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最后，在数据入表时会考虑到所属的科目，比如无形资产和存货。那么从企业的视角看也是期望入表的数据资产价值更大，入了哪些数据，是否合规，因此在数据入表的时候，为了提高数据资产价值，必然需要高质量数据，需要知道哪些数据入表了，这些入表的数据有没真正确权，是否为企业带来经济利益，成本是否可靠计量，那么这就需要元数据管理、数据质量管理、数据安全合规、数据资产盘点等一些列数据管理工作，同时也由数据治理去建章立制监督执行。毫无疑问，数据资产的本质依然是资产，它指的是以数据为主要内容和服务的、满足资产确认条件的数据资源。

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。

上线后：此项目引入主数据相似度检测解决这个问题，把每个字段来进行权重的设置，比如说输入“杯子”，马上就会发现系统里已经有杯子，但规格型号不一样，那规格型号比如占权重50%、名称占50% ，相当于整体重复度有50%，系统就会提示主数据可能会存在重复，需要复核，并且会把所有和相似度相关的按照权重得出重复分值后进行排名展示。规范流程管理，降低了管理上的风险。并且在主数据系统上线之后，更新迭代了新的HR系统，经受住了考验，依照于新的标准，去接入一套新的系统之后，发现比之前没有主数据系统来，大大提升工作效率。

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。

为落实国资委《关于中央企业开展“总部机关化”问题专项整改工作的通知》要求，开展全产业指标标准数据库梳理工作，集团携手亿信华辰建设指标标准管控平台，作为指标数据库梳理工作的技术支撑平台，建设形成集团指标标准从编制、维护、分发、应用的持续更新的管理闭环，有效促进指标标准在全集团的共享使用与质量提升，为集团业务运营和领导决策提供规范、统一的指标标准服务。1. 整体管控集团的指标数据，避免不同业务系统的重复性，提高了业务系统的指标质量，规范指标管控流程等，大幅提升了企业的数据资产价值。

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。

总结：在当今多元化的发展前提下，企业数字化转型是必经之路，某投资集团通过与亿信华辰合作项目，通过亿信ABI软件快速搭建能够集中体现集团全局的、直观的、可视化的投资经营数据管理平台，各环节综合节省70%人力，进一步提升投资经营效率，强化企业数据化运营。集团缺乏统一数据管理，查看某类指标数据时，需花费大量人力时间收集Excel数据，且存在部分数据缺漏，需寻找相关负责人补充数据，再进行汇总统计给领导汇报，流程复杂，责任不明确，制表时间慢，效率低，且数据时效性不高，易出错，不能及时给领导反馈想了解的数据。

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。

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。

诚然，报表很重要，这是毋庸置疑的，但是从另一个层面也反映出大部分人走入了一个误区，拿BI当报表系统来用，这有点大材小用的感觉，报表只是BI项目中的一个环节，在我看来，做好ETL，做好数据处理，那么剩下的报表分析工作，就会事半功倍。亿信华辰的ABI产品中的ETL属于上述提到的实现ETL的第三种方式，平台内置了数仓实施工具，其中丰富的处理转换组件，通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度，用于帮助政府和企业构建数据仓库，完成数据融合，提升数据质量，服务数据分析。

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；

现在主数据系统的建设提供了统一的数据共享平台，各业务系统均可从主数据系统中以标准的接口获取到各类主数据的数据，且数据标准及含义都是统一的，业务系统在获取完主数据之后可直接通过主数据进行关联，有效地降低了数据共享的成本，瓦解了业务系统间的信息孤岛壁垒。某投资集团企业主数据系统的建设有效地将各主数据的来源从多源头整合到了单一源头，在数据采集源头就对数据进行了校验、审查，从而提升了数据的质量，避免了单一数据在多个业务系统重复建设、容易出错、成本较高的现象，为企业提供了权威的主数据。

数据，已经成为了企业的生命线与核心资产，数据管理和数据分析成为非常重要的应用领域。出于对数据管理领域的关注，不同行业也逐步提升了对数据存储、数据治理及数据分析能力的要求，这一趋势带来了新理念。从数据仓库到数据湖再到湖仓一体，关于数据的存储和管理有了越来越多的新概念和新方法。这三个概念看起来非常相似，其定义也同样相似吗？是不是就是存储容量的区别？其实并不是如此，要明白它们有什么区别，就从概念溯源，分析其底层逻辑，和小亿一起来看看吧。

随着医疗行业快速发展，医院信息化建设程度的提高，各项业务系统为医院带来了海量的数据，如何对这些数据进行有效利用，分析，挖掘并加以利用，将这些数据更好的运用于医院管理及运营，实现为患者提供更好的诊疗服务，帮助医生找到更好的诊疗方案，帮助医院管理者实现策略调整、减少风险、降低医疗成本，成为医院信息化管理者亟需考虑的问题。随着社会不断的进步与发展，大数据技术应用于多方面领域，大数据技术是以数据统计分析进行深度融合的产物，极大地推动了整个领域的发展，将它运用到医疗中，能够为医生和患者带来很大的便利。

众所周知，要体现数据价值，前提就是数据质量的保障，质量没有得到 100% 保证的数据是很难体现出业务价值的，如果基于这些有问题的数据做决策支持，或做业务办理，将会得到灾难性的结果，让领导层和数据使用方对大数据失去信心。高质量的数据是进行分析决策、业务发展规划的重要基础，只有通过建立完整的数据质量管理体系，明确数据质量管理目标、控制对象和指标、定义数据质量检验规则、执行数据质量检核，生产数据质量报告，通过数据质量问题处理流程及相关功能实现数据质量问题从发现到处理的闭环管理，从而促进数据质量的不断提升。

作为一家环境服务产业的上市公司，业务领域涵盖固废处理、能源、供水、排水等，是中国环境企业五十强、中国垃圾焚烧发电企业十强，连续7年评为全国固废处理十大影响力企业。该企业一直重视信息化建设，信息化建设和应用水平处于行业前列位置。但在公司发展的20多年间，信息化的建设大多是以分散建设为主，各板块建设更是以满足单个或局部的业务功能为主，欠缺对全域数据的统筹管理，再加上信息应用系统建设也分布在不同的历史时间，这造成了信息孤岛、信息烟囱问题突显，系统不能互通、数据难以共享、数据缺乏标准、数据使用质量差等问题，数据的利

亿信华辰睿治数据治理平台从数据获取方式、数据资源种类、字段等多个维度对数据资源进行分类，根据数据内容的敏感程度对数据资源进行定级，控制数据资源的使用范围，为数据资源的开放和共享提供支撑。数据分级站在数据的安全的受损的视角上进行，分类定级不是目的，目的是要进行分级的管理，要保证数据的安全，保证企业的数据价值的有效释放。数据分类是数据资产管理的第一步，不论是对数据资产进行编目、标准化，还是数据的确权、管理，亦或是提供数据资产服务，有效的数据分类都是首要任务。任何时候，数据的定级都离不开数据的分类。

亿信华辰拥有完善、可落地的数据治理方法论，不仅具备先进的数据治理技术，覆盖数据治理十大领域，可快速交付数据治理项目，还具有专业的数据治理人才队伍，包括咨询、产品、实施、运维，实现从咨询到交付的数据治理项目闭环。常常听到一些朋友在开展数据治理的时候会说，先整套工具吧，再搞数据治理，这是一个极端。工具作为数据治理4大核心要素之一，它的作用就是提升数据治理的效率，而且工具往往是与组织、制度、流程相辅相成的，它会将我们的数据治理咨询成果落地到平台中，保障数据治理这项活动的常态化运转，持续提升企业的数据管理能力。

指标的咨询与梳理，就是通过指标范围确认、识别指标、指标解析、确定指标源头等步骤对指标进行梳理，在梳理的过程中，需要明确指标的名称、业务含义、业务口径、应用场景、主管部门、创建日期、最近更新日期、来源、权限等信息，最终形成指标字典，确定指标的体系框架，确保指标定义与计算口径统一。湖南电力通过亿信华辰指标管理平台规范指标定义，统一指标口径，固化指标逻辑，建立指标之间的关联，最终帮助企业构建了业务基础指标库和绩效考评指标库，可直观地查看各部门基础指标和考评指标的情况，对于未达标的指标还能及时预警通知。

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。

上述实践案例都离不开亿信华辰睿治数据治理平台，其提供数据质量管理模板，以数据标准为数据检核依据，以元数据为数据检核对象，通过向导化、可视化等简易操作手段，将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合，形成完整的数据质量管理闭环。之前做某区数据治理项目时人口库的建设就涉及到了这一数据质量问题，为保证数据质量一致性原则，进行了调研，针对不同类型人员、不同类型信息进行了信息取值优先级的设定，整合成了一份数据质量相对较高、较为稳定的人口数据，为后续进行信息核查，信息关联准确性打下了坚实的基础。

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；

这一阶段将在实现产品全生命周期价值链端到端数字化集成、企业内部纵向管控集成和网络化制造、企业外部网络化协同这三大集成的基础上，进一步建立与产品、制造装备及工艺过程、生产线、车间、工厂和企业等不同层级的物理对象映射融合的数字孪生，并构建以CPS为核心的智能工厂，全面实现动态感知、实时分析、自主决策和精准执行等功能，进行赛博物理融合的智能生产，实现高效、优质、低耗、绿色的制造和服务。而智能工厂从范式维度看，智能工厂是制造工厂层面的信息化与工业化的深度融合，是数字化工厂、网络化互联工厂和自动化工厂的延伸和发展。

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