浪潮GS管理软件白皮书主数据管理
关于主数据管理
企业数据不但海量，而且存在很多复杂问题，难以产生价值和效率。由于业务发展与IT技术发展的渐进性，大多数企业存在主数据管理问题，同时，各大企业的业务系统经历了从无到有、从简单到复杂，形成了一个又一个的业务竖井，只使用一个业务系统覆盖企业的所有业务较为困难。
对企业而言，业务系统的构建更多是以项目为中心，从下而上构建系统，这导致整个企业缺乏统一的规划，一些需要共享的数据(主数据)分散在各个业务系统分散管理。分散管理的主数据由于不具备一致性、准确性、完整性，使整个企业普遍存在产品管理不力、供应商管理不力、订单管理不力等现象，解决这一问题的根本方法就是引入主数据管理。浪潮主数据管理针对企业现状及时为新、老客户推出了解决方案，助力企业完整、统一地进行主数据管理。
关于GS管理软件
GS管理软件以“集中、协同、精细、智能”为核心理念，基于多组织、多层次、多要素的管理特点，面向大中型集团企业提供的一套完整的信息化解决方案，全面实现集团企业财务业务一体化管控需求。
?集团管控：通过财务共享中心、资金结算中心、多级预算体系实现对全集团的财务管控；通过供应链的集中采购、集中销售、协同生产、集中资产管理、
集中人力资源管理实现对全集团的运营管控。
?产业链协同：内部，加强对采购、仓储、生产、销售等供应链业务环节的精细化管理，对外，通过向供应商和分销商及客户的延伸，支撑建立以企业为
核心，上下游一体化整合的全产业链布局。
?商务智能：全过程跨业务大数据的实时商业分析，内置多种管理模型，适应多行业、多发展阶段的企业管理需求，并支持管理模式的持续改进。
?平台化：构建在GSP平台之上，支持多层次、多方位的柔性扩展，实现用户个性化管理需求。
目录
第1章. 总体介绍 (3)
1.1.产品概述 (3)
1.2.产品架构 (3)
第2章. 产品特性 (5)
2.1.基础字典维护 (5)
2.2.主数据控制台 (5)
2.3.主数据适配器 (6)
2.4.基础字典查询 (6)
第3章. 产品功能 (7)
3.1.基础字典维护 (7)
3.1.1. 组织 (7)
3.1.2. 员工 (8)
3.1.3. 往来 (8)
3.1.4. 财务信息 (8)
3.1.5. 物料 (10)
3.1.6. 业务信息 (11)
3.1.7. 编码变更申请 (11)
3.1.8. 日志查询 (12)
3.1.9. 代码标准 (12)
3.2.主数据控制台 (12)
3.2.1. 系统设置 (12)
3.2.2. 数据整合 (13)
3.2.3. 数据同步 (14)
3.3.主数据适配器 (14)
3.3.1. 系统设置 (15)
3.3.2. 数据同步 (15)
3.3.3. 主数据申请 (16)
3.4.基础字典查询 (16)
3.4.1. 组织 (16)
3.4.2. 员工 (17)
3.4.3. 往来 (18)
3.4.4. 财务信息 (18)
3.4.5. 物料 (20)
3.4.6. 业务信息 (20)
第1章.总体介绍
1.1.产品概述
浪潮主数据管理产品提供完整的主数据管理平台，实现主数据编码、整合、清洗、共享、治理等功能，可实现基础档案的创建、编辑、导入导出、查重检索、审批流设置，与其它应用系统之间的数据集成等功能。采用统一的规则和口径实现协同管控一体化，保证数据的实效性及准确性。提供标准编码管理体系，统一编码体系结构，规范编码的设置、审批、发布、维护工作程序，保证编码的方便性、完整性、有效性、正确性、适应性、可扩展性。
MDM包括基础数据编码、数据管理控制台、数据适配器三部分，实现企业各种主数据的编码自动化，通过建立“主数据管理”数据模型，在集团层面对企业各类主数据进行集中管理，实现既面向操作用户又面向后台数据管理的统一平台，使企业内部各系统主数据传输逻辑架构稳定、高效；推动关联部门的信息互联互通，使各个系统走出“信息孤岛”，最大限度地共享和维护；为领导提供更及时、准确的统计分析数据。
1.2.产品架构
建立主数据编码平台
?建设对企业主数据进行全生命周期管理的平台，梳理编码规则、管理流程，使编
码标准化。
?建立不同主题的主数据编码数据库：组织机构、人力资源、生产经营产品等，满
足企业需求。
?统一管理维护主数据编码，提供灵活的定制功能支持主数据编码规则及管理流
程。
建立完善的、可共享的主数据档案
?支持广泛的业务对象，客户、供应商、组织机构、员工、物料、科目等。
?管理具有复杂分类和层次结构的物料信息，管理组成这些物料主数据的特征值内
容，根据物料分类的特征值批量形成物料编码数据。
实现主数据完整整合
?使用灵活、可配置的数据模型，可以从不同的数据源汇总主数据信息，整合来自
不同系统的主数据对象。
?对汇总的主数据信息进行搜索，辨别出相同或相似的对象，并按需求将其清除、整理，得到统一、完整、准确的主数据视图。
实现主数据快速同步
?通过交互式的分发模式协调整个企业范围内的主数据信息，将准确、完整的主数
据信息更新到各个业务系统中。
实现主数据平台与企业BI、ERP应用的数据集成
?主数据平台提供丰富的数据集成接口，实现与BI、应用系统的数据集成，为各信
息系统提供高质量的主数据服务。
第2章.产品特性
2.1.基础字典维护
规范基础数据编码
?采用基于角色的管理，即职责管理，更加贴近实际业务。
?具备统一的行政组织、核算组织、业务组织、会计科目、往来单位、物料、产品、供应商、客户等基础数据的类型定义、编码定义和编辑。所有主数据编码支持集中管
理与逐级管理。
?支持在系统中维护物料分类，每种分类可定义特征项、特征值。
?物资编码管理支持意义编码和流水码等多种编码方式，可根据特征值自动生成物
流编码。
统一客户及供应商
?支持客户、供应商基础资料的管理。
?支持客户、供应商的分类管理，针对不同类别的客户、供应商，设置不同的编码
方案，并进行相应的控制。
?支持集团集中的客户、供应商管理，设置统一的客户、供应商管理规范，统一维
护流程及管理制度。
代码标准及校验
?系统中预制了国家的强制性标准，包括国家已颁布的分类编码标准和行业流程的
惯例，使其具有通用性。
?对编码的重复性、近似性等可以通过程序校验，并以界面通知形式展现给维护人
员，方便维护人员判断编码是否重复。
2.2.主数据控制台
自定义规则
?可定义基础字典的管理范围和各个基础字典中字段的管理范围。
?可定义各种基础数据的清洗规则、合并规则、模糊匹配规则。
数据整合
?数据整合主要包括数据获取、数据清洗和数据映射。
?针对客户已经存在多个启用的业务系统，支持对各个业务系统的主数据进行统一
管理。先进行整合处理，清洗提炼出统一的标准主数据，然后与各个业务系统的主数
据之间建立映射关系。
?数据的映射关系可以为企业的业务数据集成和BI分析提供依据。
数据同步
?在MDM系统中监管全部主数据，各个业务系统需要的主数据只能在MDM中添加，然后下发到业务系统中，进行数据同步。
?可实现联网同步和离线同步方式。
2.3.主数据适配器
业务系统接口
?提供多种业务系统的数据标准接口。
?通过接口，业务系统将下发的主数据读取到基础字典中。
灵活的列映射设置
?预制多种业务系统字典与主数据字典的列映射设置。
?支持根据业务系统的版本进行列映射设置。
?通过列映射关系实现主数据写入业务系统的对应关系。
主数据接收方式多样
?主数据批量接收，适配器端提供多个字典批量接收主数据的方式。
?主数据单字典接收，适配器端提供单字典主数据的数据接收方式。
数据传输方式灵活
?提供联网下载、离线下载多种接收方式。
数据上传
?可将业务系统的基础数据上传到主数据库中，供提取标准主数据时使用。2.4.基础字典查询
实时查询，快速统计
?支持多维度，多层次，多方式穿透查询。
?设置不同岗位的人员根据权限对相关字典进行查询。
第3章.产品功能
3.1.基础字典维护
基础字典模块主要完成基础数据的录入、修改、删除、审批，用于设置企业财务、业务主数据编码，支持企业主数据全生命周期的管理。具备统一的行政组织、核算组织、业务组织、会计科目、往来单位、物料、产品、供应商、客户等基础数据的类型定义及编码定义和编辑。所有主数据编码支持集中管理，也可进行逐级管理。
3.1.1.组织
核算单位维护
定义核算单位。
核算部门属性维护
核算部门属性维护定义部门的类别。
核算部门字典维护
核算部门字典维护各单位中的部门编号和部门名称。
供应链组织字典维护
组织是管理和控制的业务单元，目前系统中涉及到的组织包括：库存组织、销售组织、采购组织。
库存组织：库存组织（工厂）是生产产品、提供服务或为分销提供可用货物的业务单元。是采购、库存管理、销售与分销、生产必需设置的基础组织单元。库存组织可以是以下任一类型：制造工厂，仓管中心。每个库存组织隶属于一个独立核算的公司。
销售组织：销售组织通常指负责产品分销和服务的公司或部门，销售组织负责合同条款的谈判和销售事务处理。在销售与分销模块中必须至少有一个销售组织。
采购组织：采购组织通常是指为工厂采购物料和服务时，同供应商进行谈判的组织单元，采购组织负责企业中整个采购业务。
仓库字典维护
在工厂（库存组织）下区分不同物料存储的组织单位，与物料的物理存放地点相对应。系统内物料出入库操作必须指明库存地。
组织机构字典维护
本功能主要应用于对机构的新增、修改和删除。
核算部门字典申请
申请增加核算部门字典，此字典只显示除审批通过状态外的字典。
3.1.2.员工
人员类别字典维护
定义员工类别信息。
人员核算属性字典维护
定义员工核算属性。
职务类别字典维护
本功能主要应用于对职务分类的定义，实现对职务的分类管理，如管理类，技术类，作业类。
职务字典维护
本功能主要应用于对职务的定义。
人员字典维护
本功能主要应用于人员信息的导入导出、新增、修改、删除和查询，可用于用户客户初始化人员基础档案，满足客户对人员信息的日常维护。
人员字典申请
申请增加人员字典，此字典只显示除审批通过状态外的字典。
3.1.3.往来
往来单位地区维护
地区类别是对往来单位的所属地区进行划分，可以进行分级设置。
往来单位类别维护
单位类别是对往来单位的一种性质上的划分，可以分级设置，在余额查询时可以根据单位类别进行查询。在编码帮助时，也可以根据单位类别进行帮助。
往来单位字典申请
往来单位字典申请，用于下属企业申请新增的往来单位，此字典只显示除审批通过状态外的往来单位。
往来单位字典维护
维护往来单位信息，此字典只显示审批通过的往来单位。
3.1.
4.财务信息
币种字典维护
定义系统使用的各种外币、本位币、币种的精度。在系统中，本位币是相对的，对于某单位是本位币，而对于另一单位则可能是外币。
汇率类型维护
本功能定义各币种之间的汇率，对于每一币种都要定义与其他币种之间的汇率关系。
汇率分为三种方式：固定汇率、期间固定汇率，即时汇率。固定汇率指所有期间都使用单一汇率，期间固定汇率是每个期间都有一个汇率，即时汇率指每天都有一个汇率，做具体业务时，根据业务日期确定汇率。
汇率的折算方式分为直接法和间接法。直接法指1单位外币可以兑换多少本位币。间接法指1单位本位币可以兑换多少外币。
结算方式字典维护
结算方式指支票、汇票、电汇、信汇等各种资金结算的方法。可对三个选项进行设置，支票管理、银企直连、使用信用证。
费用项目字典维护
定义报销使用的费用项目。
收支项目字典维护
在全面预算系统应用前需定义收支项目，该功能位于主数据管理中并与其它系统共享，使用时需结合费用、资金等系统的需求整体设计项目的定义方案，包括项目编号规则等，这里定义的各种类型的收支项目为预算指标维度的语义对象，均可在预算系统中使用。
科目体系字典维护
指科目的一种分类，例如按行业的分类，每种科目体系下的科目都是完备的，即要包含所有资产、负债、损益类科目。科目体系往往根据企业所属行业不同，而需要建立不同的科目体系，例如行政事业单位的科目体系，生产企业的科目体系。在设置科目体系时，针对目前国内的应用，一套科目体系可以满足大部分应用，如果要设置多套科目体系，必须是科目存在很大差别，例如科目结构不一样，不同的业务无法放入同一套科目中等，才能另设科目体系，要避免造成设置和应用的复杂性。
科目字典申请
申请增加科目字典，此字典只显示除审批通过状态外的字典。
科目字典维护
维护科目字典，此字典只显示审批通过状态外的字典。
核算项目类别维护
由于不同的企业有不同的专业核算对象，例如施工企业有工程核算，研究单位有课题核算，有些单位可能还要设置固定资产核算、费用核算等等。有些专项核算可能要核算累计发生，例如工程核算，一项工程可能要跨几年，需要知道工程的累计投入，象这样的核算就需要设置“结转累计”选项。
核算项目字典维护
针对某一项目类别，设置其专项项目，专项项目的长度是定长的，其长度在系统设置中设定。项目是可以分级的，其分级由不可见的内码控制。
核算产品分类字典维护
对所有产品的分类，编码支持分级结构。由于产品不分级，产品类别要包括产品所有的大、中、小类。产品分类用于产品的快速定位，以及产品的分类核算，因此产品类别要完整、详细。核算产品字典维护
核算产品实现企业对各种产品的单独考核，企业可以对产品的收入、成本、费用等方面进行核算。产品核算的结果是：能够随时查询某个产品的余额表；能够随时查询各个产品的明细账；能够随时查询各个产品收支分析表等。
核算产品字典申请
申请增加核算产品字典，此字典只显示除审批通过状态外的字典。
核算项目字典申请
申请增加核算项目字典，此字典只显示除审批通过状态外的字典。
3.1.5.物料
计量单位字典维护
定义计量单位的信息。
计量单位换算维护
定义不同计量单位间通用的换算关系，主计量单位与辅计量单位不能相同。
物料分类字典维护
定义物料的分类，可以直接使用国际标准，也可以使用企业内部自定义的分类。
物料类型字典维护
定义物料类型。物料类型是除物料分类外对物料进行的另一种维度分类，主要用于查询统计过滤等。
物料字典申请
申请增加物料字典，此字典只显示除审批通过状态外的字典。
物料字典维护
维护物料字典，此字典只显示审批通过状态外的字典。
特征项维护
对物资分类的特征项进行录入、修改、删除等维护。并可由Excel文件导入特征项数据。特征值维护
对特征项定义特征值。进行特征值录入、修改、删除等维护。并可由Excel文件导入特征值数据。
物料编码形成
实现对物料字典的修改。
3.1.6.业务信息
税目税率维护
定义企业实际业务中使用的税目税率。
银行字典维护
维护企业实际业务中使用到的银行字典信息。
项目分类字典维护
定义企业实际需要的项目类别。
工程项目字典申请
进行工程项目申请，此字典只显示审批通过状态外的字典。
工程项目字典维护
进行工程项目维护，此处显示审批通过的工程项目，新增保存后工程项目状态为审批通过。单位工程字典申请
进行单位工程的申请，此字典只显示审批通过状态外的字典。
单位工程字典维护
进行单位工程的维护，此处显示审批通过的单位工程项目，新增保存后单位工程项目状态为审批通过。
税目税率字典维护
定义企业实际业务中使用的税目税率。
银行字典申请
申请增加银行字典，此字典只显示除审批通过状态外的字典。
资产类别字典维护
维护企业实际业务中使用到的资产类别信息。
3.1.7.编码变更申请
往来单位变更申请
申请增加往来单位，此字典只显示除审批通过状态外的字典。
物料字典变更申请
申请增加物料字典，此字典只显示除审批通过状态外的字典。
部门字典变更申请
申请增加部门字典，此字典只显示除审批通过状态外的字典。
人员字典变更申请
申请增加人员字典，此字典只显示除审批通过状态外的字典。
3.1.8.日志查询
核算单位日志查询
查询核算单位日志。
往来单位日志查询
查询往来单位日志。
人员字典日志查询
查询人员字典日志。
核算部门日志查询
查询核算部门日志。
3.1.9.代码标准
代码标准
本功能主要用于部分字段的参照信息，例如：“自定义项引用”功能中自定义项定义页面，当维护方式为“参照”时，就要用到此处的代码标准定义功能。
3.2.主数据控制台
主数据控制台是MDM系统的核心模块，实现主数据仓库与业务系统之间的数据同步。
数据控制台是部署在主数据仓库端的数据传输工具，通过连接主数据适配器，将主数据库中的标准数据同步更新到主数据适配器端的业务系统数据库中。
在主数据仓库初始的过程中，可以通过控制台中的数据导入功能将原始数据导入到数据库中，利用控制台的数据清洗和数据映射功能对这些原始数据进行处理，提取出标准主数据。
3.2.1.系统设置
系统设置工作是在进行控制台的数据整合和数据同步操作之前必须完成的。系统设置工作包括定义要统一管理的业务系统，设置各个业务系统统一管理的主数据范围、每个主数据字典需要同步的属性范围，定义数据清洗的规则和数据映射所依据的模糊匹配的规则。
控制台业务系统管理
业务系统是指使用主数据系统中的数据作为基础数据，并进行业务处理软件系统。此功能用来定义接收本级主数据库系统的主数据的业务系统或者下级主数据库系统。控制台可以将主
数据通过联网的方式直接下发给这些业务系统，也可以导出成数据包，通过邮件或者拷贝等离线的方式发给业务系统。
主数据管理范围
为控制台业务系统管理中定义的业务系统分配统一管理的主数据字典，即各业务系统可以接收的主数据字典的范围。例如某业务系统可能只需要接收科目字典的数据，那么在本功能中就只为该业务系统分配科目字典。
主数据同步内容
设置主数据系统统一管理的字段属性范围，在主数据下发时，将这个范围内的字段发送到下级主数据库或者业务系统中。
清洗规则定义
在形成主数据仓库和主数据仓库日常维护过程中，为防止出现重复的数据，需要进行清洗操作。本功能设置清洗操作所依据规则，包含清洗规则和合并规则。其中，清洗规则包括临界相似度和清洗依据的字段；合并规则指对清洗时查找出的相似数据进行处理的依据规则。
模糊匹配规则定义
如果主数据仓库中已经有了比较完整的标准主数据，对于业务系统中已经存在的字典数据，需要建立数据之间的对应关系。在数据量较大的情况下，手工查找这种匹配关系是很困难的。因此，主数据库系统中的【数据映射】功能提供了【查找相似数据】的功能，可以协助用户快速的找到需要建立匹配关系的数据。模糊匹配过程所遵循的模糊匹配规则需要通过此功能来定义。
主数据接收者信息设置
设置主数据接收者，维护接收者的信息。
3.2.2.数据整合
数据导入（Excel）
在初始形成主数据仓库的过程中，可以先把各个业务系统中已经存在的基础数据信息整理到Excel文件中，通过本功能，快速导入到主数据系统中，形成主数据仓库提供基础资料。也可以通过此功能导入业务系统数据后，利用【数据映射】功能与主数据系统的标准数据建立映射关系。
数据导入(适配器数据包)
快速导入业务系统数据。当MDM系统的适配器部署完成，并且在适配器中的【适配器业务系统管理】功能中定义完本适配器所管理的业务系统。如果这些业务系统中已经存在了一部分字典的数据，可以通过适配器中的【数据上传】功能将业务系统中字典数据导出并形成一个
数据包。将该数据包通过邮件或者拷贝等方式发送到主数据库系统后，主数据库系统的操作员将接收到的数据包通过本功能快速导入到主数据库中。导入的数据既可以作为构建主数据仓库的原始数据，也可以用来与已存在的标准主数据建立映射关系。
数据清洗
在创建主数据仓库的过程中，以及日常主数据仓库维护过程中，难免有相似甚至重复的数据出现，导致数据冗余，数据清洗功能的目的就是防止和解决此类问题。在创建主数据仓库时，通过数据清洗，可以从各个业务系统导入的众多数据中，识别出相似数据，防止相似的冗余数据进入到主数据仓库中。在主数据仓库的维护过程中，可以通过数据清洗，检查出是否有重复或者相似数据出现，并对已检查出来的重复数据进行停用处理。
数据映射
对于业务系统中已经存在私有数据并且已经被使用的基础数据字典，如需要主数据统一管理，就需要将已有的数据与主数据系统的标准主数据之间建立对应关系，在以后主数据发生变化时，才可以将这些变化更新到业务系统已经存在的数据上，本功能用来建立对应关系。
映射关系查询
查询已有的数据与主数据系统的标准主数据之间的映射关系。
3.2.3.数据同步
数据导出
当MDM主数据系统与业务系统无法建立网络连接时，可以使用手工同步的方式进行。包括两步：第一步，本功能中导出主数据包，第二步，在部署的主数据适配器系统中利用数据导入功能导入主数据包，进而再更新到业务系统的字典表中。
联网下发
在网络条件较好，并且能够连接到主数据适配器所在的应用服务器的情况下，可以使用联网下发的方式。当主数据库系统有新增或者修改的数据时，主数据管理员可以通过本功能将这些增量数据下发到主数据库的适配器端。
3.3.主数据适配器
主数据适配器是MDM系统的核心模块，实现主数据与业务系统之间的数据同步。
数据适配器是部署在业务系统端的数据传输工具，通过连接业务系统数据库，将主数据库中的标准数据同步更新到业务系统数据库中。通过适配器导入的标准主数据，储存在业务系统数据库中的数据下载到日志中（由适配器自动创建）。除了通过“数据更新”功能直接更新业务系统基础字典数据外，业务系统可以开发接口，将该表中数据读取到基础字典表中。
3.3.1.系统设置
定义适配器运行的环境。在适配器端配置管理业务系统的连接信息，设置系统类型、业务系统的数据库类型、业务系统编号、业务系统名称、服务器地址、数据库名称、登录用户、登录密码、在上级MDM系统中的编号、软件类型等信息。
适配器业务系统管理
定义适配管理与业务系统的连接信息。
主数据管理范围查询
业务系统管理查看统一管理的主数据范围。主数据管理范围由集团主数据管理员设置。主数据同步内容查询
业务系统管理员查询集团定义的各个主数据字典统一管理的字段。
字段映射设置
定义主数据中各字典的字段与业务系统中字典字段的对应关系。在主数据下发到业务系统时，根据字段对应关系，将主数据库中的数据写入到业务系统中。
3.3.2.数据同步
联网下载
在适配器应用服务器与主数据库应用服务器网络联通环境下，将主数据通过适配器下载到业务系统中。可实现对多个主数据字典一次下载到多个业务系统的操作，并实现对主数据的“全部”或者“增量”下载更新。
数据导入
在主数据系统与适配器无法联网的环境下，主数据控制台可将主数据导出形成数据包，将该数据包通过拷贝等方式提供给适配器端，适配器通过“数据导入”功能实现主数据的导入并更新到业务系统。
数据上传
主数据的形成途径包括：从EXCEL中导入主数据编码；从各业务系统中获取已有基础数据，进行清洗后形成主数据编码等多种途径。其中从业务系统中获取已有基础数据的过程，通过适配器“数据上传”功能，将业务系统中的基础字典数据导出形成数据包，并将数据包发送给主数据控制台导入。
数据上传功能实现业务系统已有基础数据，通过数据包方式上传给主数据控制台的过程。数据更新
适配器从主数据库获取主数据分为两步：（1）通过“联网下载”或“数据导入”功能，将主数据下发的数据包，生成到适配器的“下载日志”中；（2）通过“更新到业务系统”功
能下载日志数据到业务系统字典中的数据更新。
“数据更新”功能与“更新到业务系统”功能类似，实现“下载日志”数据到业务系统中的数据更新。并且可将具体某一字典的下载数据，根据所选择条件分批、分次更新到业务系统。数据映射查询
主数据通过适配器更新到业务系统后，自动建立主数据编码与业务系统编码之间的对应关系，数据映射查询实现这种对应关系的查看。
手工映射
手工建立映射关系。
数据映射查询
主数据通过适配器更新到业务系统后，自动建立主数据编码与业务系统编码之间的对应关系，数据映射查询实现这种对应关系的查看。
3.3.3.主数据申请
物料字典申请
在适配器端编制物料申请，并自动发送到控制台。
3.4.基础字典查询
基础字典模块主要完成基础数据的录入、修改、删除、审批，用于设置企业财务、业务主数据编码，支持企业主数据全生命周期的管理。基础字典查询提供主数据的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
3.4.1.组织
核算单位字典查询
提供核算单位字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
核算部门属性查询
提供核算部门属性的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
核算部门字典查询
提供核算部门字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示
字典的编号、名称等详细信息。
供应链组织字典查询
提供供应链组织字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
仓库字典查询
提供仓库字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
组织机构字典查询
提供组织机构字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
3.4.2.员工
人员类别字典查询
提供人员类别字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
人员核算属性查询
提供人员核算属性的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
职务类别字典查询
提供职务类别字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
职务字典查询
提供职务字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
人员字典查询
提供人员字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
3.4.3.往来
往来地区字典查询
提供往来地区字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
往来单位类别查询
提供往来单位类别的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
往来单位字典查询
提供往来单位字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
3.4.4.财务信息
币种字典查询
提供币种字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
汇率类型查询
提供汇率类型字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
结算方式字典查询
提供结算方式字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
选择相应的字典查询，设置筛选条件，单击【执行】，系统显示该字典的查询界面，显示字典的编号、名称等详细信息。
费用项目字典查询
提供费用项目字典的查询功能，根据筛选条件进行字典的查询。
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：
浪潮云海大数据一体机 产品白皮书 2014．8 浪潮信息云产品部
目录 1.产品介绍 (2) 1.1产品定位 (2) 1.2产品特点 (2) 2.体系架构 (3) 2.1大数据一体机硬件组成 (4) 2.2大数据一体机网络拓扑 (5) 2.3大数据一体机软件架构 (6) 3.应用场景 (8) 4.关键技术特性 (9) 5.技术指标 (9)
1.产品介绍 1.1产品定位 浪潮云海大数据一体机（Inspur In-Cloud SmartData Appliance 以下简称SDA 或大数据一体机）面向行业大数据应用场景，是一体化数据处理的解决方案，采用新型技术体系架构，整合软硬件系统，采用全分布式大数据处理架构，平台能够随着客户数据的增长和业务的扩张而不断线性扩展，解决了传统架构的扩展瓶颈，集成计算单元、存储单元、通讯单元、管理单元、等核心模块，涵盖数据存储、数据处理、数据呈现等全环节，是金融、电信、公安、交通、卫生等各个行业用户大数据分析处理平台的理想之选。 1.2产品特点 新型技术体系架构 采用全分布式大数据处理架构，平台能够随着客户数据的增长和业务的扩张而不断增长，并且能够保持极高的线性度，解决了传统架构的扩展瓶颈，系统在扩展至120000核心时依旧保持0.8左右的扩展效率； 软硬一体化的系统 集成计算单元、存储单元、通讯单元、管理单元等核心模块，是对数据存储、处理、展现的全环节的解决方案，由浪潮统一开发，能够统一交付，集中管理，用户可以轻松完成； 全局优化的系统
浪潮进行全局优化性能等技术指标大幅提升，在性能、可用性方面有了重大提升。 16%：通过优化系统任务调度策略，动态调整任务执行资源，减少慢任务数量，任务执行时间平均缩短16%以上； 30%：引入Reed-Solomon算法，优化分布式散列数据布局，满足文件高并发和高带宽双重需求同时平衡数据冗余度，浪潮采用两副本加编码的方式相对三副本最大可实现30%空间节省； 50%：采用多级高速缓存，实现硬件加速。经测试，1TB数据排序测试整体访问性能提高50%； 系列化、产品化 针对视频等重载应用、商业智能分析应用、海量并发的轻量级线程类应用这三类应用场景。云海大数据一体机根据用户应用特点提供个性化解决方案； 国产化 浪潮可提供基于飞腾处理器、浪潮云谷系统等产品的全国产化方案；在敏感行业、关键数据，保障数据核心处理平台的自主可控； 专业化服务 从业务分析、应用移植、应用开发到运维服务的全环节服务保障。解决用户在实施分布式数据理架构面临的软硬件部署、二次开发等实际问题，帮助客户实现由传统数据仓库向新型大数据平台的平滑迁移。 2.体系架构 大数据一体机基于Apache Hadoop集群架构，由三个大的模块构成：底层基础架构基于浪潮的先进硬件平台，软件部分则采用浪潮的专有Hadoop发行版来提供海量数据的存储与处理能力，通过浪潮软件、硬件的彼此优化与整合，形成一套高性能的软硬一体的平台解决方案，并经过大量的测试调优来保证整体系统的兼容性、稳定性和可靠性。在软硬件之上，还架构了一个可视化的管理界面来帮助用户对一体机的硬件、软件进程进行统一的管理和控制。
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
浪潮云海大数据一体机解决方案 高端服务器研发部 高端容错计算机产品部 2013.1
目录 一．产品简介 (4) 1.1浪潮云海大数据一体机总体架构 (4) 1.2系列化产品 (4) 二．关键模块介绍 (5) 2.1Hadoop分布式文件系统： (5) 2.2Hadoop MapReduce计算框架： (6) 2.3HBase 分布式数据库 (6) 2.4Hive数据仓库 (7) 三．浪潮云海大数据一体机解决方案优势 (7) 3.1高性能 (7) 3.2高可靠性 (8) 3.3高性价比 (9) 3.4易管理 (9) 3.5专业化服务 (11) 四．竞争性分析 (11) 4.1跟传统关系型数据库对比分析 (11) 4.2跟开源Hadoop对比分析 (13) 五．成功案例 (15)
5.1某城市智能交通系统 (15) 5.2某省级运营商清帐单查询系统 (18) 六．浪潮云海大数据一体机配置 (19)
一．产品简介 为应对大数据时代的到来，浪潮集团适时推出浪潮云海大数据一体机，重点面向行业大数据应用，是一体化数据处理的解决方案。采用新型技术体系架构，整合软硬件系统，涵盖数据存储、数据处理、数据呈现等全环节。浪潮云海大数据一体机是公安、金融、电信、交通、医疗、企业等各个行业用户的大数据解决方案理想之选。 1.1浪潮云海大数据一体机总体架构 1.2系列化产品 SDA-1： ●满配：CPU：480Core；内存：12TB；存储容量：144TB；网络：1Gbps、 10Gbps或者40Gbps ●支持线性扩展
●适合数据处理应用：模式计算，商业智能，医疗数据挖掘等。计算能力、I/O 能力、存储能力均衡。 SDA-2： ●满配：CPU：288Core；内存：6912GB；存储容量：540TB；网络:1Gbps、 10Gbps或者40Gbps ●支持线性扩展 ●适合处理密集型的重载应用:视频处理，图片处理分析，图像渲染，在线交易 等。可重构加速器件或众核处理器，硬件加速。 二．关键模块介绍 HDFS分布式存储解决数据如何存储的问题，Map/Reduce解决数据如何处理问题，HBase解决实时数据库问题，Hive解决基于SQL的数据分析和挖掘。 2.1Hadoop分布式文件系统： –使用低成本存储和服务器构建 –存放PB级别的海量数据 –高可扩展性，实际生产环境扩展至4000个节点 –高可靠性和容错性，数据自动复制，可自我修复 –高带宽，高并发访问
学海无涯苦作舟！ 毕业设计说明书(论文) 题目： 大数据的时代商业模式的创新分析 学生姓名： \ 学 号： \ 系 部： \ 专业班级： \ 指导教师： \
大数据的时代商业模式的创新分析 摘要 大数据对商业模式具有创造性破坏的潜能。将大数据与商业模式有效结合，从商业模式的经济、运营和战略3个视角指出大数据能提升竞争优势。基于创新目标和机制分析了大数据时代商业模式创新的框架，围绕商业模式的4个界面分析了大数据背景下商业模式构成要素和构成结构的变革。 大数据的核心是建立在相关关系分析法基础上的预测。在诸多领域，大数据浪潮正引致颠覆性创新，也必将带来制度变迁。供应商和自身运营状况数以亿计字节的信息。大数据大量可被获取、交流、集聚、存储和分析的数据，现在已是全球经济活动中每个部门和每一功能的核心，已成为与实物资产人力资本同样重要的生产要素。 大数据作为一个很好的视角和工具。从资本角度来看，从其拥有的数据规模、数据的活性和这家公司能运用、解释数据的能力，就可以看出这家公司的核心竞争力。而这几个能力正是资本关注的点。移动互联网与社交网络兴起将大数据带入新的征程，互联网营销将在行为分析的基础上向个性化时代过渡。 关键词：大数据,商业模式,价值创造,创新机制
目录 1 大数据的概述 (1) 1.1 大数据的概念 (1) 1.1.1 大数据的发展 (2) 1.1.2 大数据的分类 (3) 1.2 大数据的四大特点 (4) 1.2.1 海量性 (4) 1.2.2易变性 (4) 1.2.3多样性 (4) 1.2.4高速性 (4) 1.3大数据时代对生活、工作的影响 (5) 1.4大数据时代的发展方向、趋势 (5) 1.4.1发展方向 (5) 1.4.2发展趋势 (6) 1.5企业应如何应对大数据时代 (7) 2 我国外贸型企业发展所面临的困难 (8) 2.1我国外贸型企业面临的困境 (8) 2.1.1 外贸型企业发展历程 (9) 2.1.2 外贸型企业的困境 (10) 2.2商业模式创新对我国外贸型企业发展的机遇 (11) 2.2.1 商业模式的创新概念 (11) 2.2.2 商业模式的创新特点 (11) 2.2.3商业模式创新可以为外贸型企业带来什么 (12) 3 基于大数据的分析，商业模式创新 (14) 3.1 加大数据处理分析能力 (14) 3.2 提高专业技术人员的技术水平 (14) 3.3 理论与实践相结合促进商业模式的创新 (15) 结论 (21) 致谢 (22) 参考文献 (22)
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
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。
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
浪潮主数据管理产品典型客户案例 浪潮集团有限公司 2015年1月
目录 1.中储粮油脂主数据管理 (3) 1.1. 项目背景 (3) 1.2. 建设内容 (4) 1.3. 项目成效 (6) 2. 中国中铁物资主数据管理 (8) 2.1. 项目背景 (8) 2.2. 建设内容 (9) 2.3. 项目成效 (10) 3. 中交天津航道局数据整合 (12) 3.1. 项目背景 (12) 3.2. 建设内容 (14) 3.3. 项目成效 (14) 4.上海建工财务主数据管理 (16) 4.1. 项目背景 (16) 4.2. 信息化建设情况 (17) 4.3. 项目成效 (19)
1.中储粮油脂主数据管理 1.1. 项目背景 中国储备粮管理总公司是中央直接管理的涉及国民经济命脉和国家经济安全的重要国有骨干企业，注册资本166.8亿元人民币。其主要任务是受国务院委托，具体负责中央储备粮的经营管理。中国储备粮管理总公司是目前中国最大的粮油企业之一，拥有强大的粮油收购、仓储、物流、加工和销售能力。 中储粮油脂有限公司是中国储备粮管理总公司设立的专门负责油脂油料经营管理的专业化公司，其主要任务：一是管理中央储备油脂油料，确保中央储备油脂油料数量真实、质量完好，确保国家急需时调得动、用得上；二是执行国家对油脂油料市场的宏观调控任务，维护市场稳定，维护农民利益；三是搞好中央储备油脂油料轮换，开展油脂油料经营，提高市场占有率；四是发展油脂加工产业和物流体系，延伸产业链条，逐步将公司发展成为集仓储、贸易、加工和进出口为一体的大型专业化油脂油料公司。 中储粮油脂有限公司经营范围为：中央储备油脂油料的收购、储存、加工、销售及相关业务；粮油收购、储存、加工、销售、检验及相关设备、材料、包装物销售；进出口业务。中储粮油脂有限公司目前直接管理的储备油脂油料储备库遍布全国各地，并全资或控股拥有各类油脂油料加工厂、粮油中转、贸易、期货经纪公司等多家企业。
大数据浪潮 1、什么是大数据 研究报告将大数据定义为，由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享、交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。大数据技术的战略意义在于对这些有意义的数据进行专业化处理，从海量数据中发掘出真正的价值。 2、大数据提出背景 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。 “大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多，相当于美国两年的纸质信件数量；发出的社区帖子达200万个，相当于《时代》杂志770年的文字量；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。 目前，百度的总数据量已经超过1000PB，每天需要处理的网页数据达到10PB~100PB；淘宝累计的交易数据量高达100PB；Twitter每天发布超过2亿条消息，新浪微博每天发帖量大道8000万条；中国移动一个省的电话通信记录数据每月可达0.5PB~1PB；一个省会城市公安局道路车辆监控数据三年可达200亿条、总量120TB。。。在这个时代，信息（也是数据）的极大膨胀和爆炸，因此诞生了“大数据时代”。 3、大数据的特点 大数据的特征可以用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括： 一是数据体量巨大（Volume）。截止目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB （1PB=210TB）。而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB（1EB=210PB）。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大型企业的数据量已经接近EB量级。 二是数据类型繁多（Variety）。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 三是价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，游泳数据可能仅有1~2秒。如何通过欠打的机器算法更迅速的完成数据的价值提纯，成为目前大数据北京下系带解决的难题。 四是处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 数字宇宙的报告，预计在2020年，全球以电子形式存储的数据量将达到35.2ZB。 3、大数据时代对人们生活的影响 （1）首先，大数据改变了我们的思维方式和教育方式。 （2）大数据改变了我们的生活方式，物质产品的生产退居次位，信息产品的加工将成为主要的生产活动； （3）大数据改变了我们的生活方式，我们的精神世界和物质世界都将构建在大数据之上。 现如今，我们是大数据的制造者，我们是名副其实的“数据人”。
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。
企业数字化转型浪潮下，大数据风控如何做决策 2020年3月以来，发改委出台《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》等文件，并多次召开记者会，重点提名“企业数字化转型”。在以往，企业运营没有科学工具的支撑，决策上依赖高管的经验、跨部门沟通，易造成低效、高成本局面。 如今，企业数字化转型浪潮下，数字化发展对行业和企业变革的影响与日俱增，大数据也正在从工具转变为决策的角色。以华策数科智能决策引擎为例，作为一站式全流程智能化决策平台，可实现快速、高效、一致性的审批及存量管理决策。 1.精准定位用户 企业营销如果没有精准定位用户，结果只会是花费大力气得到小收益，只有顺应时代，进行数字化的精准投放，最终的获客结果才能让企业提升交易额。华策数科智能决策引擎上线后，结合实际业务在线分析模式，精准定位用户。通过决策，系统始终能根据用户的相关标签，给用户推荐其最感兴趣的产品。华策数科智能决策引擎根据客群的消费特征，分析其消费的习惯以及消费水平，从用户的定位、到给用户推送的内容都可以做到精准分析。企业能够通过精准定位用户，提升优质用户存量，减少营销的成本，增加收益。 2.一站式监控管理
对有信贷业务的金融机构而言，最核心的一点是做好风险管理：分析、识别贷前风险，以及在贷中贷后，对用户风险承受程度的监测，而这些风险管理的内容，都是华策数科智能决策的业务场景。相较于传统的决策引擎无法做到一站式贷前中后营销监控管理，华策智能决策引擎支持提供多维度舆情的数据、评分的模型等并输出可视化监控报表，保证对信贷类业务实时风险监控。企业通过支持相关业务策略的全生命周期的统一管理，为用户提供高效的决策管理服务。 3.节约运营开发成本 通常在企业的业务流程中，业务规则的更新使得决策需要同步进行更新，所以，流程调整也是业务最常变动的部分，这样一来，业务人员的压力会随着业务变动而增加。华策数科智能决策引擎可支持配置好的业务流程版本切换，实现对整体业务流程控制，同时也有效大幅减少人员配置及运营开发成本。在决策引擎的配合下，业务人员工作量明显减少，错误率大幅降低，针对事件的响应更加积极迅速。
主数据管理(MDM)的成熟度 根据主数据管理实施的复杂程度，参照Jill Dyche， Evan Levy 的观点大体可以把主数据管理可以分为五个层次，从低到高反映了主数据管理(MDM)的不同成熟度。下面我们简单介绍一下这五个层次： Level 0 ：没有实施任何主数据管理(MDM) 在Level 0的情况下，意味着企业的各个应用之间没有任何的数据共享，整个企业没有数据定义元素存在。比如，一个公司销售很多产品，对这些产品的生产和销售由多个独立的系统来处理，各个系统独立处理产品数据并拥有自己独立的产品列表，各个系统之间不共享产品数据。在Level 0，每个独立的应用负责管理和维护自己的关键数据(比如产品列表、客户信息等)，各个系统间不共享这些信息，这些数据是不连通的。 Level 1 ：提供列表 不管公司大还是小，列表管理是我们常用的一种方式。在公司内部，会通过手工的方式维护一个逻辑或物理的列表。当各个异构的系统和用户需要某些数据的时候，就可以索取该列表了。对于这个列表的维护，包括数据添加、删除、更新以及冲突处理，都是由各个部门的工作人员通过一系列的讨论和会议进行处理的。业务规则(Business Rules)是用来反映价值的一致性，当业务规则发生改变或者出现类似的情况时，这样高度手工管理的流程容易发生错误。由于
列表管理是通过手工管理的，其列表维护的质量取决于谁参加了变更管理流程，一旦某人缺席，将会影响列表的维护。 MDM Level 1比MDM Level 0的不同就是，各个部门虽然还是独立维护各自的关键数据，但会通过列表管理维护一个松散的主数据列表，能够向其他各个部门提供其需要的数据。在MDM Level 1中，数据变更决定以及数据变更操作都是由人来决定的，因此，只有人完成数据变更决定后才会变更数据。在实际情况中，虽然数据变更流程有严格的规定，但是由于缺乏集中的、基于规则的数据管理，当数据量比较大时，数据维护的成本会变的很高，效率也会很低。当主数据，比如客户信息、产品目录信息等数量比较少时，列表管理的方式是可行的，但是当产品目录或客户列表出现爆炸式增长以后，列表管理的变更流程将变得困难起来。MDM Level 1 依赖于人的协作。如果产品经理需要更新过后的产品价格列表，那需要联系ERP系统所有者，让其发送邮件给她。在企业范围内实现客户或产品列表就如同维护不同部门之间人们的关系一样。如果客户或产品存在层次或分组，列表将很难提供，并且通常在Level 1因为过于复杂难以被管理。 Level 2 ：同等访问(通过接口的方式，各个系统与主数据主机之间直接互联) MDM Level 2与MDM Level 1相比，引入了对主数据的(自动)管理。通过建立数据标准，定义对存储在中央知识库(Central Repository)中详细数据的访问和共享，为各个系统间共享使用数据提供了严密的支持。中央知识库(Central Repository)通常会被称为
主数据管理和实施 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。 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。对于教育部门而言，学生、课程教学的各种信息可以形成主数据；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。主数据管理的典型应用有客户数据管理和产品数据管理。 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。一个典型的主数据管理的信息流为：
主数据管理平台（MDM） 主数据管理平台（MDM） 摘自雷博士《信息化与信息管理实践之道》第三篇 为了保障企业主数据标准、编码维护流程能够被落实，并确保企业范围内主数据的一致性，促进主数据共享，必须建立企业集中统一的主数据编码管理平台（MDM）。 8.5.1 主数据管理的目标 ● 建立集中统一的企业主数据编码规范和管理维护流程，实现主数据编码整个生命 周期的全过程管理； ● 建立支撑主数据编码规范和管理维护流程的主数据编码管理平台，集中统一管理 主数据编码数据库； ● 为企业和各级单位提供集成、全面、准确和及时的主数据服务和信息化基础工作 的支持。 8.5.2 主数据平台完成的具体任务 1、建立主数据编码平台 以企业信息化建设需求和业务协作对主数据编码的需求为起点，建设一个对整个企业主数据进行全生命周期管理的平台，通过平台实现对主数据编码规则及管理流程的支撑，实现企业主数据编码的标准化。 2、建立不同主题的主数据编码数据库 以组织机构、人力资源以及企业生产经营产品为不同的主题，来开展建立主题编码数据库，保证涉及的主数据编码及相应的应用范围内系统对主数据编码的需求。 3、通过平台实现主数据编码的管理 主数据平台提供丰富的功能实现对主数据编码进行统一管理和维护，提供灵活的定制功能实现对主数据编码规则及管理流程的支持。 4、实现主数据平台与企业BI、ERP应用的数据集成 主数据平台提供丰富的数据集成接口，实现与BI、应用系统的数据集成，为各信息系统提供高质量的主数据服务。 因此，主数据管理实质是，适时地将正确的信息以正确的视图提供给正确的对象。这才是主数据管理（MDM）的目标。主数据管理描述了一组规程、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。 主数据管理的关键就是“管理”。主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。主数据管理使
浪潮集团简介 （标准版） 浪潮集团是以服务器、软件为核心产品的国有企业，迄今有70多年历史，始终致力于成为先进的信息科技产品和领先的解决方案服务商，引领信息科技浪潮，推动社会文明进步。 2016年浪潮实现营业收入710亿元，位列2016年中国企业500强第218位，为全球104个国家和地区提供产品与服务，是我国云计算、大数据的领导厂商。 浪潮最先研发出国产服务器，自主研发的国产关键应用主机TS-K1打破了国外技术垄断，替代进口产品应用于金融、通信、政府、军队等领域，使中国成为继美、日之后世界上第三个掌握关键应用主机技术的国家，浪潮成为全球第五家掌握此核心技术的企业，为此浪潮TS-K1获得了2014年度国家科技进步一等奖。在中国互联网市场，浪潮整机柜服务器占有率超过70%，努力打造中国互联网“新引擎”。2015年，浪潮服务器贡献了全球服务器增量的35.6%，服务器销量位居中国第一、全球前五，是全球服务器市场增长最快企业。 浪潮是全国唯一一家同时拥有计算机信息系统集成特一级资质和ITSS一级资质的企业。自主品牌软件国内第一，ERP集团管理软件连续13年占有率第一。 浪潮坚持技术-专利-标准梯次攀登的自主创新发展战略，
云计算相关专利和标准居国内首位。2016年申请并受理专利4048项，参与制定国际标准4项、国家标准36项。 浪潮积极创新商业模式，已为全国114个省市提供云服务，主导或参与25个国家部委的云计算规划建设，助力全国的智慧城市建设，在中国政务云市场占有率第一。 作为我国大数据产业的先行者，浪潮大数据纳入了总理的“大数据词典”，正在为工商、统计、海关、公安等行业提供专业的大数据服务，浪潮大数据平台帮助众多数据应用开发伙伴快速实现商业价值。
大数据生活方式与社会治理 涂子沛 知名信息管理专家 课程前言 田桐：学术前沿，思想对话，欢迎走进《世纪大讲堂》。如果有一天你看到一辆无人驾驶的车辆行驶在公路上，或者有一天看到一台打印机能够完完全全打印出你想所要的所有东西的话，那么你不必讶异，因为您已经进入到了大数据的时代。正如哈佛大学社会学的教授加里·金所指出的，这是一场革命，庞大的数据资源已经使得各个领域开始进入到了信息化的时代。无论是商界、学术界还是政府，所有领域都将进入到这个进程。那么究竟什么是大数据，大数据时代对我们的生活带来哪些变革和挑战呢？我们今天请到的嘉宾是《大数据》一书的作者，著名的信息管理专家涂子沛先生和我们阐述《大数据生活方式与社会治理》，有请。 解说：涂子沛，知名信息管理专家，中国旅美科学技术协会副主席，兼任华南理工大学公共政策研究院副教授，广东省政府大数据顾问。2012年其著作《大数据》在中国引起了对大数据战略的讨论，被《亚洲周刊》等媒体评为“2012年度中国十大好书”。2013年10月因为在大数据领域的研究和贡献，获第四届中国软科学前沿探索奖。 田桐：涂老师您好，非常感谢您的远道而来。 涂子沛：您好田桐，您好，大家好。 田桐：那么其实大数据这样一个词，我们进入到我们的视线当中是从2012年开始的，究竟大数据是一个什么样的概念？它起源于什么时候？ 涂子沛：对，我们大家现在都在谈大数据，2012年被称为大数据元年，我们说怎么来理解这个大数据这个概念呢？核心要理解什么叫大，田桐你怎么理解什么是大呢？ 田桐：所谓这个大数据我不知道是它的容量大还是说它现在所需要，或者今后承载的东西会越来越大？就是这个大是一个质的数字还是说一个量的数字？ 涂子沛：没错。 田桐：我不太了解这个。 涂子沛：你说到的，我们说最重要的就是容量在变大，但是容量在变大呢是一个现象，
主数据管理 随着用户IT系统的建设，信息孤岛现象越来越严重，为了实现信息的共享，软 件厂商提供了各种解决方案，主数据管理即是其中之一，在2008年的Oracle Openworld大会上，Oracle就有很多关于主数据管理的讨论。 那么什么是主数据？什么是主数据管理？ 根据IDC的定义，主数据（Master Data）主要指系统间共享数据（例如，客户、供应商、账户和组织部门相关数据）。DMReview专栏作家Jane Griffin将主数据定义为“...用于为核心业务实体创建和维护全企业‘记录系统’，以记录业 务交易并评定这些实体的业绩所需的信息。” 由于当时IT系统的建设水平限制，当前的主数据跨越几乎所有的组织业务部门，分布在多个不同的系统中，如企业资源计划(ERP)、客户关系管理(CRM)、商业智能(BI)系统；遗留系统和大型机系统；合作伙伴和供应商系统；以及单个电子数据表、文档、.pdf文件和桌面数据库。 主数据管理简称MDM(Master Data Management)的官方定义一般采用： A set of disciplines, applications, and technologies for harmonizing and managing the system of record and system of entry for the data and metadata associated with the key business entities of an organization. 主数据管理是一系列的规则、应用和技术，目的是为了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。 主数据管理一般需要支持以下六大功能： 1.指定每个特定主数据域的业务职责，例如，产品、客户、供应商和组织结 构。严格履行职责可保证接入共享资源的系统始终保持高质量主数据。 2.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,主数据存储库一般采用二维数据库存储主数据。。