百分点-主数据管理分享
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1. 主数据管理分享交流
百分点高级咨询顾问
2021-07-20
申镇
2. 目录
一、主数据相关术语、定义
二、主数据国际、国内发展趋势
三、主数据解决方案(内容、实施)
四、主数据案例分享
百分点科技集团 版权所有 ©️ 2021
3. 主数据定义
满足跨部门业务协同需要的、反
映核心业务实体状态属性的企业
(组织机构)基础信息主数据是
组织中需要跨系统、跨部门进行
共享的核心业务实体数据
企业主数据:用来描述企业核心业务实体的数据,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。
常见主数据有:客户、员工、供应商、产品、地址和合同等。
简单识别:这类数据将会有超过一个以上的事务型应用使用吗?
如果是便认为是主数据。
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4. 华为主数据定义
主数据是参与业务事件的主体或资源,是具有高业务价值的、跨流程和跨系统重复使用的数据主数据与基础数据有一定的相似性,
都是在业务事件发生之前预先定义;
但又与基础数据不同,主数据的取值不受
限于预先定义的数据范围,而且主数据的
记录的增加和减少一般不会影响流程和IT
系统的变化
华为的主数据范围包括客户、产品、供应
商、组织、人员主题,每个主数据都有相
应的架构、流程及管控组织来负责管理。
客户数据是企业最重要的主数据之一,几
乎贯穿所有业务经营活动。客户数据在全
流程中的及时性、准确性、完整性、一致
性、有效性、唯一性是业务高效运作、经
营可控的重要保障
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5. 主数据管理
主数据管理( MDM )描述了一组规程、技术和解决方案,这些规程、技术和解决方案
用于为所有利益相关方(如用户、应用程序、数据仓库、流程以及贸易伙伴)创建并维
护业务数据的一致性、完整性、相关性和精确性。
主数据管理的意义
一是建立企业基础数据共享“语言”,打破各系统信息交互壁垒,可以支撑客商、物料、
设备、指标等重要基础数据能够在多个系统内充分共享、高度复用
二是通过制定主数据标准,在系统建设中规范使用数据标准,进而为业务报表编制、数
据统计分析提供基础条件;
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8. 主数据管理的重要性&价值
01
消除数据冗余
不同部门按照自身需求获取数据,容易
造成数据重复存储,形成数据冗余。而
主数据打通各业务链条,统一数据语言,
统一数据标准,实现数据共享
02
提升数据处理效率
各部门对于数据定义不一样,不同版本
的数据不一致,一个核心也为主体有多
个版本的信息,需要大量人力成本、时
间成本去整理和统一。通过主数据管理
可以实现数据动态自动整理、复制,减
少人工整理数据的时间和工作量
03
提高公司战略协同力
通过主数据的一次录入、多次引用,避
免一个主数据在多个部门和线条重复录
入。数据作为公司内部经营分析、决策
支撑的“通行语音”,实现多个部门统
一后,有助于打通部门、系统壁垒,实
现信息集成与共享,提高公司整体的战
略协同力。
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9. 主数据管理面临的挑战
A
一是认识不统一,领导不重视
A
B
B 二是各自为政,标准不统一
D 四是通用基础主数据开放性差,
获取困难
主数据挑战
C
三是历史包袱重,落地实施难
C
D
“主数据管理”是数据资产管理实践方式的 重要切入方法之一 ,建设策略是从解决核心业务实体数据的质量和业务协同
入手,推动生产环节在客户、物料、组织机构、产品、统一编码等方面保持一致,从主数据入手开展数据资产管理实践
目标明确、建设周期较短 ,还能够保障关键数据的唯一性、一致性及合规性。
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10. 目录
一、主数据相关术语、定义
二、主数据国际、国内发展趋势
三、主数据解决方案(内容、实施)
四、主数据案例分享
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11. 主数据国际发展趋势
资料来源:Gartner(2021 年 1 月)
图 1:主数据管理解决方案的魔力象限
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12. 国际领先厂商-Informatica
l I n f o r m a t i c a 在 此 魔 力 象 限 中 处 于 领 先 地 位 。 其 M D M M u l t i d o m a i n E d i t i o n 和 P ro d u c t 3 6 0 解 决
方案广泛关注 多个域主数据用例 。Informatica 的业务在地域上是多元化的,其客户往往是跨多个垂直市
场 的 大 中 型 组 织 。 I n f o r m a t i c a 2 0 2 0 年 8 月 收 购 G re e n B a y , 这 是 一 种 自 动 化 复 杂 数 据 和 元 数 据 匹 配
任务的机器学习解决方案。Informatica 的产品组合路线图继续专注于云原生技术和 AI 驱动的 MDM。
l 优势
1. 对所有行业用例的战略和支持:Informatica 的云原生战略及其产品核心能力的高分证明了其支持跨行业所有用例的
能力。其前两个领域是 B2C 客户(包括患者和提供商)和 B2B 客户。这些是医疗保健/生命科学和金融服务行业的
优先事项,这些行业占 Informatica 客户的一半。因此,有客户/公民主数据需求的零售和政府组织也可以从
Informatica 的 MDM 解决方案中受益。
2 . 内 部 创 新 和 收 购 创 新 : I n f o r m a t i c a 拥 有 有 机 和 无 机 创 新 的 历 史 , 其 对 A I 初 创 公 司 G re e n B a y Te c h n o l o g i e s 的
投 资 和 随 后 的 收 购 证 明 了 这 一 点 , G re e n B a y Te c h n o l o g i e s 是 一 种 自 动 化 复 杂 数 据 和 元 数 据 匹 配 任 务 的 机 器 学 习 解
决方案。这些功能正在整合到其 360 度解决方案中,进一步增强其功能。
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13. 国际厂商简介
01
Ataccama 是这个魔力象限中的挑战者。
其 Ataccama ONE 产品专注于数据治
理、数据质量、元数据管理和 MDM。
Ataccama 的业务主要集中在北美和
EMEA,其客户往往是大中型金融服务
组织。其未来的重点包括推出具有增强
元数据管理功能的第二代 Ataccama
ONE 人工智能平 台
02
Contentser v 是这个魔力象限中的挑战者。其
产品平台主要专注于卖方产品数据用例。运营主
要集中在 EMEA,其客户往往是大中型离散制
造商。
云原生战略:投资于加强其云原生市场战略。考
虑推出 基于配置而非定制 的 MDM 解决方案。
中型公司或开始新 MDM 计划的公司会发现这
尤其有利可图,由于更好的许可模式选项和更快
的 MDM 计划实现价值,它降低了进入门槛。
03
IBM 是这个魔力象限中的挑战者。其 Product Master 和 InfoSphere Master Data Management 产品广泛
关注多个领域主数据用例。IBM 的业务在地域上是多元化的,其客户往往是 跨多个垂直市场的大中型组织 。未来的重
点领域包括持续的人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 创新以及与数据目录的集成。
AI/ML 驱动的创新:IBM 继续将其 MDM 战略与增强数据管理和关系驱动的洞察力高度一致。IBM 传统优势领域
(金融服务、医疗保健、政府)中的增强型 MDM 用例得到了很好的支持。
领域重点:2020 年,IBM 重新推出了 IBM Product Master,这是供应商以产品领域为中心的 MDM 解决方案。
拥有以领域为中心的产品将使 IBM 能够扩大其在市场上的份额,并构建和推出特定于客户需求的 MDM 解决方案。
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14. MDM发展趋势
1.降低准入门槛
2.更快实现价值
本地和云产品从永久定价到订阅定
价的转变仍在继续, 整体MDM订
阅收入增长了 22.6% 。由于包含供
应商定价的大量变量,MDM 解决
方案的个别报价差异很大。但通过
订阅而非永久许可来许可 MDM 解
决方案的可用性降低了组织的进入
门槛。
MDM 解决方案的部署时间持续
减少。2019 年,平均时间为
6.2 个月,但我们也观察到 部署
速度快至三个月 。这些部署可能
在域和用例支持方面受到限制。
然而,这被快速为业务交付价值
的能力所抵消。
3.增强型数据管理
MDM 市场受到数据和分析范围内相
邻软件市场的挑战。其中包括 ADM
解决方案、参考数据管理 (RDM) 解
决方案和增强的数据目录。客户数据
平台 (CDP) 的影响最大。因此魔力象
限内的一些供应商已采取战略, 将扩
大其产品以支持客户/供应商/提供商
的 360 度视图 和其他分析用例
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15. 国 内 M D M 厂 商 - 亿信华辰
主数据管理解决方案可高效
管理物资、客商、人员、财
务等各类主数据,实现对主
数据采集、申请、新增、变
更、审核、生效、失效、分
发等全生命周期管理,保障
各业务系统中主数据的一致
性、权威性、共享性,提高
企业运营效率。
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16. l B2C 客户数据的 MDM
○ 在创建可信主记录的过程中掌握个人客户数据(以及其
他方数据,例如公民和患者数据)。
MDM产
品分类
l B2B 客户数据的 MDM
○ 在创建支持以组织为中心的业务流程的受信任主记录期
间,对机构数据的掌握,通常显示为分层结构。
l 卖方产品数据的 MDM
○ 在创建受信任的主记录期间掌握产品或材料数据以支持
业务流程,重点是向客户提供产品数据
l 买方产品数据的 MDM
○ 在创建受信任的主记录以支持业务流程期间,产品或材
料数据的掌握侧重于供应链管理 (SCM)。
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17. l 在创建受信任的主记录以支持依赖于它们的业务
流程的过程中,同时掌握跨多个域的关键数据对
象。
MDM多域产品
l 出现了几种模式,其中“客户”、“派对”、
“产品”或“事物”主数据已成为许多组织的最
高优先级。MDM 解决方案应该能够支持
MDM 计划“范围内”的所有域
l MDM应用程序法
l MDM 应用程序法附带特定的数据模型、业务
逻辑或功能以及图形用户界面,非常适合解决单
一、明确界定的业务问题。这类似于购买现成的
销售团队的自动化应用程序以管理销售渠道,或
购买一个采购应用程序,以管理为供应链购买的
直接或间接材料。
l MDM平台法
l 借助 MDM 平台法,组织可以灵活定义其自身
的数据模型,基于定义的模型产生逻辑和功能,
并支持基于有关功能配置图形用户界面。
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18. l MDM方法如应用程序法的主要不足:
1. 每个数据域都有独立的MDM应用程序,比如,客户域使用客户数据集成(CDI),
产品数据使用产品信息管理(PIM)等;
2. 重大业务流程改造采用“大爆炸”方法,往往需要多年时间才能启动;
应用程序与
平台比较
3. 互操作性仅限于同一品牌的应用程序,将客户锁定在可能不适合他们的更广泛的业
务需求的产品上;
l MDM解决方案能是单一平台上成熟的、灵活多领域的,使整个企业可以迅
速部署和轻松扩展,以解决多个部门和地区的业务问题。金融服务、生命科
学、制造、医疗保健、政府和各行各业的很多最大型的企业都利用 MDM来
满足其战略要求。
l 在单一平台上支持所有的MDM要求
1. 访问 - 分散的数据源和应用程序带来不一致和重复的主数据
2. 发现 - 抱着发现重复、错误和不一致的宗旨检查数据的一致性和结构
3. 清理 - 解决错误和不完整的字段
4. 掌握 - 将企业相同数据的多个版本合并为一个真实版本或“黄金记录”,并管理内
部的层次和关系
5. 交付 - “黄金记录”同步到下游应用程序和数据仓库
l 通过单一平台上成熟的多领域MDM集中主数据的管理,从而消除点对点集
成,简化您的结构,降低维护成本,改进数据治理。
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19. 目录
一、主数据相关术语、定义
二、主数据国际、国内发展趋势
三、主数据解决方案(内容、实施)
四、主数据案例分享
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20. 主数据管理内容
主数据管理内容
“两体系、一工具”
主数据管理标准体系
主数据管理标准体系是主
数据管理工作的重中之重
主数据管理保障体系
主数据管理保障体系为主
数据管理保驾护航
主数据管理工具
主数据管理工具确保
主数据管理有效落地
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21. 主数据分类
配置型主数据 :是描述业务或核心主数据属性分类的参考信息,会
在整个组织内共享使用一般依据国际标准、国家标准、行业标准或
企业标准和相关规范等,在系统中一次性配置使用的基础数据,例
如
国
家
、
民
族
、
性
别
等
规
范
性
表
述
。
配置型主数据相对稳定,不易变化。
核心主数据: 指用来描述企业核心业务实体的主数据,是企业核心
业务对象、交易业务的执行主体,如产品、物资、设备、组织机构、
员
工
、
供
应
商
、
客
户
、
核心主数据是相对“固定”的,变化缓慢
会
计
科
目
等
。
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22. 一、主数据标准体系
主数据标准体系
业务标准
编码规范
分类规范
模型标准
描述规则
逻辑模型
物理模型
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 ”。
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23. 业务标准-编码规范-国家标准
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24. 业务标准-编码规范与信息分类-实例
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25. 主数据模型标准-逻辑模型&物理模型
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26. 二、主数据保障体系
1.管理组织:避免出师无名,可落地明确主数据管理机构和组织体系,落
实各级部门的职责和可持续的主数据管理组织与人员, 决策-领导-执行
2.管理制度:主数据管理制度规定了主数据管理工作的内容、程序、章程
及方法,是主数据管理人员的行为规范和准则,主要包含各种管理办法、
规范、细则、手册等。
3.管理流程:主数据管理流程是提升主数据质量的重要保障,通过梳理数
据维护及管理流程,建立符合企业实际应用的管理流程,保证主数据标准
规范得到有效执行,实现主数据的持续性长效治理
4.主数据应用管理:三部分内容,明确管理要求、实施有效的管理、强化
保障服务。
5.主数据管理评价:是用来评估及考核主数据相关责任人职责的履行情况
及数据管理标准和数据政策的执行情况
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。
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27. 管理制度
制度和流程体系的建设是主数据成功实施的重要保障。
管理评价
管理流程
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28. 三、主数据管理工具
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29. 目录
一、主数据相关术语、定义
二、主数据国际、国内发展趋势
三、主数据解决方案(内容、实施)
四、主数据案例分享
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30. 主数据实施-常见问题和挑战
主数据管理是一个复杂的系统工程,涉及到企业和单位多个领域,既要做好顶层设计,又要解决好 统一标准、统一流程、
统一管理 体系等问题,同时也要解决好 数据采集、数据清洗、数据对接和应用集成 等相关问题。
主数据管理常见问题和挑战
领导不重视,缺乏顶层 通用标准主数据管理分散
不重视主数据的总体规划,缺乏顶层设计,无法在单位 通用标准主数据(国际标准、国家标准和行业标准产生的主
数据)管理分散,缺乏便捷可靠的数据获取渠道,数据获取
困难
决策层、管理层和业务层等各层级统一思路;
缺乏统一标准和数据关联 部门墙打通难
单位内部已经存在且分散管理的主数据,由于缺乏统一标准
和数据关联,大量的数据清洗依靠人为判断,数据清洗难度
和风险都很大; 各职能部门各自为政,难以在标准和规则层
面达成一致,致使主数据代码标准难统一;
系统老旧
特别是大型集团化企业,系统众多、年代跨度久远,一些早
期的系统数据标准化程度不高,改造难度大、成本高,给主
数据应用集成带来较大的困难。
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31. 主 数 据实 施( 一) 主数 据规 划
主数据规划阶段的关键活动是对成果、体系的宣贯,通过宣贯让企业的各级管理人员及员工及时掌握相应的标准、
规范,确保整个体系的梳理运行。
主数据规划:在主数据规划咨询的过程中需要参
照标准,主要参照的标准有国际标准、国家标准、
行业标准、企业标准,确保企业的主数据规划咨
询后能够既符合国家相关规定,又具备企业行业
特色。在参照标准的同时要结合当前企业的实际
需求及未来业务拓展的需求
主数据调研分析:前期工作输出主数据规划成果
括主数据标准化体系架构、主数据集成架构、主
数据安全架构(数据脱敏、数据权限)以及运营
管理架构(组织、制度、流程、管理规范、质量
管理措施等)等内容
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32. 主数据实施(二)主数据标准制定
制定主数据标准一般遵循简单性、唯一性、可扩展性等相关原则,既要方便 当前 应用系统的需求,又要考虑 未来 信息系统发
展的需求,此外,制定主数据标准还要根据 业务需求的紧急程度分期建设
业务调研
在理解企业信息化整体规划的
基础上,开展主数据标准管理
现状调研,梳理相关业务流程
范围确认 标准制定
选取组织架构、业务范围等类似
的优秀企业作为标杆进行对比分
析,归纳核心管理领域和业务领
域的主数据管理需求,确定数据
范围和组织范围 根据各类主数据的特点并结合
企业实际情况,与相关业务部
门共同讨论制定满足企业应用
需求的主数据标准
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33. 主数据实施(三)代码库建设
第二,调研、收集各类代码标准;
第一,确定代码结构;
第四,编制规则征求意见;
第三,分析、优选各类代码
标准并提出规划制定建议;
第五;征求部门意见以完善
和确认规则;最后,提交规
则送审稿。
按照一定的清洗规则对零散、重复、缺失、错误、废弃等原始数据进行清洗
通过数据清洗保证主数据的唯一、精确、完整、一致和有效。
然后分别从数据的完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性及关联性等多个维度,通过系统校验、查重及人工比对、筛查、
核实等多种手段对主数据代码的质量进行多轮检查,通过高质量的数据清洗形成主数据标准代码库。
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34. 主数据实施(四)管理工具
搭建主数据管理工具:建设主数据管理工具,为主数据的管理提供技术支持,实现主数据查询、申请、修改、审核、发布、
冻结、归档等全生命周期管理。
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35. 主数据实施(五)运维体系
构建运维体系:建立主数据管理和标准管理的运维组织、管理流程、考核机制等,保
证主数据标准规范得到有效执行。
主数据管理工具上线运行后,在业务和技术层面继续提供后续支持保障,成立主数据
标准化运维组织,明确各岗位职责,结合企业实际情况制定主数据管理制度、主数据
管理流程及主数据管理维护细则等,建立企业运维体系,为主数据的长效规范运行奠
定坚实基础。
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36. 主数据实施(六)推广贯标
推广贯标:统一执行主数据标准规范,扩大主数据标准的应用
范围,实现信息系统间的互联互通及共享利用。
主数据应用推广直接关系到各信息系统互联互通的实现,通过
应用推广扩大数据标准应用范围, 实现主数据统一编码、统一
描述、统一维护、统一应用 ,建立起规范可靠的主数据代码库,
为信息系统之间数据共享打下良好的基础。
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37. 目录
一、主数据相关术语、定义
二、主数据国际、国内发展趋势
三、主数据解决方案(内容、实施)
四、主数据案例分享
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38. 百分点科技集团 版权所有 ©️ 2021
39. 应用场景-业务系统新增
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40. 应用场景-主数据系统维护
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41. 主数据建设路径
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42. 1.主数据调研-数据资产
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43. 2.需求分析与识别
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44. 主数据管理能力评估
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。
DCMM 《数据能力成熟度评价模型》
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45. 3.主数据标准制定
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46. 4.主数据模型建设
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47. 百分点科技集团 版权所有 ©️ 2021
48. 百分点科技集团 版权所有 ©️ 2021
49. 5.主数据接入
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50. 6.主数据质检
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51. 7.标准化数据入库
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52. 8.数据运营
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55. 百分点科技集团 版权所有 ©️ 2021
56. 主数据分发
ETL 主动分发 接口方式被动分发
由主数据管理平台主动向业务系统分发主 由业务系统通过接口的方式主动获取数据
数据
接口方式主动推送 ESB 总线分发
由业务系统通过接口的方式主动获取数据 通过 ESB 总线对接业务系统,实现主数据
分发。
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57. 目录
一、主数据相关术语、定义
二、主数据国际、国内发展趋势
三、主数据解决方案(内容、实施)
四、主数据案例分享
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58. 背景与挑战
>
>
>
(1) 由于缺少统一外部单位主数据,致使客户和供应商在不同系统中标
识不一,难以进行唯一性识别。同时由于缺乏对主数据真实性和有效性
的验证,无法保证客户、供应商、人力资源及组织机构等基本信息准确
性和有效性,为公司运营管理和风险控制带来一定的影响。
(2) 员工主数据尚未进行统一管理和共享,员工身份数据不统一,不但
无法对与员工关联的邮箱、登录账号等关键资源进行有效的管理,造成
资源浪费和安全隐患,同时还给公司平台化、协同化所需要的统一用户
目录管理、统一认证和单点登录集成等带来极大的阻碍。
(3) 内部组织机构没有统一的标准,人事、财务、业务口径各异,公司
的内部管理无法实现统一口径。
中国外运集团
背景介绍及难点分析:作为世界领先的物
流行业整合商、端到端的全程供应链解决
方案和一站式物流服务提供商,中国外运
非常重视信息化建设,先后投资建设了
300 多个信息系统 ,为中国外运的内部
管理和业务运作提供 IT 支持和保障。
由于缺乏统一标准和统一管理,各类常用
的主数据标准不一、代码各异,致使各系
>
>
(4) 业务基础主数据(如港口、内陆地点、机场、车站、航空公司、包
装种类等)分散管理,数据标准不统一,管理水平参差不齐,数据质量
不高,难以满足业务数字化、平台化协同的管理要求。
统之间的数据无法进行有效关联和共享,
形成 “信息孤岛”和 “数据烟囱” ,给
公司数据集中和数据应用带来很大的困难
(5) 业务资源、物料、设备等没有统一的分类代码和主数据定义,公司
在实施业务资源共享(云资源)、集中采购管理、物资管理等方面缺少
标准数据支撑,难以有效发挥作用。
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59. 大型多业态集团公司
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60. 主数据管理工具
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61. 外部数据引入
引用标准的企业工商数据,统一规范客户、供应商数据。主数据平台上线以后,引用权威的工商数据作为基准数据,确保
客户供应商数据的准确、真实、有效和完整
运维体系保障
搭建“五位一体”的主数据运维服务保障体系。建立了统一的主数据管理和运营机制,针对不同主数据类型配备了信息员
和审核员,按照数据维护和审核流程,对主数据全生命周期进行严格管理,确保主数据的质量和时效性,为公司各方面的
应用提供准确可靠的主数据。
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62. 参考资料
1.信通院-主数据管理实践白皮书
2.华为数据之道-主数据治理
3.百分点客户案例
4.dama2.0-参考数据和主数据
5.公众号:猫说信息化
6.公众号:大数据架构师
7.公众号:谈数据
主数据管理实施四部曲概论-石秀峰老师
7.gartner2021主数据魔力象限报告
8百度百科-主数据管理
其他:普元、亿信华辰、用友、information、IBM
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