企业如何建立主数据管理平台让数据增值

发布时间:2020.08.28来源:知乎浏览量:241次标签:数据治理

90年代中期,ERP兴起并得到快速发展。然而,最早的ERP系统中并没有主数据(Master data)的概念,而是被称作基础数据。基础数据在不同的模块中进行管理的,例如:物料是在INV模块,供应商是在AP模块,客户是在AR模块。
21世纪初,SOA——面向服务的架构,流行了起来。企业信息化架构,从单体架构、垂直架构向SOA架构方向发展起来。领先的ERP厂商SAP已经将主数据作为一项服务,提供其他模块调用。同期,Oracle提出了“TCA架构”的理念,并首先将“客户数据”独立出来,作为一个向其他相关模块提供调用服务(SOA)的基础应用。SOA时代的正式到来,信息化领域真正明确“主数据”的定义,并确定了主数据的地位——企业信息化建设的基础。
在SOA时代,主数据解决的是企业内核心数据不统一、不一致、不准确、不完整、不共享的问题。而今天的数字化时代,赋予MDM的责任,不仅在与企业内部的数据治理和集成共享,还有一个重要的职责就是上下游产业的联通,实现社会化的主数据互联。未来主数据一定是融合了大数据技术、云计算技术、数据孪生技术、微服务技术的、人工智能技术的应用平台,主数据离不开技术却超越技术。

现在引入主数据这个概念了,在应用层面讲,主数据( Master Data )是在多系统集成应用的背景下,被多个信息系统(或功能模块)共用的基础性标准化的数据,常见的主数据包括:供应商、客户、物料、人员、部门、项目等。

主数据(Master Data)是具有共享性的基础数据,可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用,处于相对高价值,高共享,相对稳定的状态。所以,主数据具有以下几个特征:
超越部门:主数据是组织范围内共享的、跨部门的数据,不归属某一特定的部门而归属于整个组织,是企业的核心数据资产。
超越业务:主数据是跨越了业务界限,在多个业务领域中被广泛使用的数据,其核心属性也是来自业务。主数据在各个业务流程中都是唯一识别的对象,它不会依赖于业务流程存在,但它的价值是业务交互中体现的。
超越系统:主数据是多个系统之间的共享数据,是应用系统建设的基础,同时也是数据分析系统重要的分析对象。因此,它应该保持相对独立,服务于但要高于其它业务信息系统。
超越技术:主数据是要解决不同异构系统之间的核心数据共享问题,应当满足与不同业务系统架构下使用的情况,提供兼容多种系统架构,多兼容的数据接收及应用方式,不会局限于一种特定的技术。
为更好的管理主数据,主数据管理系统(Master Data Management,即MDM)这类软件就出现了。比如亿信华辰有个专业的主数据管理平台,提供主数据新增、修改、审核质检、逐级审批、数据分发等完善的产品功能,可帮助企业实现财务主数据的持续化管理,提高财务主数据质量,帮助企业高效运营。
主数据建设在企业信息化战略中处于核心地位,处于基础支撑地位,是基础数据的集中地,确保目标系统数据的一致和唯一。对于企业而言,主数据管理有消除数据冗余、提升数据处理效率、提高公司战略协同力等价值,是企业数据治理过程中必不可少的一环。而且主数据流程并不是一蹴而就、一劳永逸的;需要不断改进、更新、完善,这是一个长期坚持的过程,得到的收益也是长久的。
(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 数据治理:让数据质量更好(data governance)

    数据治理:让数据质量更好(data governance)

    核心提示:大数据时代数据产生的价值越来越大,基于数据的相关技术、应用形式也在快速发展,开发基于数据的新型应用已经成为高校信息化建设的一个……查看详情

    发布时间:2019.11.22来源:CSDN浏览量:726次

  • 每家公司都需要数据治理,这就是为什么

    每家公司都需要数据治理,这就是为什么

    随着GDPR法规迫在眉睫,企业需要确保他们掌握数据治理。……查看详情

    发布时间:2019.01.27来源:亿信华辰浏览量:182次

  • 基于大数据的质量管理系统怎么选?

    基于大数据的质量管理系统怎么选?

    对于一个制造企业来说,生产是企业最大的动力,而生产质量也需要进行优化管理,一个好的质量管理会带给企业巨大的发展空间和利润价值。正因如此,……查看详情

    发布时间:2019.11.07来源:知乎浏览量:164次

  • 数据治理的核心价值是什么

    数据治理的核心价值是什么

    数据治理工作的初心与核心目标是解决数据价值路上的这些拦路虎,这是数据治理工作的挑战所在,也是价值所在。……查看详情

    发布时间:2021.04.02来源:数据治理研究院浏览量:215次

  • 数据问题的全面解决之道——数据治理

    数据问题的全面解决之道——数据治理

    当今的大型企业,内部分工日趋细化,采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节,无不每时每刻产生着大量的数据。……查看详情

    发布时间:2019.01.18来源:亿信华辰浏览量:186次

  • 十年经验总结:企业物料主数据建设方案

    十年经验总结:企业物料主数据建设方案

    目前很多企业已建立ERP系统,关联到整个企业运营的物料数据仍然存在“一物多码”、“描述不规范”等数据质量问题,这会对企业数据流通共享和经……查看详情

    发布时间:2021.05.21来源:亿信数据治理知识库浏览量:484次

  • 数据湖治理最佳实践

    数据湖治理最佳实践

    如果没有最佳实践,存储将变得无法维护。自动化数据质量,生命周期和隐私可以持续清理/移动湖中的数据。……查看详情

    发布时间:2019.03.11来源:亿信华辰浏览量:171次

  • 企业想获得更清醒的数据,请做好数据质量管理

    企业想获得更清醒的数据,请做好数据质量管理

    数据质量管理是指为了满足信息利用的需要,对信息系统的各个信息采集点进行规范,包括建立模式化的操作规程、原始信息的校验、错误信息的反馈、矫……查看详情

    发布时间:2019.11.04来源:知乎浏览量:175次

  • 中小银行数据治理工作所面临的问题

    中小银行数据治理工作所面临的问题

    虽然各银行积极响应监管要求,开展数据治理工作,但《中小银行金融科技发展研究报告(2019)》显示中小银行的数据治理基本处于萌芽期,达91……查看详情

    发布时间:2020.07.09来源:小亿浏览量:288次

  • 数据湖架构 - 最佳实践指南

    数据湖架构 - 最佳实践指南

    实施正确的数据湖架构对于将数据转化为价值至关重要。无论您的数据湖中有多少数据,如果您缺乏有效管理数据、跟踪数据并确保其安全的架构特性,那……查看详情

    发布时间:2021.06.18来源:亿信数据治理知识库浏览量:204次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议