浅谈主数据管理

浅谈数据中心的运维管理在当今数字化的时代，数据中心已经成为了企业和组织的核心基础设施。

它们就像是巨大的“信息仓库”，存储着海量的数据，为各种业务应用提供支持。

然而，要确保这些数据中心能够稳定、高效地运行，运维管理就显得至关重要。

数据中心的运维管理，简单来说，就是对数据中心的各种设备、系统和资源进行监控、维护、优化和管理，以保障其持续、可靠地提供服务。

这可不是一项轻松的任务，它涉及到众多的技术领域和复杂的流程。

首先，让我们来看看数据中心的基础设施。

这包括服务器、存储设备、网络设备、电力供应系统、冷却系统等等。

这些硬件设备的正常运行是数据中心运作的基础。

运维人员需要定期对这些设备进行巡检，检查它们的运行状态、性能指标，及时发现并解决潜在的问题。

比如，服务器的风扇是否正常运转，存储设备的容量是否即将用尽，网络设备的带宽是否满足需求等等。

同时，还要做好设备的维护工作，包括清洁、更换部件、升级软件等。

电力供应是数据中心的“生命线”。

一旦出现电力故障，整个数据中心都可能陷入瘫痪。

因此，电力系统的运维管理至关重要。

要确保市电的稳定输入，同时还要配备备用电源，如发电机、UPS（不间断电源）等。

运维人员需要定期对电力设备进行测试和维护，保证在市电中断的情况下，备用电源能够迅速、可靠地投入使用。

冷却系统也是数据中心不可或缺的一部分。

大量的设备运行会产生大量的热量，如果不能及时有效地散热，会导致设备温度过高，影响性能甚至损坏设备。

运维人员需要监控数据中心的温度和湿度，确保冷却系统能够正常工作，保持环境处于适宜的状态。

除了硬件设备，软件系统的运维管理同样重要。

操作系统、数据库、中间件等软件需要定期进行更新、补丁安装、性能优化等工作。

同时，还要做好数据备份和恢复的工作，以防止数据丢失或损坏。

数据的安全性也是重中之重，要采取各种措施，如防火墙、入侵检测、加密等，保障数据的机密性、完整性和可用性。

监控系统是数据中心运维管理的“眼睛”。

浅谈装备制造业物料主数据建设步骤摘要：在中国制造2025战略决策的指引下，装备制造业都在智能制造领域探索自身的发展路径，希望能够跟上数据发展的浪潮，以数据驱动业务快速提升企业竞争力。

企业自身已经意识到数据管理的重要性，大多数企业纷纷选择主数据管理来入手。

本文以物料主数据为例，阐述装备制造业主数据建设步骤、实施难点以及相应的应对策略。

关键字：主数据物料主数据物料分类标准物料描述标准物料编码规则物料清洗一、概念阐述所谓主数据，是指企业各个业务系统间能够共享的数据，也可称之为企业的基础数据，如物资、客户、员工、组织机构、财务数据等等。

主数据需在整个企业范围内、各业务系统间保持一致、完整、可控，它与业务数据的最大区别就是稳定性、共享性和高价值。

物料主数据是各类主数据中最复杂的一种。

物料主数据的范围指企业生产、建设、设计、销售和科研所涉及的各种物资、产品及服务。

二、建设物料主数据的目的及意义装备制造业物料数据管理普遍存在如下问题：1、物料分类不科学。

没有明确的分类标准，相同物料被分配到不同物料种类中；2、物料描述不规范。

部分有国家标准规范的物料包含大量动态因素（如外方图号、原代号、原图号等），造成相同物料描述不一致；3、物料编码规则不统一。

同一物料存在一物多码的现象，且编码长度不一致。

4、尚未建立专门的物料主数据维护组织和岗位，物料主数据管理流程有待完善和改进。

具体意义如下：1、可视化：是物料数据共享的标准语言，有助于企业实现物料数据、业务的可视化管理；2、规范化：是实现业务管理规范化的基础和前提条件，有助于企业实现采购执行监控、账实相符，满足快速定位及查询的需要，减少无效操作时间，提高工作效率；3、信息化：是电子商务和ERP系统正常运行的前提和保障，是实现财务、供应链、MES等信息化系统互联互通、信息共享的基础，是企业统计分析的前提，满足管理需要，为企业决策提供有力支持；4、集约化：是实现采购物流一体化、集中仓储与配送等相关业务的寄存，有助于企业提高集中采购能力，大幅度降低了物料重码率，为降低库存提供了保证，节约大量库存储备资金，从而提升运作效率，达到降本增效的目的。

浅谈企业经营管理过程中“管理制度化、制度表单化、表单流程化、流程信息化”管控模式制度是企业管理的基石，是员工行动的指南。

我们深知制度建设的重要性和迫切性，制度建设工作最主要的环节加强制度的执行力的建设，但同时也知晓执行力的提高，不是一朝一夕的事情，也不是单单的制度执行问题，需要建立一套完善的制度体系，建立符合企业发展需要的管理体制，提高制度建设的质量，提高员工自觉执行制度的思想意识、责任意识，从而提高整体的制度执行能力。

一、适应公司规范运作与内控体系要求，不断引入创新机制，让制度建设工作从上到下任何企业都有其发展与成长的动态轨迹，让制度建设更好地为企业服务，就要主动适应、把握、引领经济发展新常态，不断完善制度建设工作。

1. 上至规范董监高的行为及选聘任免，履行信息披露义务，积极承担社会责任，完善董事会、监事会、经理层、党委等议事规则和权力制衡机制，建立更加规范的公司治理结构和健全的内部控制制度。

2. 中间层次对运行的经营管理制度要以上市公司的视角进行审视和修改完善，以不断适应新形势下经营管理的需要。

3.下到涉及职工切身利益的制度做到了下发前经过总经理办公会讨论通过，及职工代表的签字认可，确保制度在运行过程中行之有效，达到止于至善的目的。

二、融入信息化管理，让制度建设工作从静到动随着信息技术飞速发展，企业所处的不再是以往物资经济环境，而是以网络为媒介、客户为中心，将企业组织结构、技术研发、生产制造、市场营销、售后服务等紧密相连在一起的信息经济环境，提高效率、减少浪费，实现效益最大化。

1.借用信息化的手段，让制度“活”起来。

从视频监控系统到OA办公协同管理系统，从金算盘财务管理系统到MES制造执行管理系统，从正在搭建“主数据管理”平台，到ERP高度整合的全过程管理信息化，企业制度建设均融入其中、参与其里、渗透其间，不仅为管理信息化建设提供有效支撑和保障，也提高了制度的执行效果。

2.让员工参与其中，让制度“动”起来。

前言随着信息技术的不断涌现和普及，业务发展加快了数据膨胀的速度，行业内衍生了较多的新名词，如数据治理、数据管理、数据资源管理、数据资产管理等名词的定义很多，概念容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据相关的概念有全面的认识。

一数据与数据管理（Data and Data Management）1.1数据数据（Data）是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称，是组成信息系统的最基本要素。

未来是智能时代，企业的决策机制将发生巨大变化，谁最先拥抱数据，谁就拥有更多智慧，谁就拥有更强竞争力，大数据技术将会推动人类无所不知、无所不晓、无所不能，助力无所不能的是无所不包的数据，未来十年，只有拥抱数据技术才是唯一选择。

1.2数据管理数据管理（Data Management）的概念是伴随上世纪八十年代数据随机存储技术和数据库技术的使用，计算机系统中的数据可以方便地存储和访问而提出的。

2015年，国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）在DBMOK2.0知识领域将其扩展为11个管理职能，分别是数据架构、数据模型与设计、数据存储与操作、数据安全（Data Security）、数据集成与互操作性、文件和内容、参考数据和主数据（Master Data）、数据仓库（Data Warehouse）和商务智能（BI，Business Intelligence）、元数据（Metadata）、数据质量（Data二数据治理（Data Governance）2.1数据治理的定义数据治理（Data Governance）是一个正在不断发展的新兴学科，与众多新兴学科一样，目前数据治理存在多种定义，各大机构对数据治理的定义，如下表所2.2狭义的数据治理狭义的数据治理的驱动力最早源自两个方面：1）内部风险管理的需要，包括：财务做假、敏感数据涉密、数据质量差影响关键决策等。

浅谈数据中心分级（二）引言概述：数据中心作为企业存储和处理海量数据的核心设施，分级管理对于数据安全和维护至关重要。

在本文中，我们将继续探讨数据中心分级。

此分级可提供一种有组织的方法，以确保数据的保密性、可用性和完整性。

本文将从以下五个方面展开：数据中心分类、分级依据、分级标准、分级实施以及分级带来的效益。

正文：一、数据中心分类1. 主数据中心：承担核心业务和数据处理的重任，具备高度安全性和可用性。

2. 辅助数据中心：作为主数据中心的备份和灾难恢复，以确保数据的可靠性和持续性。

3. 分布式数据中心：部署在全球范围内，提供更快的响应时间和更好的用户访问体验。

二、分级依据1. 业务需求：根据企业业务进行数据中心分级，以区分关键业务和非关键业务的安全和可用性需求。

2. 数据敏感性：根据数据的敏感程度划分不同级别的数据中心，以确保敏感数据的合理保护。

3. 访问控制：通过对数据中心的访问权限管理，实现对数据的控制和保护。

三、分级标准1. 安全等级：根据数据保密性要求，将数据中心划分为不同的安全等级，如机密级、秘密级和普通级。

2. 可用性等级：根据业务连续性要求，将数据中心划分为不同的可用性等级，如高可用性、可恢复性和基本可用性等级。

3. 性能等级：根据业务性能需求，将数据中心划分为不同的性能等级，如高性能、中性能和基本性能等级。

四、分级实施1. 基础设施建设：不同级别的数据中心需求不同的硬件和软件设备支持，需要根据实际需求进行设施规划和建设。

2. 安全策略实施：根据数据中心的安全等级，制定相应的安全策略并实施，包括物理安全、网络安全和访问控制等方面。

3. 数据备份和灾难恢复：建立合理的数据备份策略，以及完善的灾难恢复机制，保障数据的安全和可靠性。

五、分级带来的效益1. 数据安全提升：不同级别的数据中心根据安全等级的要求，采取相应的安全措施，提升数据的安全性。

2. 业务持续性强化：通过辅助数据中心的划分和有效的灾难恢复机制，保障业务的持续性和稳定性。

浅谈数字化转型过程中数据治理的价值与意义摘要：随着数字化转型的深入开展，数据成为新的生产要素，政府、企业的数据量得到爆炸性增长。

面对如此庞大的数据，如何打通数据，消除数据孤岛，做好数据治理，挖掘数据价值，更好地利用数据已经成为政府、企业数字化转型的关键。

通过在数字世界汇聚、联接与分析数据，构建一条从现实世界直接感知、采集、汇聚数据到数字世界的通道，不断驱动业务对象、过程与规则的数字化。

不仅有利于提高政府和企业决策的科学性,也有利于推进政府和企业的数字化转型，让数据发挥出最大的效益。

关键词：数据治理；数据感知能力；数据质量；安全与隐私一、数据治理目标数据治理是指在企业数据整个周期制定由业务推动的数据政策、数据所有权、数据监控、数据标准以及指导方针。

数据治理的重点在于，要将数据明确作为企业的一种资产看待。

在数据治理初期，通过建立数据管理专业组织，建立数据管理框架，发布数据管理制度，通过统一信息架构与标准、唯一可信的数据源、有效的数据质量度量改进机制，实现数据质量的持续提升。

在数据治理稳步提升阶段，通过数据服务、数据资源汇聚并对数据进行联接，实现数据随需共享、敏捷自助、安全透明的目标，支撑着企业与政府的数字化转型工作。

二、数据治理的重要性高质量数据对任何个人和单位都是战略性资产，随着个人私有数据量的增长和企业推进数字化转型的进程，有效数据正迅速成为一个关键的业务差异。

要使数据具有价值，需确保数据的可信任、安全性、可访问性、准确性、共享性和及时性。

要保障各业务领域数据工作的有序开展，需建立统一的数据治理能力，如数据体系、数据分类、数据感知、数据质量、安全与隐私等。

在数字经济中，数据治理有助于增强企业灵活性，涉及到企业中所有跨功能和跨业务的决策机制，有效协调才能使相关决策成本和风险最小化。

政府在数据治理方面的措施手段，是直接关系到政府与企业、个体互动过程能否赢得主动的关键。

因此，无论怎样重视数据治理在数字化转型过程中的作用，都不为过。

浅谈电子元器件数据库管理该文档针对电子元器件部分物料一物多码、一码多物的现状，针对ERP中部分物料命名模糊，提出了按照分类的方法制定物料编码规则;依据电子元器件标准数据库建库规范对命名、规格型号、电路符号等信息进行标准化;建立主数据平台，实现了“一处维护、全局共享，一处更新、全局同步”。

从而实现电子元器件标准数据库标准化管控，达到企业降本增效的目的。

标签：电子元器件物料编码规则;建库规范;标准化一、前言电子元器件是PCB板级设计的基础，对元器件的管理，特别是优选元器件库的建设与维护一直都被忽视，EDA（电子设计自动化）库的不统一，元器件参数属性准确性等问题已经严重影响到了产品研发的进度和最后产品本身的质量，当前PCB板级设计面临的不仅仅是设计工具和设计能力的提升，更需要通过元器件管理系统的统一管理，建设板级设计平台，有效的帮助企业提高管理水平和团队设计能力。

如何设计适合企业或者研究所实际情况的标准化元器件库和管理平台已经成为企业主管电子设计领导面前急需解决的核心问题。

二、电子元器件标准数据库简介电子元器件标准数据库是企业与电子五所合作开发的电子元器件信息管理系统，具备元器件信息查询、检索、比较、使用、维护等功能。

按照单位优选目录初步建立电子元器件数据库，主要包括：元器件的基本属性、质量属性、设计属性、采购属性等相关信息。

三、电子元器件标准数据库建设电子元器件标准数据库建设包括两部分：一部分是元器件信息库，主要包括物料编码、生成厂家、技术参数、器件手册等元器件信息。

另一部分是EDA库建设，首先是需要制定立足于设计要求、符合国标、行业标准的建库规范，第二步是依照规范制作原理图符号、PCB封装及仿真模型等信息。

电子元器件数据库信息来源于ERP，同一元器件规格型号有的体现了封装形式，有的多了包装方式，并且不同厂家的全称、简称都会造成一物多码。

并且，ERP与电子元器件标准数据库的物料信息不同时更新，存在ERP系统中某条物料已限用，但是电子元器件数据库中该物料依旧可被调用，设计者在Altium中直接调用电子元器件标准数据库内的元器件，在绘制完原理图后可能在生产时才会发现该物料不可用，这时需寻找替代器件，采购周期延长，影响生产进度。

数据治理系列5：浅谈数据质量管理“数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。

数据质量管理的终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。

”——以上内容摘自百度百科。

笔者观点：“数据质量管理不单纯是一个概念，也不单纯是一项技术、也不单纯是一个系统，更不单纯是一套管理流程，数据质量管理是一个集方法论、技术、业务和管理为一体的解决方案。

通过有效的数据质量控制手段，进行数据的管理和控制，消除数据质量问题进而提升企业数据变现的能力。

在数据治理过程中，一切业务、技术和管理活动都围绕这个目标和开展”。

一、数据质量问题盘点接下来我们盘点下企业一般都会遇到哪些数据质量问题：•数据真实性：数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务，真实可靠的原始统计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经营者进行正确经营决策必不可少的第一手资料。

•数据准确性：准确性也叫可靠性，是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据，不可靠的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策。

•数据唯一性：用于识别和度量重复数据、冗余数据。

重复数据是导致业务无法协同、流程无法追溯的重要因素，也是数据治理需要解决的最基本的数据问题。

•数据完整性：数据完整性问题包括：模型设计不完整，例如：唯一性约束不完整、参照不完整；数据条目不完整，例如：数据记录丢失或不可用；数据属性不完整，例如：数据属性空值。

不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题。

•数据一致性：多源数据的数据模型不一致，例如：命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。

数据实体不一致，例如：数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……。