数据管理(Master Data Management)主要是体系管理企业各领域的数据,帮助企业形成一份统一的、唯一的、准确的能够在不同业务系统间进行共享的数据。1. 企业的黄金数据——数据数据于企业而言,是最核心的数据,业务数据都是基于数据而衍生,分布在企业各个业务信息系统中,是信息化和数字化的重要基础。是指满足各个业务系统所需要的、最能反映核心业务的基础信息。 
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导读:经常被读者朋友问:“数据管理数据治理工作到底应该做什么?”、“为什么做了一年半载的数据管理数据治理工作不被领导看好,领导认为没有产出也没有价值”。笔者认为,造成这些问题或困惑最根本的原因是其组织的高层领导缺乏对数据、对数据管理的认知,不知道“可靠的、管理有方的数据已经成为组织成功的关键因素”,也不清楚“理解数据管理的原则和最佳实践,可帮助组织数据中获取更多价值”,等等。本文主要整理摘录
作者:人月神话,新浪博客同名简介:多年SOA规划建设,私有云PaaS平台架构设计经验,长期从事一线项目实践今天准备谈下MDM数据系统设计的一些关键点,在前面我分享了一个MDM数据平台解决方案的PPT,但是篇解决方案层面,而且很多技术实现的关键内容没有展开描述,因此今天会对MDM数据管理系统设计和实现进一步进行说明。MDM数据管理概述 数据是描述核心业务实体(如客户、
1、基础数据治理基础数据用于对其他数据进行分类,在业界也称作参考数据。基础数据通常是静态的(如国家、币种),一般在业务事件发生之前就已经预先定义。它的可选值数量有限,可以用作业务或IT的开关和判断条件。当基础数据的取值发生变化的时候,通常需要对流程和IT系统进行分析和修改,以满足业务需求。因此,基础数据管理重点在于变更管理和统一标准管控。2、数据治理数据是参与业务事件的主体或资源,是具有高业
数据管理的关键是建立持续、稳定和长效管理机制。建设长效的管理机制是信息化建设的监事保证。 数据体系规划是实施主数据管理的第一阶段,主要用来明确数据体系的发展方向,体系架构,和实施步骤。 这一阶段需要用到数据管理成熟度模型(MDMMM)的理念进行数据体系的评估和需求分析。 数据规划的主要方法和步骤:1、数据体系规划工作,是数据的概念在组织中逐渐形成、清晰
# 数据管理技术架构实现指南 ## 介绍 作为一名经验丰富的开发者,我将指导你如何实现“数据管理技术架构”。数据管理是指管理组织内各种数据的标准和一致性,确保数据的准确性和可靠性。在本文中,我将介绍整个流程的步骤,并告诉你每一步需要做什么以及需要使用的代码。 ## 流程步骤 下面是实现数据管理技术架构的流程步骤: ```mermaid erDiagram CUSTOMERS
原创 4月前
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  数据是企业运营中担当着关键角色的核心业务实体,它们是系统间的共享数据(例如客户、 产品、供应商、账户和组织部门相关数据),分散地存在于企业的各业务系统中,也是企业内部 能够跨业务、跨系统重复使用的高价值数据。  数据管理,不仅包括硬件和软件,还是将数据作为重要资产管理的思想和办法,是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案,以保证数据的完整性、一致性和准确性。  一、企业数据
数据是指在整个企业范围内各个系统(操作 /事务型应用系统以及分析型系统 )间要共享的数据,比如,可以是与客户 (customers),供应商(suppliers),帐户(accounts)以及组织单位(organizational units) 相关的数据数据通常需要在整个企业范围内保持一致性(consistent)、 完整性 (complete) 、可控性 (controlled) ,为
当企业对数据管理不善时,会出现数据冗余、数据不一致、业务低效、数据孤岛等问题,多个系统之间的数据难以协调,难以发挥数据的价值。这时我们就需要对企业主数据进行管理。 亿信华辰前不久在“2022中国数字经济创新发展大会”上荣获“2022年企业数字化转型优秀案例奖”,而在这个案例中扮演重要角色的,就是我司的拳头产品——睿码数据管理平台EsMDM。这是由我司完全自主研发的一站式数据管理平台产品,覆盖
1、数据管理系统应该具备的功能数据模型管理:完成数据模型的定义,完成数据的底层架构管理数据业务管理:提供数据全生命周期的业务功能。工作流服务数据交换中间件管理报表分析系统管理2、数据管理的必要性目前企业信息化建设运行中,数据管理不善所带来的问题日益增多。例如数据孤岛,使信息交互和集成带来很大的困难没有统一的数据标准和流程体系,缺乏有效的数据变更和审核机制存在大量冗余数据和错误数据,严重
目录导读:一、摸家底二、建体系三、接数据四、抓运营 导读:我们知道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。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
数据治理既要严抓过程,更要注重结果。为了提高数据治理执行效率,通过建立相应的数据治理考核办法,并关联组织及个人绩效,通过检验数据治理各个环节的执行效果,以保证数据治理制度有效推进和落实。数据治理绩效考核体系的建设主要包含以下几个方面:01 数据治理绩效考核目的数据治理绩效考核本质上是一种对企业数据治理的过程管理,而不是仅仅对结果的考核。其目的是有效执行数据标准、提升业务操作的规范性、提高数据质量,
导读:企业主数据指企业内一致并共享的业务主体。数据管理,不仅包括硬件和软件,还是将数据作为重要资产管理的思想和办法,是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案,以保证数据的完整性、一致性和准确性。一、 企业数据类型企业数据类型主要包括交易数据数据和元数据,如下图所示:元数据是企业数据资产管理的基础,是关于“数据数据”,例如数据类型、数据定义、数据关系等,相当于数据表格中的表头
数据管理(MDM,Master Data Management)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。内容简介数据管理的关键就是“管理”。数据管理不会创建新的数据或新的数据纵向结构。相反,它提供了一种方法,使企业能够有效地管理存储在分布系统中的数据数据
MDM全写Master Data Management,翻译为主数据管理或元数据管理。什么是MDM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、物料单、账户等;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。数据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
当企业的信息化、数据化发展到一定阶段的时候,大部分企业都会对数据管理产生需求。为帮助企业加速数字化建设步伐,亿信华辰凭借多年在行业领域内积累的丰富经验并结合相关大数据技术成功打造了一款数据管理产品,覆盖数据标准、数据质量、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。全程“零”编码,帮助用户高效完成数据管理流程制定;丰富的可视化报表,完成数据全生命周期监控。亿
    对单位的信息化进行重新规划,找寻的资料,研读阅读:数据管理详解   MDM    对共享数据   在整个企业范围内  保持 一致性、文、可控性    跨业务重复使用的高价值数据    MDM 指一组约束和方法用来
越来越火的大数据时代,人工智能开创的时代,如何管理数据集群成为一个非常重要的问题,现今通用的大数据平台大致的架构我简单说一下,希望对大家有帮助。大数据集群架构大概分为3层1、管理层(也就是所谓的manager界面),这一层主要是对集群服务的管理(比如说hdfs、yarn、hive、spark、hbase、solr、hue、oozie、zookeeper等),在这一层,可以对服务进行配置,节点管理
执行概要..为何选择MDM?.MDM如何
原创 2022-08-10 09:30:41
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