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。

随 时监 测 设 备 和 系统 运行 情 况 ， 故 障形 成 初期 及 在 时 预 警 并 采 取 各 种 措 施 避 免 故 障 发 生 ，即 使 一 旦 发 生 故 障 ，也 可 以在 第 一 时 间 发 现 ，并 提 供 各 种 有 效
手 段 进 行 故 障 的 快 速 诊 断 定 位 ，帮 助 排 除 故 障 ，减
、
影 响 安 全 运 行 的 因 素
浅谈 数据 中心 的
安 全 运 行 管 理
◆ 中国建 设 银行 江 西省 分 行信 息 技 术部 胡维 浩
影 响数 据集 中系统 安 全运 行 的 因素 主要 有 ： １ ．数 据 集 中 系 统 是 个 跨 地 域 、 采 用 开 放 的 操 作 系 统 和 通 讯 协 议 的 网 络 系 统 ，这 就 使 得 一 些 重 要
实 施 省 级 数 据 集 中 工 程 ， 广 综 合 业 务 系 统 是 我 们 推
与 外 资 银 行 进 行 竞 争 的 重 要 手 段 。 全 省 数 据 集 中 后 ，实 行 集 约 化 规 模 的 效 应 ，充 分 发 挥 了 全 省 业 务 的 整 体 优 势 ， 省 行 中 心 也 真 正 成 为 全 省 的 数 据 中 心 、 络 中 心 、 件 中 心 和 运 行 中 心 。数 据 集 中 带 来 网 软
的信 息在 传输 过 程 中容 易 被截 取 、 译 和篡 改 。 破
２ 目前 电 子 商 务 和 网 上 银 行 的 迅 速 兴 起 和 中 ．
间 业 务 的蓬勃 发 展 ， 据集 中系 统 和外 部 的联 结 日 数 趋增 多 ， 在 着 数据 被 外部 非 法 入侵 破坏 的危 险 。 存
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傅 强
浅谈黑龙江省机构编制数据管理中心的数字 化管理
（ 黑龙 江省机构编制数据 管理 中心 ， 黑龙江 哈 尔滨 １０ ０ ） ５ ０ １
摘 要 ： 黑龙 江省机构编制数据 管理 中心的数字化 管理进行 了探讨。 针对 关键词 ： 构编制 ； 机 数据库 ； 管理 随着计 算机技 术在办 公室领域 的应用 和 迅速普及 ， 以及现代化网络技术的飞速发展 ， 各 级机构编制部门采取不 同形式 ，将计算 机网络 技术应用于实名制管理 ， 不断提升机构编制 Ｆ Ｉ 级数据库服务器进行数据分发 ， 实现了 ｌ ３个市 理方式 繁重、 耗时和信息更新延迟的弊端 ， 升 提 （ ） 地 数据的订阅及异地共享 ； 立了 Ｕ Ｂ电子 了工作效率 ， 了工作流程 。 建 Ｓ 建华 编制证管理 系统 ，实现数字认证及机构 编制数 三是 加强联动系统建设 。联动系统建设是 据的网上 办理 、 审批和一次办结 。 “ 三环” 建设 的中心环节 ， 是以技术手段建立起 常管理水平。黑龙 江省编办于本世纪之初就在 在 日常使用 中 ， 通过 Ｏ Ａ管理功 能， 实现文 编办于组织 、 人事 、 财政等机构编制联 动管理部 全 国最 早开发 了省 内统 一 的机 构编 制管理软 件受 理 、 批 、 文 、 审 发 记账 一 次 性 完 成 ， 保 了机 门的配合约束机制 ， 确 通过预留接口使这些部 门 件， 近几年又结合工作实践不断开拓创新 ， 利用 构 编制审批文件的准确性 ； 通过机构编 制 日常 在第一 时问掌握相应的机构编制数据 ，或在授 现代化网络技术建立全省机构编制信息数据库 管理功能 ， 实现对各机关 、 事业单位 电子《 机构 权 范围内进行相关数据维护 ，集相关部 门的信 和网络管理平 台 ，实现 了机构编制实名制管理 编制管理证》 提交人员落编 、 减员及信 息修改数 息为一体 ， 形成全 省统一 的、 联动 的、 广义 的机 的 跨 越 式 发展 。 据的网上受理 、 审批 ； 通过机构编制统计分析功 构编制数据库 ， 把管编制 、 管人员 、 经费有机 管 １以单 机版软件为载体 ， 实现机构编制实 能， 实现 日 常工作所需的各种统计 分析数据 ， 结合起来 ， 同 大家各尽其责 ， 齐抓共 管， 上下联动 。 名制从手工操作 到计算机管理的跨越 时满足与国家统计软 件和实名制 系统的对接 ， 层层把关 ， 形成管理合力 。通过互相合作 、 互相 黑龙江 省的机 构编制 实名制管理 工作早 保证 了数据使用的通用性 。 制 约，真正发挥出机构编制部门的龙头和关 口 在上世纪九十年代初九 已经起步。１９ ９ ３年全省 三足完成基础文件扫描录人和人员编制数 作 用。 各级党政群机关 和事业单位开始统一使用纸质 据导入 。各市 、 县编办按照省编办要求 ， 将所有 黑龙 江省编办的“ 三个跨越 ”靠 的是计算 ， 的《 机构编制管理证 》进 入二十一世纪 ， 。 为进一 涉 及本级编委 、 编办得发文 、 扫描成电子文档录 机 网络技术 的应用与发展 ， 同时 ， 也将 机构编 步科学化、 规范化 管好机构编制 ， 黑龙江省编办 入 数据库 ， 实现省 、 、 市 县三级 机构编制审批文 制实名制管理的内涵发展到了更 高阶段 。 前 ， 目 采取科技 立项 、 制度创新等形势 ， 采用微机化管 件的网上 即时查询功能；对原有单机版数据库 省 、 县三级按照各 自 市、 的管理权限 ， 完成 对本 理的手段 取消了手工操作 ，将机构编制实名制 中的人员数据进行指标项转换 ，导人联 网管理 级及 下级机构编制和人员数据 的 日常管 理 ， 有 管理推上一个新 的台阶。从 ２ ０ 年初开始 ， ００ 他 系统，对其 中安全部门等涉密数据建立独立 的 效地控制 了机构的超 限批准、 编制 的无序增长 、 们着手研发机构编制计算机管理软件 ，当时在 运行环境 。 截止 ２ ０ 年底 ， ０８ 全省共完成 ｌ 万余 人员 的超编进入。今后 ，未进入全省机构编制 ０ 全 国还属首例 ，没有经验可以遵循。他们发扬 份 各级 机构编制发文 的扫描入库工作 ，近 １０ “ ２ 三级 ” 管理系统 中的人员机构编制 ， 里不予 省 “ 敢为天下先” 的精神 ， 经过一年多的努力 ， 完成 万条人员记录全部导人到联网管理系统 ，实现 承认 ， 年终不作统计 ， 财政不予核拨经费 。通过 了软件的研发核试运行 。 在对近 ３ ０ ０ ０人进行业 了全省机关 、事业单位人员编制数据上亿个指 网络平 台，切实把中央 ２号文件提 出的加强和 务培训后 ， 分批次完成 了省直 １０ ６０多个机构 ， 标项 的动态管理 ，标 志着黑龙江省机构编制实 完善机构编制管理，沿革控制机构编制的要求 近 １ 万人的信息数据采集 ， ５ 建立了省直机构编 名制迈人 网络管理的新时代 。 落实 到 了实 处 。 制数据库。 ２ ０ 从 ０ ３年起 ， 们开始 向全省 １ 他 ３个 ３ 以 “ 层 ” “ 环 ” 理 念 ， 现机 构 编 制 三 、三 为 实 黑龙江省编办的工作得到了省委 、省政府 市 （ ）６ 个县 （ 、 ８ 区、３ 个 乡镇推广 实名制从分散管理到集 中统一的跨越 地 、６ 市）６ 个 ９５ 和中央编办肯定 。 ０４年 ， ２０ 中央编办《 机构编制 机构编制计算 机管理 软件 。到 ２０ 年底 ， ０３ 全省 在建 立全省机构编制联 网管理 系统 之初 ， 工作动态》 ２ 第 ５期以专刊的形式对他们的工作 ２０ ４ 万多个机构 、近 １０ ２ 万人员信息全部进入数 黑 龙江省编办就提 出“ 三层 ” “ 、三环 ” 的设计理 进行 了介绍 和推广 ；０ ８年 ，他 们的微机化管 据库 ， 形成 了全省统一 的管理模 式 ， 建立 了省 、 念。所谓 “ 三层” 是指省 、 、 ， 市 县三级编办之 问， 理 系统通过 了省科技厅 的成果鉴定 ，总体评价 上下数据贯通 ， 每一层的数 是 “ 结构设计合理 ， 采用技术先进 ， 实用 性强” ； 市、 县三级机构编制单机版数据库。 ０ ５ ， ２０ 年 为 通 过纵 向三层结构、 ０８ １ 配合财政预算和工资统发 ， 他们还将省直 机关 、 据变动 都会随 时在全省 机构编 制数据 库中生 ２ ０ 年 ｌ 月 ，中央编办吴知论副主任视察了 对 事业单位 离退 休 ６ 万余人纳人数 据库管理 ， 并 成 。 所谓“ 三环 ”是指协作环 ， ， 管控环、 应用环三 正在建 设中的黑龙江省编办数据管理 中心 ， 个 工作环节 ， 协作 环包括组织 、 财政 、 人事等机 他们 的工作 成果表示称赞 ；０ ９年 ８月 ，中央 ２０ 建立《 离退休 人员 名册》 。 管控环为各级编办 ； 应用 编 办 电子 政 务 中心左 然 副 主 任 到 黑龙 江 进 行 实 ２ 以信息化建设为平 台， 实现机构 编制实 构编制联动管理部门 ； 名制从单 机版数据库 到网络动态管理的跨越 环为具体机关 、 事业单位 。 三层” 三环 ” “ 与“ 既相 名 制管理工作调研时，指出这项工作在全 国具 实现了机构编制动态管理、 按权限管 ２０ ０ ７年 ， 龙江省编办提 出尽快建立全 省 互独立 ， 黑 又紧密联系 ， 组成 了机构编制 日常管理 有开创性 ， 机构编制网络管理 系统 ，实在全省机构编制动 的共同工作体 。 理， 为值得各兄弟省份借鉴和学 习， 认 应扩大宣 是建立两级中心 、 一级 点 。两级 中 心 、 传和推广 。 态管理的工作 目 。 标 目前 ，黑龙江省编办正在不断完善机构编 是通过政务 网建立 网络连接。黑龙江省 已集结点 即省 、 市两级机构编 数据管理 中心、 编办经过 多方 论证 、 沟通 、 调 ， 协 与主管全省政 县区机构编制数据 管理节点 ， “ 是 三层” 建设 的 制实名 制管理 ，提升全省机构编制系统信息化 协作环通 过联动管理系统 、 应 建设化水平 ， 创造 一个公 开、 努力 透明、 高效 的 务 网工作的省电子政务建设领导小组办公室 联 主体。在工作 中， 合下发文件 ， 要求各地政务 网管理部门积极 配 用环通过 电子 《 机构编制管理证 》 系统 、 管控 环 机构编制管理环境 ，为黑龙江省经济社会更好 合编办工作 ， 保证网络顺 利开通 。截止 ２０ 年 通过全省机构 编制管理系统在 “ ０８ 良机中心、 一级 更快发展提供体制机制保 障。 １ ２月 。 全省各市 、 县编办 通过政务 网全部实 现 节点” 的架 构里完成机构编制 日常管理。 了与省编办的网络连接 。 二是推行 电子《 机构编制 管理证 》 电子 《 机 二是研究 网络管理系统软件 。 在借鉴原有 构编制管理证 》是对原有纸质 《 机构编制管理 单机版管理系统和国家 管理软件的基础 上， 开 证》 的替代 ， “ 是 三环” 建设 中的基础环节 ， 即以 硬件集成 系统为依 托 ， Ｆ ｓ 以 ｌ ｈ存储 芯片硬 ａ 发了具有 自身特色 ，实用性较强的网络版管理 软 、 系统 。该 系统 以 ｓ ｂ 面 向 服务 体 系架 构 ） 计 件作为 数据爹 体 ， ｏ（ 设 采用 Ｃ 数 字证书 ） Ａ（ 认证 技 思想为指导 ， 采用 ｎｓ 浏览器 ， ｔ（ 服务器 ） 结构 ， 术 ， 存储各 使用单位的人员 、 机构 、 编制 等详 细 实现了全省机构编制的数， 化管理 ， 孚 通过 利用 Ｗｅ ｅｖｃ（ ｂ Ｓ ｒ ｅ网络 服务） 立核心模块 ， ｉ 建 增 信息 ， 强 了平台的灵活性、 容性及可扩展性 ； 省 网上提交落编减 员和信息修改 ，解决了原有管 兼 通过

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……。

做数据治理⾏业的⼯匠者——浅谈物料主数据实施难点、策略及⽅法步骤前⾔物料主数据是各种主数据中最具代表性的，它所涉及的内容有“三多”、“三杂”、项⽬实施顾问有“三苦”。

“三多”是涉及的专业多、部门多、⼈员多；“三杂”即分类复杂、模板复杂、整理内容复杂；“三苦”即经常加班要吃苦、⼯作要认真细致刻苦、项⽬周期长要忍受思乡苦，这⼏个特点充分说明了物料主数据的实施难度。

本⽂详细介绍物料主数据基本概念、给企业带来的价值、实施难点分析、实施⽅法和步骤。

⼀概念及定义所谓主数据，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。

从范围上讲，它包括物资、产品及服务；从结构上讲，它有层级、分类别、有多种描述规则；从业务数据的量级上讲，它是所有主数据中拥有业务数据最多的⼀种。

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。

⼆给企业带来的价值物料主数据对企业的意义可以从以下⼏个⽅⾯得到验证：（1）物料分类管理，对规范描述⾄关重要，只有按照专业分类后，同⼀性质的物料在⼀个类别下才能统⼀描述规则；（2）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）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）物料主数据实施后，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；（5）物料主数据标准化是电⼦商务和ERP系统正常运⾏的前提和保障。

三实施难点分析及应对策略主数据管理项⽬是⼀个企业级的战略性项⽬，跨组织、跨部门、跨系统协调难度⼤。

尤其是物料主数据建设标准和数据清洗时候，协调难度⼤，⾻⼲核⼼员⼯参与项⽬时间难保障，数据质量难保障。

众所周知，⼤企业部门间往往有着⾃⼰的壁垒，在推⾏主数据系统时，系统的调研、部门的协调、⼈员的抽调、调配都会消耗⼤量时间，这也是主数据项⽬建设实施过程中⽐较难把控的部分。

浅谈商业银行数据治理商业银行业务开展过程中会产生许多的数据，这些数据包扌舌了客户基木信息、客户与银行之间的业务信息、系统日志及交易日志等。

加强商业银行的数据治理工作对于确保其安全稳定运营，实现业务管理创新具有十分重要的意义。

商业银行数据治理的内容一般包括数据治理机制的建立、明确数据责任人、数据管理制度及流程的建立及执行、数据标准制定等。

数据治理的目标是提高数据的质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性）。

一、商业银行数据治理的必要性1、商业银行安全稳定运营的需要。

数据是银行的生命线，银行需要妥善保管客户的交易信息，避免泄露或非法篡改，给客户和银行造成不必要的损失。

不同业务系统之间数据的一致性对于保障各项业务的有效开展也很重要。

突发事件发生时，数据的完整性和可用性对于关键业务系统的及时恢复更是实现银行业务连续的关键。

2、商业银行风险管理的需要。

商业银行是经营风险的企业，信贷管理部门需要密切关注贷款分类以及客户信息的变动，以保证其资产分类的准确性，这对于提高银行资产质量，减少非预期损失十分关键，环球市场部门日常的交易更是依赖大量的数据分析，资产负债管理部门也需要通过对数据进行分析，为各经营机构设定业务限额，在保证安全的情况下实现全行效益最大化。

3、商业银行业务及管理创新的需要。

金融全球化和金融脱媒的加速，商业银行之间的竞争越来越激烈，传统“吃利差”的经营方式而临极大的挑战，商业银行需要退出各种中间业务、理财服务等，即使传统的存贷汇业务也需要创新业务模式，改善客户体验。

而上述的创新都需要商业银行利用匹工具对客户信息和业务数据进行挖掘, 并按照需要进行比对分析，高质量的数据无疑是基础。

4、合规的需要。

2006年银监会制定了我国商业银行分步实施新资木协议的指导意见，新资木协议需要对信用风险、市场风险和操作风险实现资木计量，除非银行采用最低级的计量方法（由此带来的就是需要的风险资本增大），都需要一定量的数据积累，缺乏有效的数据己经成为各大银行新资本协议实施中的难点。

图1 物料演化工作原理图模式、数据管理水平和现有的技术手段，综合分析选择适合自己的实施路径。

（一）构建标准体系，形成物料主数据模型物料主数据标准体系通常包括业务标准（分类规则、编码规则和描述规则）和主数据模型标准，并衍生出一套“代码体系”或称主数据资产目录[3]。

（1）物料分类规则。

一般要参考行业通用分类，以自然属性为主、用途为辅，将物料分为大、中、小三类，任意物料唯一归类于某一小类下。

以六角螺栓为例：其大类为紧固件，中类为螺栓，小类为六角螺栓。

（2）物料描述规则。

物料描述用以区分不同的物料，可以通过物料描述模版来规范物料描述。

设计物料描述模版时，要结合编码规则及算法，将参与编码算法的属性和管理属性进行区别，同时加强特征量和特征值的规范化标准化管理。

以六角螺栓为例，如图2所示。

（3）编码规则。

参考国内外现有先进编码标准，结合目前信息编码技术发最大的优点是分类代码不含在物料编码内，分类变更不会影响已经在多业务系统中流转的物料代码。

（4）主数据代码库。

根据主数据标准，收集、整理、清洗企业在研在产和库存数据，经过主数据识别并逐一赋以唯一识别码，形成主数据代码库。

（5）物料主数据模型标准。

物料分类规则、描述规则和编码规则既是自成体系独立管理，又具有紧密的关联、衍生关系，笔者将这些规则和关系进行梳理就形成了物料主数据模型标准。

如图3所示，一个物料小类对应一个或多个物料描述模板、一个物料描述模板包含若干个特征量、一个特征量包含多个特征值，不同的特征量、特征值组合形成不同的物料描述，每条物料描述按照编码规则生成唯一的物料代码。

对物料主数据模型要加强管理，一是要建立数据标准词典，数据描述属性图2 六角螺栓描述规则示意图PLM中物理模型属性逐一配置，通过二次开发实现两个分类体系自动匹配。

（2）标准件部件族管理与标准件成员化附码相统一的问题。

设计人员习惯于标准件以国标号按部件族模式管理，尤其在构建三维标准件库时，一个部件族共享一个参数化模型，很方便设计调用。

Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2021年第08期·97·文章编号：2095－6835（2021）08－0097－02浅谈ERP 实施中主数据的重要性王杰，刘刚屏，李崇，刘锦永（柳州钢铁股份有限公司棒线型材厂，广西柳州545002）摘要：大型钢铁联合企业的全流程和多元化发展正逐步走向信息化、智能化和集中管理化。

为了提升企业的竞争力、综合管理能力，柳钢集团积极建设ERP 一体化信息管理系统。

柳钢棒线型材厂作为主体生产单位之一，在ERP 实施过程中建立一套完整、精准和高标准的生产主数据对系统管理的重要性不言而喻。

介绍了建设ERP 的意义、生产主数据的收集管理以及棒线型材厂主数据在其实施中的重要性。

关键词：ERP ；主数据；物料；柳钢棒线型材厂中图分类号：TP311文献标志码：ADOI ：10.15913/ki.kjycx.2021.08.036随着社会经济的快速发展，企业之间的竞争趋势更加明显，特别是国有大型企业。

近年来以钢铁为主的特大联合企业正朝着多元化的方向发展，对钢铁生产全流程和多元产业的统一管控提出了一定的挑战。

ERP 作为企业资源管理系统是社会信息化发展下的必然产物，它不仅是一个系统软件，更是一种企业管理的思想，包含着许多成功的管理经验，完全有别于传统管理理念[1]。

对大型多元集团企业而言，如何建设ERP 系统各个模块，利用ERP 系统软件平台对集团企业进行管控、成本优化管理、资源的合理配置等，对提升综合竞争实力有着显著的效果。

1ERP 建设的意义柳钢棒线型材厂经过其60多年的发展历程，已经成为一个特大钢铁联合企业，进入“十三五”期间以来，柳钢顺应时代发展，不断积极探索，目前正处于快速发展的关键时期，“一体两翼”钢铁产业布局稳步建设，多元产业发展全面升级。

在集团管控方面缺少统一的管控平台，各个公司都拥有其独立的操作系统，部门之间的衔接存在一定的障碍，特别是许多基础数据信息不互通，往往需要人工Excel 导入，包括采销、物料、资产、设备、人力等数据。

主数据管理的目标可以概括为提高数据质量、实现数据共享、优化业务流程和降低运营成本。

以下是具体的阐述：1. 提高数据质量：主数据管理旨在消除数据冗余、错误和不一致，确保数据的准确性和完整性。

通过主数据管理，组织可以减少数据重复，消除不一致的数据录入和更新，从而提高数据质量，为决策制定和业务运营提供可靠的支持。

2. 实现数据共享：主数据管理可以实现跨部门、跨组织的共享数据。

通过主数据管理，不同部门之间的数据可以相互认可和引用，避免了数据孤岛和信息隔阂，从而提高了组织的协同效率。

3. 优化业务流程：主数据管理可以帮助组织识别和解决业务流程中的数据问题，如数据重复、错误和延迟。

通过优化业务流程中的数据管理，组织可以提高工作效率，减少错误和浪费，从而实现更高的业务绩效。

4. 降低运营成本：主数据管理可以通过提高数据质量和实现数据共享来降低运营成本。

减少数据错误和重复可以节省大量的纠正和修复成本。

同时，共享数据可以减少信息孤岛，降低信息传递的成本和时间。

5. 增强决策支持：主数据管理提供准确、一致的数据，有助于组织做出更明智的决策。

通过分析主数据，组织可以更好地理解业务趋势、市场变化和客户需求，从而制定更有效的战略和运营计划。

6. 提升客户满意度：主数据管理有助于提高客户满意度。

通过共享客户信息，组织可以提供更准确、一致的客户服务，从而提高客户忠诚度和满意度。

7. 促进内部协作：主数据管理促进内部协作。

通过消除数据孤岛和一致的数据标准，组织可以提高内部沟通效率，减少误解和冲突，从而增强团队的合作精神。

综上所述，主数据管理的目标是为了提高整个组织的效率和效果，通过优化业务流程、提高数据质量和实现数据共享，从而降低运营成本、增强决策支持并提升客户满意度。

各分厂及动力车间已创建各主要设备的预防性维护计 划，并录入系统，实现线上定期弹出预防性维护保养工单， 并线下执行相关维护计划。
在 EAM 系统上编制一次后，系统即可根据制定的周期 规则定期生成工单。设备主任需要检查未来的工作情况，按 实际生产情况，对工单进行延迟或提前。机修人员可在 APP 端查看设备需预防性维护的工单信息，根据工单信息去执行 设备维护保养计划。
备件管理主要体现在与 MM、FICO 集成，将设备维修 与备件的采购、出入库及成本控制结合 ；设备维修工单创建 后，工单物料挂接产生需求，根据需求产生备件采购计划， 系统根据用户的挂料情况，对于超出当前库存数量的物料自 动生成采购申请单。根据故障工单、预防性工单产生物料预 留，实现 SAP 物料需求计划平衡。 4.5 查询报表
4.1 主数据管理 功能位置主数据覆盖各分厂、动力车间、仓库、资产院，
设备主数据涵盖所有在账资产、不在账设备。各主要设备均 已创建设备 BOM 主数据、设备故障树、标准作业、预防性 维修计划。
固定资产台账范围更广，内容更多。包括原固定资产台 账的内容，未转资、不满足固资标准但按实物规则进行管理 的设备 ；可以关联查看原财务属性、技术参数、位置、维修 历史等。
形成从设备点检的发现问题，分析问题和处理问题一体 化的闭环管理系统。车间岗位点检和车间专业巡检是发现设 备隐患和问题主要成员，通过他们发现问题，提交到车间设 备员和公司设备部，对重大或疑难问题进行分析，解决和处 理，完成后点检员做好信息记录，完成一个闭环。
3 EAM的功能 EAM 系统包含了企业资产管理的所有内容，实现了企
2 实施EAM的意义 实施 EAM 系统，是对设备点检大数据和设备资产管理
进行有效整合，解决设备管理不足，为提升设备管理效率， 增加设备利用率提供系统保证。同时对未来设备的智能化管 理进行顶层设计，让企业真正拥有一个专业的设备物联网信 息管理平台。实施 EAM 系统可以实现以下效果 ：

浅谈商业银行数据治理在商业银行数字化转型诉求日益迫切的今天，能够高效获取高质量的数据并加以分析利用，充分发挥数据价值，是商业银行实现数字化转型的重要支撑，从而推动金融高质量发展，提高金融服务效率，更好地服务实体经济和满足人民群众需求。

在这样的背景下，商业银行数据治理的工作效率和成效就显得特别重要，只有夯实了数据基础，有高质量数据的支撑，商业银行的数字化转型之路才能行稳致远。

一、商业银行开展数据治理的背景(一)监管政策及相关要求从监管层面来看，自2018年银保监会下发《银行业金融机构数据治理指引》(以下简称《指引》)以来，该《指引》为商业银行搭建完善的数据治理体系提供了指导。

在数据治理架构、数据管理、数据质量控制等五方面提出明确要求，并对数据治理进行了定义。

2021年银保监会发布《商业银行监管评级办法》，将“数据治理”纳入了评价体系，权重占比5%，“数据治理”被列入了商业银行风险监管的评价指标，银行业的数据治理成为了“严监管”的重要领域。

2022年银保监会印发的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中更是提出“健全数据治理体系。

制定大数据发展战略，确立企业级的数据管理部门，发挥数据治理体系建设组织推动和管理协调作用。

完善数据治理制度，运用科技手段推动数据治理系统化、自动化和智能化。

完善考核评价机制，强化数据治理检查、监督与问责。

加强业务条线数据团队建设。

”2022年人民银行印发《金融业数据能力建设指引》旨在为金融机构开展数据工作指明方向、提供依据，引导金融机构加强数据战略规划、着力做好数据治理、强化数据安全保护、推动数据融合应用，充分释放数据要素价值，为金融机构加快数字化转型发展夯实数据基础，打造适应数字经济时代发展的金融核心竞争力。

(二)数据治理的概念和基本原则数据治理是指银行业银行业金融机构通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。