esensoft123的博客

亿信华辰基于DCMM数据管理能力成熟度评估模型，帮助客户建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系，包括数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、资产服务管理、数据安全管理、数据生命周期管理，赋能业务应用场景，助力企业构建扎实的数据根基，实现数字化经营。依托上万个数据项目的成功经验，亿信华辰将数据治理的核心理念及思路融入到解决方案中，为客户提供“咨询+产品+实施”三位一体的数据治理服务方案，贯穿企业数据治理工作从规划到落地的全过程。业务部门做了大量数据的应用，但没有和信息部门进行有效沟通，数据质量堪忧。

据此，小亿推出此文浅谈主数据的建设思路，剖析主数据的现状和存在的问题，并提供切实、高效、可行的解决方案供大家参考。亿信华辰提供的主数据管理解决方案包括清晰定义主数据、统一主数据的数据来源、主数据标准、加工及流转过程、输出质量等，实现主数据在各个业务系统之间的数据共享和互联互通，最大限度地共享和维护数据的一致性和完整性。提供多种类型数据源集成方式，实现多源异构数据的集成与整合，从数据集成、数据转换、历史数据清洗、数据整合等方面，从源头把控主数据质量，搭建一套统一的、完整的、准确的、有效的主数据信息平台。

对于由项目经理、业务部门和IT项目代表组成的项目团队，建立面向公司高管的项目审查机制，能够确保每个负责数据治理项目的公司高管可以从两个不同渠道获得本项目的进展情况信息和其它最新消息，这又反过来为公司高管提供了必要的检查和制衡手段，从而增强了项目信息的准确性和透明度，增进了公司高管对项目的信心。数据治理项目的风险80%是管理的问题，高层领导不关注、IT部门协调业务部门难、没有足够的能量推动全员参与，这些因素导致数据治理项目实施的过程很难达到理想的效果。数据治理项目是一种以管理为主导，以工具为辅助的项目。

亿信华辰作为业界知名的数据治理软件开发服务商，在主数据管理、数据资产管理、数据治理等领域拥有丰富的经验以及专业化的团队，具备完善的数据治理体系方法论及模版，为客户提供优质的过程指导，大大缩短交付周期。包含元数据管理、数据标准管理、数据模型管理、数据质量管理、数据标签管理、数据指标管理、数据资产管理、数据安全管理、数据需求管理、数据挖掘、数据服务。在方案输出之前，要摸清楚需求、背景、客观条件、可投入资源等，最好要具体到业务、数据、技术等层面的需求，这关乎项目的落地和项目交付验收。

数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，打造和提升信息时代的生存与发展能力，加速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。总的来说，数字化能力不是独立存在的，将是贯穿企业的所有流程和业务环节的，所以数字化部门的工作也是伴随着传统业务部门的每个环节的，从市场到客户营销，从订单到发票收款。

亿信华辰睿码主数据管理平台作为一款主数据管理软件，也是可以进行编码管理的，如下图所示是编码规则的制定，在这个过程中，看到有许多种规则，包括固定字符、流水号，以及从数据层进行取数，这样的编码方式可以覆盖更多的场景，包括顺序码、层次码以及组合码。为了避免重复，可以在编码规范中实现建立编码段，再将这些编码段分配给各个不同的编码地点，有效避免出现编码重复现象。相同的数据，在不同的部门、不同的单位采用并能保证统计分析口径的一致性，为上层决策提供基础，增强数据的可比性同一编码，保证数据的唯一性，可以避免数据的冗余。

数据治理以数据标准、数据质量和元数据的管理为根本，是企业实现数据资产价值创造的基础。数据服务平台分期建设数据源管理平台、数据集成平台、数据权限管理平台、数据质量管理平台、数据缓冲区、数据分析平台、统计对外服务接口等多个模块，多模块协同整合多源数据，提升数据质量，面向不同用户提供相关数据支持服务。山东能源临矿集团通过建立集团级大数据资产平台，运用大数据技术实现数据采集、清洗、分析建模，实现了集团全量多源异构数据采集，并对核心的人力、财务、设备、煤质、生产安全数据进行数据治理，形成高质量的数据资产。

主数据模型是主数据管理的基础，一个完整的、可扩展的、相对稳定的主数据模型对于主数据管理的成功起着重要的作用。物料主数据是一种类型主数据，也就是说，物料是一种类型，是存在颗粒度划分的。表4模型示例是以某区药企业的客商主数据模型为数据示例，根据企业的经营情况，对客商主数据进行进一步的细分，同时根据细分的种类添加更加明确的描述字段内容。组织会在年度或业务需要时进行调整，新的组织会产生，旧的组织可能消亡，这其中还包含组织的合并和拆分，这些动作都应该在组织主数据中进行记录，并为后续的业务动作或业务统计提供信息支持。

当前，教育信息化新基础设施正在加紧建设，教育业务系统应用不断推进，各种软硬件平台源源不断地产生着教育数据。海量数据的汇聚和分析，能给教育系统带来什么？如何在教育数字化转型中，探索出基于数据驱动的新路子？“十四五”规划要求未来应运用数据持续赋能“一网通办”“一网统管”，继续坚持和完善数据治理体系，从根本上重构数据治理框架，坚持“一校一库、一数一源、一数多用、动态更新”的原则，做好数据的统一采集、归集、共享、开放和使用，为进入建设深水期的“一网通办”“一网统管”打开通路。

有些主数据是有层级的，比如机构主数据，对于大型集团而言，其机构有多级，第一级是集团，第二级是各公司，第三级是子公司......。为满足用户快速搭建主数据模型的需求，睿码主数据管理平台内置部门主数据、供应商主数据、会计科目主数据、机构主数据、客户主数据等标准模板，方便用户通过引用主数据模板，提高主数据管理员模型创建效率以及标准化。分类模型可以作为其他模型（实体模型、分类模型和BOM模型）的分类依据。新建模型时，选择【根据模板新建模型】，选择模板库中的主数据模板，设置模型标题、模型代号等信息，保存即完成创建。

主数据作为企业数据战略的重要组成部分，在信息化战略中处于核心地位，处于基础支撑地位。它极大程度上影响了企业信息化建设的价值，更影响了企业利用的效率和数据发挥价值的程度。因此，主数据管理迫在眉睫，而一个好用便捷的主数据管理平台，能使企业信息化步伐实现事半功倍的效果。

图谱1.0分为数据治理产品图谱和数据治理服务图谱两部分。包含元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据集成管理、数据交换管理、实时大数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理等十大产品模块，可独立或灵活组合使用，打通数据治理各个环节，可快速满足政府、企业用户各类不同的数据治理场景。随着全球数字化进程加速，数据资源的战略价值日益凸显， 《“十四五”大数据产业发展规划》中指出：“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，培育数据治理咨询和解决方案服务能力，提升行业数据治理水平。

会上，毛大群指出如今数据治理的现状是90%的数据治理项目失败了，主要源于被动式数据治理、孤立式数据治理、局部型数据治理，基于此，为解决短期VS长期、局部VS全局、效率VS质量等核心矛盾，亿信华辰提出数据治理“三化”理念，场景化是数据治理行业痛点的对症处方，工程化是数据治理流水线和标准化，智能化是数据治理自动化和去低端人工化。亿信华辰在场景化方面，提供面向数据要素化的治理场景、面向运营的治理场景、面向决策的治理场景的数据治理解决方案。亿信华辰作为数据治理领域的领航者，在数据治理产品和技术方面有着领先优势。

元数据可以说是企业的数据地图，它直接反映了企业中有什么样的数据，数据是如何存放的，例如，数据结构是什么样子，数据与业务之间的关系是怎么样，数据与数据之间的关系是怎么样，数据有什么样的安全需求，数据有什么样的存储需求。元数据（meta-data）是描述企业数据的相关数据，指在IT系统建设过程中所产生的有关数据定义、目标定义、转换规则等相关的关键数据，包括对数据的业务、结构、定义、存储、安全等各方面对数据的描述。主数据是企业的黄金数据，其数据价值不言而喻，所以如何保证主数据的使用安全是我们必须关注的内容。

由于企业缺乏统一的数据标准，业务系统竖井化建设，系统建设过程中没有对业务元数据进行统一定义，所以即使通过元数据适配器将业务系统的技术元数据采集到元数据仓库中，也很难识别这些表、视图、存储过程、数据结构的业务含义。自动化采集主要是通过元数据管理工具提供的各类适配器进行元数据采集。要实现元数据驱动，除了元数据分类和模型的标准化，元数据管理工具是否与企业的其他系统（比如CRM、ERP、SCM、OA等系统，还有同与数据管理相关的数据标准系统、数据质量系统）集成，为其他系统提供元数据服务，是主要的关键点。

档案系统会用到运营管理和担保系统的数据。比如，数据A经过ETL处理生成了数据B，那么我们就说数据A与B有着血缘关系，且数据A是数据B的上游数据，同时数据B是数据A的下游数据。要实现企业元数据管理，需要定义一个符合存储企业数据现状的元数据模型，且这个模型有不同粒度和层次的元模型，有了层次和粒度的划分，未来元数据进行批量管理后就可以灵活的从不同维度进行元数据分析，如企业的数据地图、数据血统都是基于此实现的。在元数据采集的过程中，会根据采集挂载点的元数据对应元模型的组合关系，将所有元模型对应的元数据都采集过来。

构建数据资产统一管理，包括资产盘点、资产目录、数据标准、数据字典、数据分布、数据地图，实现数据从产生、入湖、联接到应用的全生命周期管控，同时基于数据治理体系、组织架构，建立车企运营指标体系，保障数据管理工作、数字化运营服务工作持续良性运行。2、业务单元强、集团整体弱。数据采集：实现对车企集团、板块/事业部、生产厂、车联网、外部数据的统一汇聚、清洗、转换、存储，如集团侧OA、HR,事业部/板块SAP、TC 、MES、QNS 、DMS、SRM、SCRM，燃油车/新能源车车联网TSP，第三方APP、网站数据等。

对于弱管控型集团型企业来说，集团没有相应的人力、物力去管控各下属企业，或者依据企业业务情况不需要去管控下属企业，那么其进行主数据管理时，就要将数据权限下放到各下级单位，集团制定统一的主数据标准规范，要求各下级单位按照规范执行并上报数据，供集团进行统计分析及领导决策使用。比如，客户的税号字段，当外部企业的税号发生变化时，我们希望在主数据中进行集中维护和全局的统一变动，通常此种情况对于其他属性字段是可行的，但是在税号字段中，就有可能出现执行中的项目的付款问题。这样的业务环境也导致了主数据管理方案的差异。

该平台立足于解决相互独立的业务系统之间的业务数据可以无障碍传输共享的问题，通过丰富的数据处理和交换任务设计，对分散的业务系统进行数据整合，消除“信息孤岛”，实现各类业务系统的互通互联和数据共享，形成统一的数据服务层，为政企机构业务信息服务提供可靠的数据基础。组织需要考虑参与组织的电子邮件基础设施的影响级别和已经实施的安全控制，以确定是否实施了足够的控制措施来保护正在交换的数据，例如，在中等影响级别受保护的电子邮件基础设施不足以保护高影响级别的数据。：共享的提供和使用过程要可追溯，解决纠纷，明确责任。

对于主数据的填报维护，平台提供快速专业的表单设计功能，对设置了分类的模型还支持快速批量新建表单、继承表单，并在表单设计中内置多种输入方式及字段属性，可满足各种业务填报需要，同时平台还提供了表单的版本记录功能，保障了数据填报的准确性和一致性。在主数据维护过程中，往往存在大量重复数据，通过对主数据进行不同程度的相似度设置后，用户在申请主数据时能够快速检测到相似数据避免重复录入，保证主数据的准确性与唯一性，同时检测结果能够生成独立的相似度报告，提高数据质量。丰富的可视化报表，完成主数据全生命周期监控。

目前各行业对云原生的认知尚有待完善。对于要入局云原生的企业来说，首先要梳理好完整的云原生全景图，并对自身做好充分的现状分析，并基于业务目标梳理并制定平台与应用两方面的目标架构，制定可执行的分阶段的实施计划，并完善更新相应的安全保护策略与工具，从而在保障安全的前提下，将云原生的效能最大化。云原生带来的不仅仅是应用的云上部署，而是意味着全新IT的重塑，包括开发模式、系统架构、部署模式、基础设施、组织文化等一系列的自动化、敏捷化演进和迭代，这些为企业的数字化转型带来了更多可能性，同时也带来了诸多挑战。

该有色金属集团近十年的信息化建设实现了覆盖了生产、供应链、安全、管理、市场等各个领域的信息化，取得了一定的成绩，随着矿业信息化正向信息扩展、高度集成、综合应用、自动控制、预测预报、智能决策的方向发展，现有矿业信息化没有建立内部统一的数据标准，大量数据分散在各业务系统中，对数据的标准没有进行统一规范和结构化，不利于整体数据价值提升及运营指标分析，已经不能满足集团未来发展的需求。主数据系统把企业的主数据进行整合，并以集成服务的方式把统一的、完整的、准确的主数据分发给需要使用的系统；

当企业对主数据管理不善时，会出现数据冗余、数据不一致、业务低效、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，而在这个案例中扮演重要角色的，就是我司的拳头产品——。这是由我司完全自主研发的一站式主数据管理平台产品，覆盖主数据标准、主数据质量，主数据采集、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，帮助用户高效完成主数据管理流程制定；

数据治理的本质是盘点数据资产、治理数据质量，实施数据全生命周期的管理，这里面包括了建组织、立制度或者使用一款数据治理的软件帮助企业开展数据治理的相关工作等等。根据不同的数据治理项目特点，会用到不同的技术或工具。拥有一套趁手好用的平台和工具，无疑能够让您的数据治理工作事半功倍。对于数据治理工具的选型，通常大家会关心以下问题，例如：企业通常利用本地部署还是基于云的工具？目前是否有中心化的数据平台？是否需要一个能与多个数据平台集成的工具？大概范围是什么样？是否需要一个工具来处理来自多个数据源的大量数据？

物料是我国生产领域中的一个专业术语，在生产领域流转的一切材料包括：原材料、零部件、半成品、外协件、产成品以及生产过程中必然产生的边角余料、废料以及各种其他废物料。在财务核算上属于资产类存货科目的物品。物料主数据包含了对所有企业所采购、生产和存储在库存中物料的描述，主要记录某种物料的各种参数、属性及其相关信息，比如物料编码、物料描述、物料类型和财务成本信息等。

在数据标准维护的后期，应重新制定数据标准在各业务部门、各系统的落地方案，并制定相应的落地计划。在数据标准体系下，由于增加或更改数 据标准分类而使数据标准体系发生变化的，或在同一数据标准分类下，因业务拓展而新增加的数据标准，应遵循数据标准编制、审核、发布的相关规定。数据标准调研工作，主要从企业业务运行和管理层面、国家和行业相关数据标准规定层面、信息和业务系统数据现状三个方面开展，调研内容包括现有的数据业务含义、数据标准分类、数据元定义、数据项属性规则以及相 关国际标准、国家标准、地方标准和行业数据标准等；

通过大量元数据项目的实践，我们总结出了在理想情况下，元数据管理工具需要具备的元数据采集、元数据存储、元数据查找、血缘分析/关系分析、基于角色的访问控制和分层、元数据变更控制、元数据对比分析、数据生命周期管理、与其他系统的集成等十种能力。它可理解为比一般意义的数据范畴更加广泛的数据，不再仅仅表示数据的类型、名称、值等信息，它可以进一步提供数据的上下文描述信息，比如数据的所属域、取值范围、数据间的关系、业务规则，甚至是数据的来源。企业元数据管理的本质是有效利用企业数据资产，让数据发挥出尽可能大的价值。

接着，逐渐将行内的主要指标数据统一到一个平台内，实现指标共享，解决各报表系统的数据来源不一，缺乏统一的数据标准和规范，跨系统进行业务综合分析难以实现的问题。EsDataExchange平台立足于解决相互独立的业务系统之间的业务数据可以无障碍传输共享的问题，通过丰富的数据处理和交换任务设计，对分散的业务系统进行数据整合，消除“信息孤岛”，实现各类业务系统的互通互联和数据共享，形成统一的数据服务层，为政企机构业务信息服务提供可靠的数据基础。Forrester调研发现，82%的企业都受到数据孤岛的阻碍。

针对上述问题，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主数据管理产品，覆盖主数据标准、主数据质量、主数据采集、申请、新增、变更、审核、生效、失效、分发等全生命周期管理。最终实现集中的主数据管理、可靠的主数据质量、全面的主数据服务和高效的主数据利用。在亿信华辰主数据管理平台中，支持集中式和分布式方式管理主数据，严格规范主数据的新增、变更、审核等流程，实现对各类主数据的全生命周期管理，可通过手工新增、导入、接口传输等多种方式汇集主数据，并提供全方位质量检查，保证主数据质量。

该企业数据质量管理平台的建设，满足了公司数据质量管控的需求，实现了数据质量检查的自动执行和问题数据短信预警，大大地提升了业务数据的质量，为公司数仓、数据分析、数据挖掘应用提供标准、可靠的基础数据支撑。面对海量数据的质检，不仅是数据量大，同时还面临多个质检工作的并发。1）数据质量管理平台提供了可视化的页面就能完成数据质量检查工作，大大降低了数据质检的技术门槛，不仅仅只靠公司数据部门的技术人员来提升数据质量，现在也将业务部门的人员也参与到数据质量提升工作中，形成业务精英为主、技术精英为辅的业务数据梳理体系。

DCMM国家标准结合数据生命周期管理各个阶段的特征，按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的8大能力域，并对每项能力域进行了二级能力项（28个能力项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标（441项指标）的制定。从企业评估过程中来看，一般来说，数据战略和治理需要的是管理人员，其余6个能力域需要的是技术人员，从实际评估角度来说，企业匹配人员一般在3-8个，在申请比较低的等级过程中，一个人可以覆盖2~3个能力域。二是评估内容聚焦于企业和组织的数据管理能力；

主数据是企业的黄金数据，是数据资产管理的核心，是信息互联互通的基石。文中主要阐述了主数据对于工业制造业3大价值，日常管理4大问题，以及4条实用可行可落地的建议

银行数据治理中，因为采集终端多，数据量大，数据缺失，指标因为业务繁琐难以管理这些问题，文章的解决方法值得大家借鉴

自国家发改委将河北A市纳入国家数字经济创新发展试验布局以来，A市着力强化数字经济创新要素的高效配置，加快推进新一代信息技术的融合应用，着力提高数字化治理水平，实现城市管理网络化、数字化、智能化，确保从源头上避免系统壁垒、数据孤岛。...

数据标准管理，是数据治理实施落地重要的一环，它可以保证组织内部数据的统一规范和完整，提升数据质量，同时也为后续数据发展标准变更打基础，做保障！组织高层，应该加强重视！

从0到1带你了解主数据，及其特点价值，到具体的实施管理步骤

随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术在数字经济中广泛运用，数据要素已成为引领中国高质量发展的一个新引擎。但随之而来， 数据的分布式存储、多渠道流转、多业务共享已成为常态，数据活动场景复杂性增大，新的信息安全风险点由此延伸。与此同时，我国的数据安全也迈入了强监管时代。《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律陆续出台，健全了我国数据安全法律法规矩阵，构建了我国网络空间治理和数据保护的基本法，对企业的数据收集以及使用等各环节，做出了明确规范和要求。在此背景下，企业数据合规也面临着更高

​众所周知，大数据、云计算等新一代信息技术作为重要的基础性战略资源，正引领着新一轮的科技创新和变革，带来新的政府治理理念，同时也必将为未来政府治理结构、治理方式和治理过程带来新的机遇。

数据的共享与交换让交通行业协同效率快速提升。

数字化赋能交通治理首要任务是要打通、链接分散在不同部门、不同领域的数据信息。