务系统的需求，对主数据进行分类、抽象和描述的过程。
在数据建模阶段，需要对主数据进行分析，识别和定义不同的业务实体（如客户、产品等），以及它们之间的关系。
数据建模的核心目标是建立一个统一、标准的数据模型，以便在实施主数据管理技术方案时进行参考和使用。
三、数据清洗数据清洗是指对主数据中存在的错误、不一致或重复数据进行清理的过程。
通过数据清洗，可以消除数据中的冗余信息和错误，确保数据的准确性和一致性。
数据清洗通常包括数据去重、数据标准化、数据校验等操作，可以通过自动化工具或人工审核的方式进行。
四、数据集成数据集成是将不同系统或部门的数据整合为一个完整的数据资源的过程。
主数据管理技术方案通过数据集成，将各个业务系统的主数据整合为一个统一的数据源，确保不同业务流程和部门使用的主数据一致。
数据集成可以通过ETL（抽取、转换、加载）工具、API接口等方式实现。
五、数据质量控制数据质量控制是指对主数据进行质量评估、监控和管理的过程。
通过数据质量控制，可以评估主数据的准确性、完整性、一致性和唯一性等指标，及时发现和纠正数据质量问题。
数据质量控制可以通过数据质量评估工具、数据审计和数据质量策略等方式实施。
组织人事类主数据业务梳理以及流程编排
组织人事类主数据业务梳理以及流程编排1. 引言1.1 概述组织人事类主数据是指与组织和人员相关的核心数据，如组织结构、员工信息、职位等。
这些主数据对于一个企业或组织来说至关重要，因为它们直接影响着组织的运营和管理效率。
在现代企业中，随着信息技术的高速发展，管理和规划组织人事类主数据的重要性日益凸显。
通过合理的梳理和流程编排，可以有效地提升组织人事类主数据管理的效率和质量，进一步推动整个企业或组织的发展。
本篇长文将围绕组织人事类主数据业务梳理以及流程编排展开讨论。
首先将介绍主数据的定义和重要性，并对各类组织人事类主数据进行分类及特点分析。
随后，我们将调研并梳理现有主数据管理情况，探讨其存在的问题和挑战。
进一步，在第三部分中我们将深入探讨流程编排对于组织效率影响的必要性，并介绍相关的流程编排工具与方法。
我们还将分享设计流程编排时应注意的原则和注意事项。
最后，在第四部分中，我们将着眼于组织人事类主数据业务流程的设计与优化。
我们将详细定义关键业务流程节点与路径，并分析现有流程中存在的问题与瓶颈。
最重要的是，我们将提出一系列优化建议与改进方案，以进一步提升组织人事类主数据管理的效率和质量。
通过本文的研究和讨论，我们旨在总结出一套可行且有效的组织人事类主数据梳理和流程编排方案，并展望未来发展方向与挑战。
希望这些成果能够为企业和组织在主数据管理领域提供宝贵的指导和参考，促进其持续创新和发展。
2. 组织人事类主数据业务梳理2.1 主数据的定义和重要性主数据是指在一个组织中广泛使用、共享并被认可为权威的数据集合，涵盖了组织内各个领域的基本数据。
在组织人事管理中，主数据包括员工信息、组织结构等关键数据。
主数据的准确性和一致性对于组织高效运营至关重要。
2.2 组织人事类主数据分类及特点组织人事类主数据可以根据不同的分类标准进行划分，例如按照数据内容可以分为员工基本信息、岗位信息、薪酬信息等；按照应用范围可以分为全球统一的主数据和区域本地化的主数据等。
企业级数据模型主题域模型设计步骤
一、概述企业级数据模型在信息系统开发中起着至关重要的作用，它为整个系统提供了一个结构化的数据存储和管理方案。
而主题域模型设计作为企业级数据模型设计的重要环节，必须经过严谨的步骤和流程，保证其准确性和可靠性。
本文将围绕企业级数据模型主题域模型设计的步骤展开讨论。
二、需求分析1. 确定需求范围在开始主题域模型设计之前，首先需要明确需求范围。
这包括确定将要涵盖的业务范围、数据对象和相关数据处理过程。
2. 收集需求信息收集相关业务部门和关键利益相关者的需求信息，了解他们对数据的需求和期望，为设计主题域模型提供准确的业务基础。
三、概念设计1. 确定实体根据需求分析所得到的需求信息，开始确定主题域模型中的实体，包括各种业务对象、事物和人员等。
2. 确定属性为每个实体确定相应的属性，这些属性可以是实体的特征或状态，用于描述和区分实体。
3. 确定关系在概念设计阶段，需要明确实体之间的关系，包括一对一、一对多、多对一和多对多等各种关系，以帮助构建实体之间的通联和业务逻辑。
四、逻辑设计1. 标准化数据模型通过数据标准化的过程，确保数据模型的一致性和稳定性，避免数据冗余和不一致性。
2. 确定数据类型和约束在逻辑设计中，需要确定每个属性的数据类型和约束条件，包括长度、取值范围、约束规则等。
3. 完善数据结构根据概念设计所确定的实体和关系，进一步完善数据结构，包括实体的属性、主键和外键关系等。
五、物理设计1. 数据库选择在物理设计阶段，需要根据实际情况选择合适的数据库评台，考虑到数据规模、性能和安全等因素。
2. 数据库设计根据选择的数据库评台，进行具体的数据库设计，包括表结构、索引、视图、存储过程等。
3. 数据安全和权限控制在物理设计阶段，需要考虑数据的安全性和权限控制，确保数据的保密性和完整性。
六、设计评审和优化1. 设计评审在完成主题域模型设计之后，进行设计评审，邀请相关业务部门和专业人士对设计方案进行审核和提出建议。
2023-主数据管理平台总体架构方案-1
主数据管理平台总体架构方案随着互联网时代的到来，数据管理平台越来越成为企业建设的重要组成部分。
主数据管理平台（MDM）就是其中一种数据管理平台。
MDM系统是一种集中管理、维护和分享企业基础数据的平台，它能够用于有效的协调数据管理，同时确保数据的一致性、准确性和完整性，从而为企业提供更加准确、可靠的数据支持。
本文将从总体架构方案角度介绍MDM平台的搭建。
一、需求分析在搭建MDM平台之前，需要对平台的需求进行分析。
首先，平台需要对企业基础数据进行管理，包括客户、供应商和产品等，同时也需要管理数据的层级关系和数据的相关属性；其次，平台需要保证数据的一致性。
换言之，不同功能模块中的数据应该是互相协调的，而不是相互矛盾的；最后，MDM平台还需要满足高可用性、安全性和易于维护等方面的要求。
二、总体架构设计MDM平台的总体架构设计分为三个方面：数据模型设计、数据源设计以及技术架构设计。
1.数据模型设计MDM平台的数据模型需要根据企业的实际情况进行设计，而数据模型必须能够满足企业的管理要求。
在设计数据模型时，需要对基础数据进行分类，并建立数据之间的层级关系。
此外，数据模型还需定义各数据之间的关系，包括主数据的定义以及各数据的属性和约束等。
2.数据源设计MDM平台需要与企业内部的各个系统进行集成。
在进行数据源设计时，需要确定MDM平台要与哪些系统进行集成，并考虑如何通过数据集成或服务集成的方式实现数据的获取和更新。
3.技术架构设计MDM平台的技术架构设计包括硬件、软件以及系统整合。
技术架构应选择可靠的硬件和数据库管理系统，并考虑系统性能、数据存储容量、高可用性等方面的需求。
三、平台搭建流程建立MDM平台需要遵循一定的流程，包括规划、设计、实施、测试与部署以及维护等五个步骤。
1.规划阶段规划阶段是确定构建MDM平台的总体规划和构建目标。
包括确定数据范围、需求和预算等方面的问题。
2.设计阶段设计阶段是MDM平台建设的关键阶段，包括具体实现的方案及相关执行计划书的制定。
数据治理系列4：主数据管理实施四部曲概论
数据治理系列4：主数据管理实施四部曲概论导读：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。
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。
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。
DAMABOOK(DAMA)- 第10章 参考数据和主数据-思维导图
第⼗章 参考数据和主数据引⾔业务驱动因素主数据满⾜组织数据需求。
管理数据质量。
管理数据集成的成本。
降低⻛险。
参考数据通过使⽤⼀致的参考数据，满⾜多个项⽬的数据需求，降低数据整合的⻛险和成本。
提升参考数据的质量。
⽬标和原则⽬标确保组织在各个流程中都拥有完整、⼀致、最新且权威的参考数据和主数据。
促使企业在各业务单元和各应⽤系统之间共享参考数据和主数据。
通过采⽤标准的、通⽤的数据模型和整合模式，降低数据使⽤和数据整合的成本及复杂性。
原则共享数据所有权质量管理职责控制变更权限基本概念主数据和参考数据的区别主数据参考数据（Reference Data ）企业结构数据（Enterprise Structure Data ） 交易结构数据（Transaction Structure Data ）参考数据存储技术关系数据库中的代码表。
通过外键与其他表链接，以保持数据库管理系统中的参照完整性功能。
参考数据管理系统。
⽤于维护业务实体，允许，未来状态、弃⽤值以及术语映射规则，以⽀持更⼴泛的应⽤和数据整合使⽤。
⽤特定于对象属性的元数据指定允许值，重点在于应⽤程序的调⽤接⼝或⽤户界⾯访问。
参考数据结构列表交叉参考数据列表分类法本体专有或内部参考数据⾏业参考数据地理或地理统计参考数据计算参考数据标准参考数据集的元数据主数据范围参与⽅产品和服务，包括内部和外部的产品及服务财务体系位置信息记录系统，参考系统可信来源，⻩⾦记录主数据管理如何评估主数据管理情况哪些⻆⾊、组织、地点和事物被反复引⽤。
哪些数据被⽤来描述⼈、组织、地点和事物。
数据是如何被定义和设计的，以及数据粒度细化程度如何。
数据在哪⾥被创建或来源于哪⾥，在哪⾥被储存、提供和访问。
数据通过组织内的系统时是如何变化的。
谁使⽤这些数据，为了什么⽬的。
⽤什么标准来衡量数据及其来源的质量和可靠性。
如何规划⼀个域内主数据管理识别能提供主数据实体全⾯视图的候选数据源。
为精确匹配和合并实体、实例制定规则。
主数据管理流程
主数据管理流程主数据管理是指对企业内部所有重要数据的集中管理和维护，确保数据的准确性、完整性和一致性，从而支持企业的决策和业务运营。
本文将介绍主数据管理的流程。
一、需求分析首先需要明确主数据管理的目标和需求，根据企业的业务特点和发展战略确定需要管理哪些主数据，如客户、供应商、产品等。
同时需要收集用户反馈和建议，了解用户对主数据管理的期望和需求。
二、规划设计在明确需求后，需要进行规划设计。
首先确定主数据管理的组织结构和职责分工，包括主数据管理员、数据质量专员等角色。
其次制定主数据管理政策和流程，包括如何收集、存储、维护和使用主数据等方面。
最后选择合适的主数据管理系统，并进行系统配置与定制。
三、实施执行在规划设计完成后，开始实施执行。
首先进行培训与推广，在公司内部进行宣传推广，并对相关人员进行培训，使其能够熟悉并掌握相关工具与流程。
然后开始收集并录入主数据，并对其进行审核与清洗处理以保证其准确性与完整性。
接着对主数据进行分类与归档，并建立相应的数据字典和元数据，以便于日后使用和维护。
最后对主数据进行定期更新与维护，并进行监控与报告，及时发现并处理数据异常。
四、优化改进在实施执行过程中，需要不断对主数据管理流程进行优化改进。
首先需要收集用户反馈和建议，并进行分析总结，找出问题所在并加以解决。
其次需要不断优化主数据管理系统，增强其功能与性能，提高其可用性和易用性。
最后需要不断更新主数据管理政策和流程，以适应企业的变化和发展。
五、总结评估在实施执行一段时间后，需要对主数据管理流程进行总结评估。
首先需要评估流程的效果和成果，如准确性、完整性、一致性等方面。
其次需要评估流程的效率和质量，如处理速度、工作量等方面。
最后根据评估结果进行总结分析，并提出改进意见和建议。
以上就是主数据管理的全面详细流程，通过需求分析、规划设计、实施执行、优化改进和总结评估五个步骤来完成企业内部所有重要数据的集中管理与维护。
主数据标准制定流程
主数据标准制定流程一、背景与目标在当今数字化时代，主数据标准对于企业而言至关重要。
主数据标准能够确保企业各部门之间的数据共享、交换和利用的准确性和一致性，从而提高企业运营效率和市场竞争力。
为了制定有效的主数据标准，企业需要明确目标和制定合理的流程。
本文档将详细介绍主数据标准制定流程的主要步骤和关键要素。
二、流程概述主数据标准制定流程主要包括以下步骤：需求分析、标准评估、标准规划、标准制定、标准审核和发布。
通过这一系列的流程，企业可以确保主数据标准的科学性、合理性和可行性。
三、具体步骤1. 需求分析需求分析是主数据标准制定流程的第一步，其主要目标是明确企业需要制定的主数据标准的类型和数量。
需求分析的方法包括调查问卷、访谈和现场考察等，通过这些方法，可以了解企业各部门之间的数据需求和存在的问题。
2. 标准评估在完成需求分析后，需要对现有标准和相关法律法规进行评估，以确保新制定的主数据标准符合相关要求。
标准评估的方法包括查阅相关文件、咨询专家和讨论会等。
3. 标准规划在完成标准评估后，需要制定主数据标准规划，明确需要制定的主数据标准的范围、内容、时间表和责任人。
标准规划的目的是确保主数据标准的科学性、合理性和可行性。
4. 标准制定在完成标准规划和需求分析的基础上，可以开始制定主数据标准。
标准的制定需要遵循一定的原则和方法，如采用国际标准、参考相关法律法规和行业最佳实践等。
同时，需要组织专家团队进行讨论和评审，以确保标准的准确性和可行性。
5. 标准审核在标准制定完成后，需要进行审核以确保标准的准确性和可行性。
审核过程需要包括内部审核和外部审核两个阶段，以确保标准的科学性、合理性和合规性。
6. 发布与推广经过审核的主数据标准即可发布并推广至企业内部各部门使用。
为了确保标准的普及和实施效果，可以采取多种推广手段，如培训、宣传和内部沟通等。
同时，需要建立标准实施的监控机制，定期收集反馈并进行优化和调整。
四、关键要素在主数据标准制定流程中，以下几个关键要素至关重要：1. 参与人员：参与人员应包括来自不同部门和领域的专家，以确保标准的科学性和可行性。
主数据治理流程
主数据治理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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在开启主数据治理工作之前，首先要进行全面的规划。
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quality improvements
2.3.5
Data Model
2.4
data requirements
2.4.1
Model data
Analyze implications
Roll out data model changes
2.4.6
Data Architecture
3 3.1
3.1.1
Identify requirements
How to design master data management processes?
© IWI-HSG – Leipzig, February 28, 2013, Reichert, Otto, Österle / 5
1.4 Enterprises are in need of support in this matter
Empirical analysis regarding the positioning of master data management within an organization (Otto & Reichert 2009) Master data governance design (Otto 2011)
A
2. Define objectives of a solution
2.1 Focus group A (2009-12-01) 2.2 Principles of orderly reference modeling
3. Design & development
B
3.1 Literature review 3.2 Principles of orderly reference modelling 3.3 Process map techniques 3.4 Focus groups B (2010-11-26), C (2011-11-24)
Company
Main Challenges Establishing a central master data Shared Service Center for governance and operational tasks Support of high quality master data for online sales channels Central governance for new data processes Set up of a central master data organization for material, customer, and vendor master data due to changing business model, and hence, processes New organization of medical and safety division Design of data governance processes for material master data
1.3 Master Data Management must be organized
Master data management is an application-independent function (Smith & McKeen 2008) The organizational structure of master data management has been research to some extent
Role models related to master data management Model (Dyché & Levy 2006) (English 1999): (Loshin 2007) (Weber 2009) Focus Customer data integration Total Quality data Management (TQdM) No focus on activities Data governance Data governance reference model Assessment
1.2 Difficulties in practice when it comes to managing master data quality
Case of Bayer CropScience (cf. Brauer 2006)
Master Data Quality
Time Project 1
C
4. Demonstration
4.1 Three participative case studies
5. Evaluation
C
5.1 Focus group C (2011-11-24) 5.2 Three participative case studies 5.3 Multi-perspective evaluation of reference models
6. Communication
6.1 Scientific paper at hand
2009
2010
2011
2012
© IWI-HSG – Leipzig, February 28, 2013, Reichert, Otto, Österle / 8
4.1 Overview of the Reference Process Model for Master Data Management
Legend:
Project 2
Project 3
Data quality pitfalls (e. g. migrations, process touch points, poor corporate reporting.
© IWI-HSG – Leipzig, February 28, 2013, Reichert, Otto, Österle / 4
A Reference Process Model for Master Data Management
Andreas Reichert, PD Dr.-Ing. Boris Otto, Prof. Dr. Hubert Österle Leipzig February 28, 2013
Agenda
1. Introduction 2. Related Work 3. Research Methodology 4. Results Presentation 5. Conclusion and Outlook
© IWI-HSG – Leipzig, February 28, 2013, Reichert, Otto, Österle / 2
2.2.2 Adapt
2.1.3 Adapt
2.1.4 Adapt
standards & guidelines
2.2.3 Adapt
authorization concept
2.2.4 Define
2.1.5 Adapt
2.1.6
support processes
2.2.5 Initiate
.2
2.4.3
Model data architecture
3.1.2
Model workflows / UIs
2.4.4
Analyze implications on change
2.4.5
Test & implement
3.1.5
Roll out data architecture
3.1.3
Data Quality Assurance Governance
2.3
business issues
2.3.1 Identify
measurement metrics
2.3.2
reporting structures
2.3.3 2.3.4
quality targets Test & implement changes
Process Area
1
Main Process
1.1
Process
1.1.1
Strategy
2 2.1
Strategic Functions
Develop and adapt vision
1.1.2
Align w/ business & IT strategy
1.1.3
Define strategic targets
* Source: Workshop presentations at the CC CDQ Workshops by companies
© IWI-HSG – Leipzig, February 28, 2013, Reichert, Otto, Österle / 6
2.1 Related Work in Research and Practice
3.1.4
3.1.6
Data Life Cycle
3.2
3.2.1
Manage requests
Create data
Update data