主数据管理和实施
娄丽军 (loulj@https://www.doczj.com/doc/b412936971.html,), 软件架构师, EMC
简介：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。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。
发布日期： 2009 年 4 月 02 日
级别：初级
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前言
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。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类型的主数据，例如：对于电信行业客户而言，电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据；对于航空业客户而言，航线、航班是其企业主数据的一种。对于某一个企业的不同业务部门，其主数据也不同，例如市场销售部门关心客户信息，产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息，人事部门关心员工机构，部门层次关系等信息。
数据管理的范畴和主数据管理的概念
图 1. 数据管理的范畴
如图所示，企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。
?交易数据：用于纪录业务事件，如客户的订单，投诉记录，客服申请等，它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。
?主数据：主数据则定义企业核心业务对象，如客户、产品、地址等，与交易流水信息不同，主数据一旦被记录到数据库中，需要经常对其进行维护，从而确保其时效性和准确性；主数据还包括关系数据，用以描述主数据之
间的关系，如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、
产品与产品的关系等。
?元数据：即关于数据的数据，用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据所处的系统等信息。
主数据管理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，以保证主数据的完整性、一致性和准确性 ( “ The set of disciplines, technologies, and solutions used to create and maintain consistent, complete, contextual and accurate business data for all stakeholders (users, applications, data warehouses, processes, companies, trading partners, customers, etc.) across and beyond the enterprise ” ) 。主数据管理的典型应用有 Customer Data Integration —客户数据管理和
Product Information Integraiton —产品数据管理。
图 2. 主数据管理的信息流
一般来说，主数据管理系统从 IT 建设的角度而言都会是一个相对复杂的系统，它往往会和企业数据仓库 / 决策支持系统以及企业内的各个业务系统发生关系，技术实现上也会涉及到 ETL、EAI、EII 等多个方面，如图 2 所示，一个典型的主数据管理的信息流为：
1.某个业务系统触发对企业主数据的改动；
2.主数据管理系统将整合之后完整、准确的主数据分发给所有有关的应用系
统；
3.主数据管理系统为决策支持和数据仓库系统提供准确的数据源。
因此对于主数据管理系统的建设，要从建设初期就考虑整体的平台框架和技术实现。
以客户主数据为例，常见的主数据域包括：
?Party：参与方。参与方包含的范围是所有与企业发生了或者发生过正式业务关系的任何合法的实体，比如填写了投保单的参与方。 Party 是分
类别的，可以是个人、机构和团体。对于 Party 来说，因为开展业务的
需要，可能要对他们进行分级、分类，比如 VIP，黑名单等。个人包括个人基本属性、个人名称、职业、性别、教育等自然属性；机构是指在法律上有登记的组织实体，可以分为政府机构、商业机构、非盈利机构等类别；
团体可以有多种形态，比如他们可以是家庭、兴趣小组、某个大机构中的一部分，或者通过某种数据分析技术得出的客户细分群体。
?Party Role：参与方在业务中扮演的角色。例如，对于保险行业而言，可以有：投保人，被保人，受益人，担保人，报案人，核保人，查勘员，核赔人等。
?Relationship：Party 与 Party 之间的关系 , 例如可以是：夫妻关系、父子关系、母女关系、兄弟姐妹关系、总 ( 母 ) 公司分 ( 子 ) 公司关系、企业事业单位隶属、上下级关系等。
?Account：帐户是客户使用企业服务的付费实体。
?Location：Location 记录的是每个 Party 可能拥有的所有联系地址，地址的类别包括邮寄地址、email 地址、电信联络地址等。
?Contract：Party 与企业之间的契约。
主数据有几个鲜明的特点，其中包括：它是准确的、集成的，其次它是跨业务部门的，再有就是它是在各个业务部门被重复使用的。
主数据管理的意义
图 3. 主数据管理的要素
如图 3 所示：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。
以客户主数据为例，客户主数据是目前企业级客户普遍面临的一个问题，在大多数企业中，客户信息通常分散于 CRM 等各个业务系统中，而每个业务系统中都只有客户信息的片断，即不完整的客户信息，但却缺乏企业级的完整、统一的单一客户视图，结果导致企业不能完全了解客户，无法协调统一的市场行为，导致客户满意度下降，市场份额减少。因此，建立客户主数据系统的目的在于：
?整合并存储所有业务系统和渠道的客户及潜在客户的信息：一方面从相关系统中抽取客户信息，并完成客户信息的清洗和整合工作，建立企业级的
客户统一视图；另一方面，客户主数据管理系统将形成的统一客户信息以
广播的形式同步到其他各个系统，从而确保客户信息的一致；
?为相关的应用系统提供联机交易支持，提供客户信息的唯一访问入口点，为所有应用系统提供及时和全面的客户信息；服务于 OCRM 系统，充分利
用数据的价值，在所有客户接触点上提供更多具有附加价值的服务；
?实现 SOA 的体系结构：建立客户主数据系统之前，数据被锁定在每一个应用系统和流程中，建立主数据管理系统之后，数据从应用系统中被释放
出来，并且被处理成为一组可重用的服务，被各个应用系统调用。
主数据管理系统与数据仓库系统的关系
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。以航空公司为例，客户的主数据模型大致可以分为三部分：
首先包括客户基本信息和偏好信息。
?客户基本信息：
o个人及公司信息
o消费者市场状况
o常旅客会员卡号，状态，及累计里程等
o客户间关系 ( 个体 - 个体，个体 - 公司 )
o联系地址，包括电话，电子邮件等
?客户偏好信息：
o餐食偏好
o是否吸烟
o座位偏好
o机型偏好
o公务舱位偏好
o旅行舱位偏好
o休息室服务偏好
除了这两部分之外，我们还可以从数据仓库系统中提取相关的信息，作为客户主数据的衍生信息部分，从而更好地、全方位地描述客户特征，这些可以包括：
?衍生信息：
o本月飞行里程
o年度飞行里程（最近 12 个月内）
o提前预订倾向
o习惯预订模式
o使用自主服务倾向
o上次预订使用的信用卡号
o累计 / 本月转签 / 取消航班次数
o转签航班倾向
o取消航班倾向
o No Show 倾向等。
?第一是依托专业套装软件来实现主数据管理，这类方案是作为套装软件的一部分，主要是为套装软件的其它模块提供服务的，因此，通常功能都缺乏完善性。
?还有一类是侧重于分析型应用的主数据管理，这类方案在数据实时同步以及面向交易型应用时通常缺乏整体方案的完整性。
?再有一类就是专注于主数据管理的中立的、完整的解决方案，这一类应用独立于套装软件，不仅具有整体架构的完整性和先进性，从功能上讲往往也最为完善，除了具有比较完整的数据模型 (Data Model) 之外，还会提
供广泛的集成性，具备先进的机制实现数据同步，并且可以对外提供多种
预置的主数据服务被外部交易系统调用，从而使系统具有很强的实时操作性，同时还强调主数据管理、主数据质量控制以及主数据维护的手段和规
范性。
企业主数据管理系统逻辑架构
一个完整的主数据管理解决方案的逻辑架构应如下图所示：
图 4. 主数据管理系统逻辑架构
在一个完整的主数据管理解决方案中，除了主数据管理的核心服务组件之外通常还会涉及到企业元数据管理、企业信息集成、ETL、数据分析和数据仓库以及EAI/ESB 等其他各种技术和服务组件。
其中主数据管理服务又包括如下一些主要的服务组件：
?Interface Services：为企业中需要主数据的所有业务系统提供各种服务接口，通过实时的、批量的接口可以读取或者修改主数据，这些接口包括Batch, Web Services, XML Interface, Messaging Interface,
Publish/Subscribe, Import/Export Services, Data Standardization Interface, Directory Integration 等。除了这些标准的技术接口之外 , 对于某些专有系统还提供适配器 (Adapter) 接口 , 通过适配器接口可
以和一些特有的系统做接口，例如企业中的传统 (Legacy) 应用系统或者SAP 等打包应用。
?Lifecycle Management Services: 履行针对主数据的 CRUD 操作，执行对主数据存储库中的数据进行更新、存取和管理时的业务逻辑，除此之外，它还负责维护主数据的衍生信息，例如客户之间的关系、客户的偏好、客
户在各种客户服务渠道上的行为轨迹等。 Lifecycle Management
Services 贯穿整个主数据管理的生命周期，它利用 Data Quality
Management Services 来确保数据质量、利用 Master Data Event
Management Services 来捕获各种主数据变化等相关的事件，以及利用
Hierarchy and Relationship Management Services 用来维护数据实体
之间的关系和层次。
?Data Quality Management Services：确保主数据的质量和标准化，这在主数据管理解决方案中一个非常重要的组件，在我们从各个业务系统获取数据之后，要对数据进行清洗和验证，例如对于地址而言，要弥补地址的缺失、地市的缺失、邮编的缺失、进行地址的标准化等。对于其他数据
要进行非空检查、外键检查、数据过滤等。然后要对数据进行匹配 / 重
复识别、自动进行基于规则的合并 / 去重、交叉验证等，并且还要遵从
企业的数据管控规范和流程。它可以是 Master Data Management
Services 的一个内部组件，也可以调用整个企业的 Information
Integrity Services 来实现。
?Authoring Services：依据数据管控流程，定义和扩展企业的主数据模型。
?Hierarchy Relationship and Management Services：定义数据实体的层次 (Hierarchy), 分组 (Grouping), 关系 (Relationship), 版本
(Version) 等。
?Master Data Event Management Services：捕获事件并且触发相应的操作，包括事件发现、事件管理和通知功能，它在主数据管理系统和业务系统之间进行数据同步时起到至关重要的作用。
?Base Services：提供通用服务，包括安全控制、错误处理、交易日志、事件日志等功能。
?Master Data Repository:主数据存储库，包括 Metadata, Master Data, History Data, Reference Data 等。
下面我们介绍两个这些逻辑组件之间的协作场景：
图 5. 场景 1-- 初始数据加载
场景 1：初始数据加载：
1.源数据从外部业务系统及 EDW 系统中通过批处理方式拷贝到磁带；
2.数据被加载到 Staging DB，进行数据质量分析；
3.Data Quality Management Services 对数据进行清洗、匹配、标准化等；
4.ETL Transform and Load services 对合格数据进行转换并准备好加载数
据；
5.Master Data Interface Services 接收批处理更新请求，调用 Lifecycle
Management Update Service 进行数据的批量更新；
6.Lifecycle Management Update Service 调用 Hierarchy & Relationship
Management Services 和 Base Services 更新主数据库。
图 6. 场景 2-- 主数据库更新，然后同步到各业务系统
场景2：主数据库更新，然后同步到各业务系统
1.某业务系统发起一个创建主数据的交易，该业务系统将交易数据以消息的
形式发送到消息队列；
2.MDM Interface Services 捕获该消息，进行消息解析，并调用 Security
and Privacy Services 进行权限验证；
3.MDM Interface Services 调用 Lifecycle Mgmt. Update Service ；
4.Lifecycle Mgmt. Update Service 再调用 Data Quality Management
Services 进行数据的清洗和标准化；
5.Update Service 调用 Search Services 发现该主数据已经存在，确认这
是对已有主数据的更新操作；
6.Update Service 通过调用外部系统对数据进行扩充；
7.Update Service 在更新主数据库之前调用 Event Management Services ；
8.Event Management Services 确认是否需要涉及数据管控方面的处理；
9.Update Service 调用 Hierarchy & Relationship Management Services
并且更新主数据库；
10.Audit Logging Services 纪录相应交易日志和历史数据；
11.MDM Lifecycle Management Service 调用 MDM Interface Services 返
回更新处理请求；
12.源业务系统接收到处理请求之后，利用 MDM 系统发回来的数据对本地的
应用系统数据库进行更新操作；
13.其他所有需要主动被更新的相关的业务系统都会接收到更新后的最新数
据。
图 7. IBM InfoSphere MDM Server 产品构成
?Knowledge(知识层)：知识层包括当事方 ( 人员和组织 )、角色、地址位置、当事人属性（统计学信息）、关系、财务简档、多渠道集成、协议和产品、事件等。
?Action（交互层）：MDM Server 本身就是按照 SOA 的体系结构设计的，它提供 700 多个开箱既有的服务接口，这些服务可划分为多个主题范围，如下图所示：
图 8. MDM Server Business Services
其中主要包括：
o当事方人口统计学服务：
o角色：一个当事方可以扮演一个或多个角色，如帐户方角色服务用于管理当事方在一个或多个帐户中扮演的多个角色，折扣或索赔方
角色服务用于维护当事方在一个或多个折扣或索赔中扮演的角色
的信息。
o关系服务：维护当事方对当事方关系，当事方对当事方关系不仅可以存在于两个独立的当事方之间 ( 例如甲方和乙方是配偶 )，也
可以存在于双方在某个帐户中扮演的角色范围之内 ( 例如甲方是
乙方遗嘱的执行人 ) 。
o位置服务：维护关于位置的数据，如地址和联系方式。
o客户服务和销售服务：包含管理多渠道集成所需要的客户服务与销售信息的综合业务服务。例如：隐私服务用于维护数据管理与请求
的默认隐私偏好以及客户声明的隐私偏好；偏好服务用于管理复杂
的客户服务偏好 ( 比如，特定联系方法和特定产品的联系偏好 ) 。
o协议和产品服务：帐户或合同服务用于维护某个帐户或合同的详细信息，这里合同定义为一个或多个当事方与公司的合法协议。
o数据维护服务：MDM Server 提供重复嫌疑管理服务 , 进行当事方记录的合并等。
o当事方财务简档：比如收入来源信息、财务帐户信息等。
o当事方识别服务：为每个客户记录创建一个唯一客户 ID，并且维护对其它系统的交叉引用。
o历史纪录和审核服务：包含检索对象的历史审核数据的服务。
?Integrity(完整性层)：完整性服务用于管理数据质量和维护客户数据的单一版本，包括疑似处理、重复处理、数据检查、标准化等。
?Intellegence(智能层)：包括事件管理、业务处理规则、数据安全性。
?Data Governance(数据管控层)：管理数据实体间的关系 (Relationship), 分组 (Group), 层次 (Hierarchy)，以及数据生命周期等。
?Service Inteface(接口层)： MDM Server 支持多个实时和批处理接口，其中实时接口包括 XML 接口、Web Services 接口、消息接口、Java 对
象接口、COBOL 和 CICS 接口等。此外，还支持用户自定义接口。
使用 IBM 全套解决方案的主数据管理案例
以下是一个使用全套 IBM 软件解决方案的案例，这是一个典型的客户主数据管理的应用场景，其中使用的产品包括：WebSphere Portal Server，WebSphere MDM Server，WebSphere Enterprise Services Bus, WebSphere QualityStage, DB2 等。
图 9. 主数据管理应用案例
图 9 描述了一个主数据管理应用的端到端流程：
1.业务系统通过自己的用户界面创建一个新的用户，并且把数据写入了其应
用系统数据库中；
2.该业务系统向 MQ 发送一条 XML 消息；消息中包含了客户基本信息和策
略信息；
3.MDM Server 接收到该 MQ 消息，对此消息进行处理；
4.MDM Server 通过与 QualityStage 的接口调用 WebSphere QualityStage
的服务，进行客户姓名和联系方式的清洗和标准化；
5.WebSphere QualityStage 对客户姓名和联系方式的清洗和标准化；
6.WebSphere QualityStage 返回标准化了的客户数据；
7.MDM Server 接收到标准化了的客户姓名和地址，查询主数据库获取候选
姓名，调用 QualityStage 的疑似匹配服务；
8.QualityStage 进行疑似处理；
9.QualityStage 将打分结果返回给 MDM Server，结果表明这是一个新客户；
10.MDM Server 向某外部系统发出 Web Services 请求，进行数据扩充；
11.外部系统将结果返回 MDM Server ；
12.MDM Server 分配一个唯一的 PartyID，并且将客户主数据写入 MDM
Server DB ；
13.根据客户 Profile，MDM Server 发现该客户是新推出的一项新业务的目
标客户；
14.MDM Server 向 MQ 产生一条 XML/JMS 消息；
15.WebSphere ESB 接收到 XML 消息并且将其转换为市场促销系统所需要的
消息格式；
16.市场促销系统接收到该消息，进行相应的业务处理；
17.MDM Server 产生 XML 交易响应信息给源业务系统；
18.源业务系统接收到响应信息，对其应用系统数据库进行更新；
19.MDM Server 又产生一个关于该新增客户的完整信息，并且发送到 MQ，利
用 MQ 的 Pub/Sub 机制将数据通知到各个相关的业务系统；
20.各个业务系统接收到新增的客户信息，并且更新自身的应用系统数据库。
图 10. 主数据系统实施步骤
基础实施阶段:
?安装 MDM，实现 ECIF 的基础架构
?完成主数据建模
?MDM 初始数据加载：根据期望的实施方法和策略，将数据从各个业务系统中抽取出来，经过清洗、转换、标准化之后加载到主数据存储库中，在这个阶段主要用到的是 ETL 的相关技术和工具。
?使 MDM 的 700 多个业务服务能被其他系统实时连接和使用。
基础实施阶段为客户数据集成搭建了基础框架，为企业提供了转向以客户为中心的能力和价值。后续的阶段主要是在此基础上推动全企业更多的应用和系统来使用这些价值，带来更多的业务增长。所以第一阶段的基础实施对企业来说是至关重要的，也是客户主数据管理项目能否带来业务价值的关键。
双向同步阶段:
?通过实时或批处理方式，帮助逐步实现业务系统和 MDM 系统的双向数据更新和同步。这个阶段阶段主要用到的是 EAI/SOA 的相关技术和工具?多渠道访问阶段
?整合 WCC 与已有的渠道或新的前台系统，实现多渠道访问。
?添加新的客户数据属性和客户为中心的业务流程。
全企业采用阶段:
?MDM 成为企业唯一的记录客户信息的来源，促进对客户的洞察力和了解。
?促进全企业整合，支持端到端的业务流程。
?Information Management 专区：在这里可以学到更多关于 Information Management 的知识。还可以找到技术文档、how-to 文章、培训、下载、产品信息等。
?如需了解有关 IBM Master Data Management 和 IBM InfoSphere Master Data Management Server 的更多信息请访问InfoSphere 产品专题或者访问InfoSphere Master Data Management Server 产品网站
?通过IBM InfoSphere Master Data Management Server 商业价值概述，了解 MDM 商业价值的详细信息。
?通过IBM InfoSphere Master Data Management Server 技术概述，了解MDM 技术特性等详细信息。
?通过MDM for Operations and Analytics，了解 MDM Operations 和Analytics 的详细信息。
?通过Justifying and Implementing Master Data Management，了解 MDM Justifying 和 Implementing 的详细信息。
?通过Master Data Management and Customer Data Integration，了解主数据和客户数据集成的详细信息。
?通过MDM Server 信息中心，了解 MDM 的详细信息。
?通过IBM 红皮书：Rapid Deployment Package for MDM，了解 MDM 快速部署的详细信息。
?随时关注developerWorks 技术活动和网络广播。
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讨论
关于作者
娄丽军，IBM 公司软件架构师，1998年加入 IBM 公司软件部，多年来一直从事IBM 通讯及业务整合中间件( WebSphere Business Integration 家族)产品的技术支持工作，是软件部从事该领域技术支持时间最长的工程师之一，拥有WebSphere Business Integration 相关的产品经验，这些产品包括WebSphere MQ 家族的所有产品：MQSeries，MQ Integrator，MQ Workflow 以及 CrossWorlds 等，并具有很多大型项目的支持经验，曾参与国家税务总局，人民银行清算系统、华夏银行电子联行系统、中国联通计费系统、海关与国家税务总局互连系统，以及公安部、铁道部、中信实业银行、电信等重要客户的有关项目的技术支持。
中国联通供应商主数据管理办法（试行） 第一章总则 第一条为逐步形成中国联通完善的供应链管理体系，为企业运营和各业务发展提供唯一、准确的供应商基础数据，实现中国联通供应商基础数据的单点录入、全局共享，依据中国联通采购管理办法、中国联通IT规划等相关制度，制定本办法。 第二条本办法所称供应商，是指直接向中国联通提供物资和服务的企业及其分支机构、事业单位和个人。个人包括个体工商户和其他自然人。 第三条本办法所称供应商主数据，是指在整个企业范围内各个信息系统需要共享的，长期稳定存在的，描述供应商自然属性的相关数据。 第四条中国联通供应商主数据管理的原则：一级平台、两级管理、三级操作。 第二章供应商主数据管理范围 第五条中国联通供应商主数据按照企业供应商和个人供应商分别管理。对于费用较低的零星购臵或一次性供应商，根据成本优先的原则不对其数据进行管理，仅作为企业
供应商的特殊类型（杂项供应商）予以归一化管理。 第六条供应商信息主要包括基本信息、业务地点信息、联系人信息、采购信息和财务信息等五类信息。供应商基本信息是供应商的自然属性，由供应商主数据系统管理。 第七条供应商的其它业务属性，由各业务属性的归口部门负责，通过各专业应用系统创建和维护。供应商的业务地点信息和财务信息由财务部门归口负责，在ERP系统中维护；联系人信息和采购信息由采购管理部门归口负责，在采购管理系统中维护。 第三章供应商主数据管理职责 第八条中国联通建立全集团统一的供应商主数据管理平台，建立全集团集中的维护工作组，统一负责供应商编码、数据质量、数据安全等管理和日常维护工作。 第九条中国联通总部和省两级采购管理部门是中国联通供应商主数据的业务管理部门，负责制定供应商主数据管理制度、规范、编码规则和操作手册，负责指导下级公司的供应商主数据业务操作工作。供应商编码标准见附件1。 第十条中国联通总部、省、市三级采购管理部门是中国联通供应商主数据的业务操作部门，负责受理各级供应商主数据创建的申请、审核、创建、维护和分发等工作。各级采购管理部门的操作权限如下：
XX银行文件 关于印发《XX银行分行综合数据 管理平台管理办法（试行）》的通知 各省、自治区、直辖市分行，总行直属分行，苏州、三峡分行:分行综合数据管理平台从2007年开始建设，目前已经完成两期项目建设并推广部署到各分行。为了进一步加强和规范分行综合数据管理平台的日常管理工作，提高分行的应用和数据共享水平，充分发挥统一的技术工具和共享基础设施优势，以便更加
高效地为总分行经营管理决策服务，特制定《XX银行分行综合数据管理平台管理办法（试行）》，现予以印发，请遵照执行。 二○X年X月XX日
XX银行分行综合数据管理平台管理办法（试行） 目录 第一章总则 第二章职责分工 第三章业务需求管理与实现 第四章数据质量管理 第五章平台版本管理 第六章基础设施管理 第七章系统运行、监控及用户管理 第八章数据管理及安全 第九章奖惩管理 第十章附则 第一章总则
第一章 第一条为规范XX银行分行综合数据管理平台和分行管理分析类应用的实施和运行管理工作，防范实施及运行风险，支持保障分行业务营运和经营管理活动，充分发挥统一的技术工具和共享基础设施优势，整合各分行提出的需求，降低全行管理分析类应用的整体实施成本，制定本办法。 第二条本办法所涉基本定义 （一）分行综合数据管理平台（以下简称平台）是分行管理分析类应用开发和数据服务的统一平台，是全行数据架构的重要组成部分，是总行操作型数据存储系统和数据仓库等系统在分行的延伸。平台主要提供面向分行管理分析类应用的数据传输、存储、加工和展现服务，用于支持和整合管理分析类应用系统的开发和部署。通过分行综合数据管理平台，逐步统一全行业务指标口径，利用统一的数据模型、数据标准、基础设施和工具，在满足分行差异化需求的同时，最大限度减少重复投入，实现信息共享。 （二）分行管理分析类应用主要指支撑分行后台经营管理和满足外部监管要求的各类应用。 （三）实施及运行管理工作主要指平台的日常运行管理，包括平台基础设施管理以及基于平台的分行管理分析类应用的业务需求管理与实现，数据质量管理，平台版本管理，基础设施管理，系统运行、监控及用户管理，数据管理及安全等。
主数据管理详解 主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(or ganizational units) 相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性 完整性 (complete) 、可控性 (controlled) ，为了达成这一目标， 就需要进行主数据管理 (Master Data Management ，MDM) 。 什么是主数据管理 (Master Data Management ， MDM) 主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。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性 nt) 、完整性 (complete) 、可控性 (controlled) ，为了达成这一目标，就需要进行主数据管理 (M aster Data Management ， MDM) 。需要注意的是，主数据不是企业内所有的业务数据，只 (consistent) 、 (consiste
是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据，比如大部分的交易数据、帐单数据等都不是 主数据，而像描述核心业务实体的数据，而像客户、供应商、帐户、组织单位、员工、合作 伙伴、位置信息等都是主数据。主数据是企业内能够跨业务重复使用的高价值的数据。这些 主数据在进行主数据管理之前经常存在于多个异构或同构的系统中。 主数据管理(Master Data Management ，MDM) 是指一组约束和方法用来保证一个企业 内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含义和质量。这是从深 层次来说来说明主动主数据管理(MDM) 的深度和复杂性，简单的说，主数据管理(MDM) 保证 你的系统协调和重用通用、正确的业务数据(主数据)。通常，我们会把主数据管理作为应用 流程的补充，通过从各个操作/ 事务型应用以及分析型应用中分离出主要的信息，使其成为 一个集中的、独立于企业中各种其他应用核心资源，从而使得企业的核心信息得以重用并确 保各个操作/ 事务型应用以及分析型应用间的核心数据的一致性。通过主数据管理，改变企 业数据利用的现状，从而更好地为企业信息集成做好铺垫。 主数据管理(MDM) 可以帮助我们创建并维护整个企业内主数据的单一视图(Si ngle View)，保证单一视图的准确性、一致性以及完整性，从而提供数据质量，统一商业实体的定义，简化
数据管理办法 第一章总则 第一条为适应集团信息化发展要求,充分利用数据资源为生产、经营、管理和决策服务，保证各类信息合理、有序流动和信息安全，确保集团信息化建设快速协调有序安全发展，根据国家有关法律法规以及《集团信息安全管理办法》（中平〔2013〕188号）、等规定，特制定本管理办法。 第二条本办法适用于集团各职能部室，直属和特设机构、专业化公司、事业部、区域公司及其所属各单位（以下简称各单位）。 第二章管理范围 第三条本办法管理范围包括：各单位与生产、经营、办公、安全等相关的应用系统和数据，以及为其提供支撑的基础设施资源、计算存储资源和办公终端资源等。 第三章组织机构和工作机制 第四条集团信息化领导小组是集团数据资源管理体系的最高层，负责审定集团有关数据资源管理的规章、制度、办法，负责审核有关标准、规范、重要需求等。集团信息化领导小组办公室（以下简称集团信息办）负责集团数据管理的监督、检查和考核，指导集团数据管理工作，查处危害集团数据安全的事件。各单位负责本单位数据的采集、传输、使用、安防、备份等管理
工作。中国平煤神马集团平顶山信息通信技术开发公司（以下简称信通公司）作为技术支撑及运维部门，负责集团数据中心的运维和运营工作。 第四章数据分级管理 第五条根据数据在生产、经营和管理中的重要性，结合有关保密规定，按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队（车间）级应用系统和数据分别制定管理标准。 第六条集团级应用系统和数据，技术管理由集团信息办负责，业务管理由相关业务处室负责，运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理，集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队（车间）级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。 第五章数据标准管理 第七条集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定，负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准，在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。 第八条数据编码和接口标准应符合以下要求： （一）数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性；
集团主数据管理解决方案 1. 基本概念 主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物 料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应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。 主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的 平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/分析、ESB 等组件和技 术。 ESB （企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件或服务，以 基于消息内容的形式，通过协议转换、消息过滤、事件路由，对多个系统不同 的事件进行整合。 2. 需求概述 为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3. 现状描述 现目前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、 金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方面： 1）没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要求，甚至重复 管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2）没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名字或编码,
直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3）没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图: 以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准可以调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配 4. 解决方案 4.1.实现思路 基于现状分析，可通过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立各业务系统间 的连接，实现主数据的CRUD管理。
高效数据存储技术和管理策略思考 1) 快照 SNIA（存储网络行业协会）对快照（Snapshot）的定义是:关于指定数据集合的一个完全可用拷贝，该拷贝包括相应数据在某个时间点（拷贝开始的时间点）的映像。快照可以是其所表示的数据的一个副本，也可以是数据的一个复制品。 快照的作用主要是能够进行在线数据备份与恢复; 快照有主要有两种技术， 一种是第一次写时复制(Copy OnFirst Write,COFW)，有时简称为写时复制（CopyOn Write,COW）。即在数据第一次写入到某个存储位置时，首先将原有的内容读取出来，写到另一位置处（为快照保留的存储空间，此文中我们称为快照空间），然后再将数据写入到存储设备中。而下次针对这一位置的写操作将不再执行写时复制操作。
另一种技术是 I/O 重定向（I/O Redirect）。即将读写操作重新定向到另一个存储空间中。在一个快照生成期间，所有的写操作将被重定向到另一个介质，而读操作是否需要读重定向，则需要根据读取的位置是否有过自上次快照以来的写重定向，必须对有过写重定向的位置进行读重定向，否则不需要进行读定向。当要创建一个快照时，则将自上次快照以来所有的重定向写数据所对应在源介质中的数据复制出来生成这个时间点的快照，然后再将这些重定向写数据写回到源介质中的相应位置上，从而完成一个快照生成过程。 我们所开发的vbs-target 是基于数据重定向机制实现的。 2) LUN拷贝 就是将源LUN的数据拷贝到目标LUN。
LUN拷贝支持全量和增量2种类型的数据拷贝。1,全量拷贝: 2,增量拷贝: 3) 自动精简配置
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。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性(cons 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。主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)，为了达成这一目标，就需要进行主数据管理(Master Data Management ，MDM)。 什么是主数据管理(Master Data Management ，MDM) 主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。主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)，为了达成这一目标，就需要进行主数据管理(Master Data Management ，MDM)。需要注意的是，主数据不是企业内所有的业务数据，只是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据，比如大部分的交易数据、帐单数据等都不是主数据，而像描述核心业务实体的数据，而像客户、供应商、帐户、组织单位、员工、合作伙伴、位置信息等都是主数据。主数据是企业内能够跨业务重复使用的高价值的数据。这些主数据在进行主数据管理之前经常存在于多个异构或同构的系统中。 主数据管理(Master Data Management ，MDM)是指一组约束和方法用来保证一个企业内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含义和质量。这是从深层次来说来说明主动主数据管理(MDM)的深度和复杂性，简单的说，主数据管理(MDM)保证你的系统协调和重用通用、正确的业务数据(主数据)。通常，我们会把主数据管理作为应用流程的补充，通过从各个操作/事务型应用以及分析型应用中分离出主要的信息，使其成为一个集中的、独立于企业中各种其他应用核心资源，从而使得企业的核心信息得以重用并确保各个操作/事务型应用以及分析型应用间的核心数据的一致性。通过主数据管理，改变企业数据利用的现状，从而更好地为企业信息集成做好铺垫。 主数据管理(MDM)可以帮助我们创建并维护整个企业内主数据的单一视图(Single View)，保证单一视图的准确性、一致性以及完整性，从而提供数据质量，统一商业实体的定义，简化改进商业流程并提供业务的响应速度。从变化的频率来看，主数据和日常交易数据不一样，变化相对缓慢，另外，主数据由于跨各个系统，所以对数据的一致性、实时性以及版本控制要求很高。 主数据管理其实在很早之前就一直存在，只不过现在随着业务发展以及监管的需要，对主数据的实时性、准确性、一致性有了更高的要求，才被业界广泛接受，各个厂商相应的推出了一系列的主数据管理集成与基础套件以及特定领域的解决方案。近年来最明显的变化是，客户在以前的时候经常问的问题是：“主数据管理是什么?”，而现在客户经常问的问题演变成了：“我们的业务的确存在一些问题，主数据管理正好可以解决这个问题，我们怎么开始?”。与以前相比，客户对主数据管理(MDM)的认识有了巨大的进步，并开始尝试用主数据管理(MDM)解决他们在整个企业范围内进行跨业务、跨主题域时遇上的各种挑战和问题：比如税务行业，税务局在按纳税人在一些分析统计时，就发现关于纳税人的基本信息分布在核心征收管理系统、发票管理系统、个
生产经营数据统计管理办法 一、总则 第一条为了有效地、科学地组织****公司（以下简称公司）的数据统计工作，保证数据统计资料的准确性与及时性，充分发挥数据统计工作在生产经营活动中的重要作用，特制定本办法。 第二条数据统计工作的基本任务是对公司生产经营活动情况进行统计调查，统计分析，提供统计资料，实行统计监督。 第三条公司数据统计实行厂（场）、部门统计管理体制和按业务部门归口负责的原则。业务职能部门负责组织、协调全厂（场）或生产部门的生产数据统计工作。 第四条根据各生产厂（场）和生产部门数据统计工作的需要以及统计业务的繁简程度，配备专职或兼职核算员。核算员应保持相对的稳定，核算员(包括兼职)调(变)工作时，事前必须征求生产厂（场）或生产部门的意见，并要有适合的人员接替其工作。 二、统计报表的管理与分工 第五条凡国家统计局、地方统计局等政府机关单位的统计报表，由总经理根据公司内各职能部门的职责分工，确
定统计编制责任部门。如报表涉及两个以上部门，而又无适当部门负责时，则由总经理或主管该项工作的副总经理召集有关部门协商统计编制。 第六条对各种定期上报公司的统计报表，核算员要及时负责向公司相关业务部门填报，并负责报表的准确性和及时性。 第七条对公司的各类报表，由业务职能部门统一格式，各部门必须按时填报。 第八条公司内部各种定期统计报表，为确保统计报表数字的准确可靠，各部门、厂（场）主管领导必须对上报报表进行认真审查后方能上报。 第九条统计报表如有个别项目需要修改时，由原制表业务职能部门直接通知填报生产厂（场）或生产部门，并将修改后的式样送公司企划部门备案。 第十条需要手工记录的各种定期统计报表，由企划部门根据生产厂（场）和生产部门的实际需要统一印刷、保管、发放。 第十一条各生产厂（场）或部门对外报送的各种专业统计报表，必须经生产厂（场）或生产部门负责人签字，并报主管副总经理审批。 第十二条各级统计人员和核算员应加强指标的分析，经常深入实际，调查研究了解有关指标的波动原因，为分析
MDM是一个集成的解决方案，管理所有的主数据信息。客户主数据、物料主数据、供应商数据等。 一、使用SAP MDM主数据管理解决方案，可以整合、协调主数据、管理丰富的产品内容， 主数据集中后，就能够对主数据进行有效的管理、同步和分配，并将其发布给公司内外所有相关的用户。 1、整合主数据：使用灵活、可配置的数据模型，您可以从不同的数据源(SAP和非SAP 系统)汇总主数据信息，SAP MDM能够整合来自不同系统的主数据对象。对汇总过来 的主数据信息进行搜索，辨别出相同或相似的对象，并按照需求将之清除、整理， 得到统一、完整而准确的主数据视图，在数据整合后，数据可以被轻松访问来实现 准确的企业层面的分析和报表。 2、协调主数据：除了主数据整合功能以外，SAP MDM主数据管理还可以通过交互式的 分发模式来协调整个企业范围内的主数据信息，将准确、完整的主数据信息更新到 链接的SAP或非SAP系统中，另外，它还内置了数据处理工作流，支持统一企业内 基于多层角色的模式来共同维护主数据。它可以从一个系统的记录来维护主数据， 并作为集中的主数据管理集线器，自动更新到其他系统中对应的信息，达到整个公 司层面上不同应用系统之间的数据统一、协调。 3、集中主数据：SAP MDM是实现公司层面数据标准化目标的理想平台，在主数据从多 个源系统整合到MDM之后，主数据可以进行集中的管理和创建。用户可以使用功能 强大的客户端主数据管理器或SAP企业门户界面直接管理这些数据，SAP MDM提供 有效的数据校验和工作流平台，可以对主数据的创建、修改和删除进行统一的监管，这些主数据信息也可以根据需要通过业界标准的XML格式同步或分发到其他需要的 系统中，达到集中的主数据质量控制和监管，实现企业数据标准化目标。此外，还 可将统一、标准的信息提取到SAP BI只能分析系统中，得到准确的全局报表分析。 4、管理丰富的产品/物资内容：在SAP MDM中，您不但可以管理具有复杂分类和层次 结构的产品/物资信息，还可以管理组成这些产品/物资主数据的任何类型的内容， 无论是图形还是图表内容。所有主数据内容可以从不同的SAP系统和非SAP系统中 导入。通过单程的数据标准化(内置各种计量单位和单位转换)功能以及高性能的基
主数据管理（MDM） 应用指南
主数据管理（MDM）应用指南
随着业务发展以及监管的需要，企业对主数据的实时性、准确性、一致性有了更高的 要求，主数据管理(Master Data Management ，MDM)也应运而生，它是指一组约束和方法 用来保证一个企业内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含 义和质量。本次的技术手册对主数据管理（MDM）进行了一个比较系统的介绍，从基本定 义概念，到实施主数据管理的最佳实践，我们将带您领略更多 MDM 的知识。
主数据管理基础知识
简单而言，主数据管理（MDM）是公司权衡和重用常见、和准确业务数据的一种全面 的方法。不管你是否考虑实现新的 MDM 系统还是评估可能的工具和软件来帮助你目前的数 据管理和数据整合主动性，了解基础的知识都是十分必要的。
? 主数据管理详解（一） ? 主数据管理详解（二） ? 主数据管理详解（三） ? 最常见的 13 种主数据管理（MDM）词汇和定义
主数据管理最佳实践
在考虑像主数据管理（MDM，Master Data Management）这样的学科时，寻找已经经 历过或做过主数据管理的过来人咨询是唯一自然的途径。因此在本部分中，我们将请相关 人员讲述主数据管理的最佳实践。
? 主数据管理（MDM）的七个最佳实践（上） ? 主数据管理（MDM）的七个最佳实践（下）
TT 数据库技术专题之“主数据管理（MDM）应用指南”
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SQL Server 2008 R2：主数据服务
Master Data Services，也称为 MDS，是 SQL Server 2008 R2 增加的 关键商业智 能特性 之一。Master Data Services 的基本目标是为企业信息提供单个权威来源。然后 这个信息可以被其它应用和数据使用，这样您的环境中每一个应用便都是使用相同信息的 同一份权威副本。
? SQL Server 2008 R2 最新功能：主数据服务 ? Master Data Services 的潜在问题 ? 主数据服务的相关业务案例 ? Master Data Services 存在可提升的空间 ? Master Data Services 入门：配置 MDS ? Master Data Services 入门：创建数据模型 ? Master Data Services 进阶指导：加载数据 ? Master Data Services 进阶指导：处理和验证数据
MDM 专家指导
利用现有的数据质量工具，你也许可以进行数据标准化的工作，但是数据质量工具不 可能满足所有 MDM 项目的需求。那么在进行 MDM 项目时，应该注意哪些问题呢？专家的指 导可以起到很大的帮助。
? 是否可以使用数据质量工具执行 MDM 项目 ? 在 MDM hub 与交易数据库之间保持参照完整性 ? 数据仓库的未来：开源与 MDM
TT 数据库技术专题之“主数据管理（MDM）应用指南”
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中国联通山东省分公司固定语音网 局数据管理办法（试行） 第一章总则 第1条为规范固定语音网局数据（以下简称局数据）的管理和制作，确保局数据的准确性和规范性，有效保障网络安全，特制定本办法。 第2条本办法中局数据是指固定语音交换设备中与系统配置、业务配置、路由组织、网络管理有关的除用户数据以外的所有系统数据。 第3条本管理办法适用于全省所有固定语音通信设备，包括：PSTN交换设备、信令转接点设备、智能网、SSP、软交换设备等的局数据管理。 第4条本管理办法以《中国联通通信网络运行维护规程（试行）》（中国联通集团〔2009〕71号）为依据，根据山东省分公司固定语音网的维护管理现状制定。 第5条各市分公司运行维护部应当在本管理办法的基础上，制定适合各市分公司的局数据管理细则。 第二章局数据管理职责
第6条省公司运行维护部 1、负责全省固定语音网的局数据管理工作。 2、负责对各市分公司的局数据管理工作进行检查及考核。第7条省公司网络管理中心 1、归口管理全省的局数据调度。 2、负责统一制定全省的局数据规范。 3、负责执行集团公司下发的各类局数据调单。 4、负责全省局数据的核查工作。 第8条市分公司运行维护部 1、负责本公司范围内的局数据管理。 2、负责执行省公司下发的各类局数据调单。 3、负责分公司范围内局数据的核查工作。 第三章局数据管理的基本原则 第9条各市分公司负责局数据的操作工作，省公司网络管理中心、市分公司局数据调度部门下发的局数据调度文件是制作、修改局数据的唯一依据，任何单位或个人未经主管部门许可不得对本辖区内的局数据进行任何修改和调整。 第10条在故障等紧急情况下可先行进行局数据修改，但对修改结果必须及时报上级主管部门。
数据资产管理解决方案
目录 一、数据资产管理概述 (1) (一) 数据资产管理的定义与内涵 (1) 1.数据资产管理的概念 (1) 2.数据资产管理的内涵 (2) 3.数据资产管理的演变 (3) (二) 数据资产管理的重要性 (4) 1.数据价值难以有效发挥的原因 (5) 2.数据资产管理是充分发挥数据价值的必经之路 (6) (三) 数据资产管理是各方关注的重要议题 (8) (四) 数据资产管理的现状与发展 (10) 1.数据管理对象变化 (10) 2.处理架构更新换代 (11) 3.组织职能升级变迁 (12) 4.管理手段自动智能 (12) 5.应用范围不断扩大 (13) 二、数据资产管理的主要内容 (14) (一) 管理职能 (14) 1.数据标准管理 (14) 2.数据模型管理 (15) 3.元数据管理 (17) 4.主数据管理 (19) 5.数据质量管理 (20) 6.数据安全管理 (21) 7.数据价值管理 (22) 8.数据共享管理 (25) (二) 保障措施 (26) 1.制定战略规划 (27) 2.完善组织架构 (27) 3.建立制度体系 (29) 4.设置审计机制 (31) 5.开展培训宣贯 (31) 三、数据资产管理的实施要点 (33) (一) 实施步骤 (33) 1.第一阶段：统筹规划 (34) 2.第二阶段：管理实施 (35) 3.第三阶段：稽核检查 (37) 4.第四阶段：资产运营 (38) (二) 实践模式 (40) 1.数据资产管理的建设策略 (40) 2.数据资产管理的切入方式 (42)
(三) 软件工具 (43) 1.数据标准管理工具 (44) 2.数据模型管理工具 (45) 3.元数据管理工具 (46) 4.主数据管理工具 (47) 5.数据质量管理工具 (48) 6.数据安全管理工具 (49) 7.数据价值管理工具 (50) 8.数据服务管理工具 (51) (四) 成功要素 (52) 1.明确责权利标，有效推进管理 (52) 2.合理引进技术，提升治理能力 (53) 3.着眼业务应用，释放数据价值 (54) 4.加强数据合规，注重风险风控 (54) 5.持续迭代完善，形成良性闭环 (55)
主数据管理和实施 简介：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。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。 前言 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。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类型的主数据，例如：对于电信行业客户而言，电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据；对于航空业客户而言，航线、航班是其企业主数据的一种。对于某一个企业的不同业务部门，其主数据也不同，例如市场销售部门关心客户信息，产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息，人事部门关心员工机构，部门层次关系等信息。 数据管理的范畴和主数据管理的概念 图 1. 数据管理的范畴 如图所示，企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。 ?交易数据：用于纪录业务事件，如客户的订单，投诉记录，客服申请等，它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。 ?主数据：主数据则定义企业核心业务对象，如客户、产品、地址等，与交易流水信息不同，主数据一旦被记录到数据库中，需要经常对其进行维护，从而确保其时效性和准确性； 主数据还包括关系数据，用以描述主数据之间的关系，如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、产品与产品的关系等。 ?元数据：即关于数据的数据，用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据
数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合
项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： · 合格供方（物资和工程）名录动态信息和数据； · 供方对产品实现过程及工程最终各项参数的影响情况有关的数据，包括缺陷数、不合格品数、安全隐患数、隐患整改数等包括质量、职业健康安全和环境的各项参数、数据。 5.4.4 相关供方投入的资源，如劳动力、机械设备、监视和测量装置等配置及其变化的数据和信息； 5.4.5 工程项目的工期数、里程碑进度、调试进度、并网日期和移交生产日期等技术经济指标数据； 5.5 与产品的监视和测量有关的数据（工程部、生产准备部和相关职能部门收集） 5.5.1 与工程质量、职业健康安全和环境等验评结果有关的数据 ——单位工程和分部分项工程验评结果数据，计算合格率、优良率； ——汇总受监焊口数、抽监比例、焊口抽检一次合格率、优良率。 5.5.2 与不合格品控制有关的数据
集团主数据管理解决方案 1.基本概念 主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应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。 主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/分析、ESB等组件和技术。 ESB（企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件或服务，以基于消息内容的形式，通过协议转换、消息过滤、事件路 由，对多个系统不同的事件进行整合。 2.需求概述 为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3.现状描述 现目前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方面： 1)没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要求，甚 至重复管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2)没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名字或 编码，直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3)没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统 增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图：
＊实线表示已实现自动同步，虚线表示人工添加、导入。 以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准可以调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配。 4.解决方案 4.1.实现思路 基于现状分析，可通过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立各业务系统间的连接，实现主数据的CRUD管理。
Oracle 数据文件的管理策略 数据文件是物理上存储表空间数据的操作系统文件，在创建表空间的同时将为它建立数据文件。在创建表空间前，DBA不仅要考虑表空间的管理方式，还需要决定与表空间对应的数据文件的数量、大小以及位置。 1．确定数据文件的数量 在为其他非SYSTEM表空间设置数据文件的数量时，需要考虑如下限制条件： ●初始化参数DB_FILES指定在SGA区中能够保存的数据文件信息的最大数量，也 就是一个实例所能支持的数据文件的最大数量。 ●操作系统中每一个进程能够同时打开的文件数量是有限的，这个限制的大小取决于 操作系统本身。 ●每新建一个数据文件，都会在数据库的控制文件中添加一条记录。如果在控制文件 中指定了MAXDATAFILES子句，那么在控制文件中最多只能保存 MAXDA TAFILES条数据文件的记录。但是数据库所拥有的数据文件的最大值仍然 是DB_FIELS参数指定。如果MAXDATAFILES参数小于DB_FILES参数，则Oracle 会自动对控制文件进行扩展，以便容纳更多的数据文件记录。 2．确定数据文件的存放位置 表空间数据的物理存放位置由数据文件的存放位置决定。因此，要正确地为表空间设置物理存储位置，就必须合理地选择数据文件的存放位置。 例如，如果数据库可以使用多个磁盘，可以考虑将可能并发访问的数据文件分散存储在各个磁盘中，这样可以减少由于磁盘I/O冲突对系统性能造成的影响。 3．分离存放数据文件与日志文件 如果数据库的可靠性要求较高，则必须保证数据文件与重做日志文件分别保存在不同的磁盘中。如果数据文件和重做日志文件保存在同一个磁盘中，当这个磁盘损坏时，数据库中的数据将永久性地丢失。 在使用复合重做日志文件时，如果各个成员日志文件分别存放在独立的磁盘中，那么同时丢失所有重做日志的可能性很小，这时将数据文件与重做日志文件保存在相同的磁盘中是允许的。
数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： 精品资料网（https://www.doczj.com/doc/b412936971.html,）专业提供企管培训资料
饶阳县国家税务局 加强数据分析、增强信息化管税的实施意见 为提高税收数据分析能力，增强信息化税收管理水平。及时发现征管漏洞，全面提升我局的税收质量和总量，县局决定在全局范围内开展增强数据分析和利用工作。 一、总体要求： 信息化管税的总体要求是：以提高税收质效位原则，贯彻科学化、专业化、精细化的管理要求，以防范税收管理风险为理念，以信息采集为基础。以数据分析利用为核心，以健全税收管理体系为落脚点，细化县局各股室、与分局、大厅之间的数据分析、衔接、利用，加强税源管理，实施真正意义上的信息管税，净化我县纳税环境。全面提升我局的税收质量和总量。 二、工作机制。 1、建立组织领导: 县局成立数据分析和发布工作领导小 组： 组长：李立才 副组长：刘彦召曹占吉郭金标郭书彦杨晓亮许如英刘彦兵王进 成员：张荣丽李建勋高爱佳王洪池李营起王志平
杨洪基 领导小组下设办公室 办公室设在征管股，主任：王洪池 成员：何津泽董忠胜张玉听 数据分析办公室主要负责各阶段信息的筛选、汇总、分析，形成文字汇总报告，并在内网公布，同时根据具体情况，拟定下阶段征管工作重点。领导小组要定期听取各阶段数据分析，确定主攻方向，对存在差异较大的数据信息，主管领导指导所包分局实施重点评估。排除疑点，提升管理质量。 2、各部门职责分工。 （一）工作职责： 信息中心负责数据分析的技术支持和数据质量的监控；负责根据不同部门各项业务工作提出的业务需求，予以技术实现并按要求及时收集、整理和提供相关数据。 计统部门负责全局税收收入总量分析、结构分析和趋势分析；负责宏观税负的综合分析；负责各税种、各行业与相关经济指标的关联分析、税负分析和税收弹性分析。从宏观上查找税收管理中存在的问题，按月发布税收收入情况分析，按半年发布重点税源企业税负，按年发布宏观税负、行业税负、税收弹性和预警值等信息。 征管部门负责纳按照纳税人实施分类管理的要求，查找
大数据环境下的数据质量管理策略 信息时代，数据已经慢慢成为一种资产，数据质量成为决定资产优劣的一个重要方面。随着大数据的发展，越来越丰富的数据给数据质量的提升带来了新的挑战和困难。提出一 种数据质量策略，从建立数据质量评价体系、落实质量信息的采集分析与监控、建立持续 改进的工作机制和完善元数据管理４个方面，多方位优化改进，最终形成一套完善的质量 管理体系，为信息系统提供高质量的数据支持。 １信息系统数据质量 信息由数据构成，数据是信息的基础，数据已经成为一种重要资源。对于企业而言， 进行市场情报调研、客户关系维护、财务报表展现、战略决策支持等，都需要信息系统进 行数据的搜集、分析、知识发现，为决策者提供充足且准确的情报和资料。对于政府而言，进行社会管理和公共服务，影响面更为宽广和深远，政策和服务能否满足社会需要，是否 高效地使用了公共资源，都需要数据提供支持和保障，因而对数据的需求显得更为迫切， 对数据质量的要求也更为苛刻。 作为信息系统的重要构成部分，数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素，直接 关系到信息系统建设的成败。根据“垃圾进，垃圾出（ｇａｒｂａｇｅｉｎ，ｇａｒｂａｇｅｏｕｔ）”的原理，为了使信息系统建设取得预期效果，达到数据决策的目标，就要求信息系统提供的数据是可靠的，能够准确反应客观事实。如果数据质量得不到保证，即 使数据分析工具再先进，模型再合理，算法再优良，在充满“垃圾”的数据环境中也只能
得到毫无意义的垃圾信息，系统运行的结果、作出的分析就可能是错误的，甚至影响到后续决策的制定和实行。高质量的数据来源于数据收集，是数据设计以及数据分析、评估、修正等环节的强力保证。因此，信息系统数据质量管理尤为重要，这就需要建立一个有效的数据质量管理体系，尽可能全面发现数据存在的问题并分析原因，以推动数据质量的持续改进。 ２大数据环境下数据质量管理面临的挑战 随着三网融合、移动互联网、云计算、物联网的快速发展，数据的生产者、生产环节都在急速攀升，随之快速产生的数据呈指数级增长。在信息和网络技术飞速发展的今天，越来越多的企业业务和社会活动实现了数字化。全球最大的零售商沃尔玛，每天通过分布在世界各地的６０００多家商店向全球客户销售超过２．６７亿件商品，每小时获得２．５ＰＢ的交易数据。而物联网下的传感数据也慢慢发展成了大数据的主要来源之一。有研究估计，２０１５年全球数据量为８ＺＢ，而到２０２０年则高达３５．２ＺＢ，是２０１５年数据量的４４倍之多。此外，随着移动互联网、Ｗｅｂ２．０技术和电子商务技术的飞速发展，大量的多媒体内容在指数增长的数据量中发挥着重要作用。 大数据时代下的数据与传统数据呈现出了重大差别，直接影响到数据在流转环节中的各个方面，给数据存储处理分析性能、数据质量保障都带来了很大挑战。大数据与传统数据对比如表１所示。 由于以上特性，大数据的信息系统更容易产生数据质量问题：