什么是主数据管理,主数据管理平台有哪些功能?

发布时间:2022.05.27来源:小亿浏览量:185次标签:数据治理

一、什么是主数据

企业主数据指企业内一致并共享的业务主体。主数据具有准确性、一致性、集成性、共享性/可重用性和高价值的特点。它是能够在各个业务部门、业务系统中被重复使用的。

二、主数据管理

主数据管理描述了一组过程、技术和解决方案,用于为用户、应用程序、数据仓库、流程和贸易伙伴等创建和维护业务数据的一致性、完整性、相关性和准确性。主数据管理为企业提供了一种有效管理存储在分布式系统中的数据的方法。主数据管理使用现有的系统,它从这些系统中获取最新的信息,并提供先进的技术和流程,以便在整个企业中自动、准确、及时地分发和分析数据,并进行数据验证。

三、主数据管理四要素

主数据管理的四个主要元素为收集与集成、共享、数据质量和数据治理。主数据管理是从企业外部和企业的多个业务系统,收集和集成最核心和最需要的主数据,集中的数据清洗和浓缩,并使统一、完整、准确和权威的服务权威主数据分发给操作和分析应用程序需要使用这些数据在整个企业,包括各种业务系统,业务流程和决策支持系统。

四、主数据管理的意义

1、便于开展数据治理工作

主数据管理项目初期不涉及交易系统改造。主数据问题解决好了,公司的数据资产框架就理顺了,数据质量、数据及时性等将明显提升,便于继续开展其他数据治理、信息化、数字化工作。

2、赋能数字化转型的需求

数字化转型需要以客户需求为出发点,各部门通力协作,而当前行业技术业务分割明显,主数据管理过程也锤炼了跨部门的协同,通过加速科技和业务的融合,建立公司范围内通用的主数据规范,以保证数据的一致性和管理报表的合并,这是公司进行其他业务变革成功的基础之一。

3、帮助跨部门协同

数据资产的维护需要站在公司的高度,协同各个部门共同完成,主数据是在各个业务部门被重复使用的数据,其管理兼具技术和业务的双重因素,因此做好主数据管理能帮助跨部门协同。

五、如何做主数据管理建设?

1.立标准

通过数据标准化建设,达到关键主数据的管理制度化,数据标准化,使各信息系统遵循一套统一的数据标准。

2.通数据

依托统一的数据标准,基于统一的服务对接规范,实现各系统间互联互通,通达高效,系统范围涵盖横向纵向两个维度,纵向包括集团和下属单位的系统,横向包括同一组织的不同业务系统。

3.挖价值

基于大量标准化的、互联互通的业务数据进行不同方向的深入应用建设,例如精细化深入管控体系、全面综合的战略分析能力。此步骤典型的建设是支撑领导、公司战略的独特性要求的考核、分析系统。

六、关于亿信睿治主数据管理平台

保证各个系统间共享数据的一致性、完整性、可控性、通用性、正确性,帮助企业创建并维护主数据的单一视图,从而提高数据质量,统一商业实体定义,简化改进商业流程并提高业务的响应速度。具备以下功能:

1、全方位的主数据维护

平台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。

2、丰富的主数据模型

快速构建类似客户、供应商、员工、物料、组织、会计科目等各种主数据标准化模型,满足不同场景下所需信息视图,并可详细定义属性模板及填写规范,有效保证主数据标准的固化,同时平台提供了丰富的内置模型,大大缩短实施周期。

3、可视化的主数据监控

直观的可视化监控界面,提供多种维度的监控,助力不同角色快速把控关注内容。从技术人员关注的主数据来龙去脉、数据的传输运行状况,到管理人员关注的主数据整体建设、使用、质量情况等,清晰的展现了主数据的运作轨迹,让主数据管理尽在掌控。

4、多样化的主数据服务

为保障主数据的有效利用,平台提供了主数据分发、查询、下载、分析等多样化服务,以实现主数据价值的最大释放,同时提供丰富接口可与业务平台快速集成,满足不同业务系统对于主数据的个性化需求。

(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
  • 企业数据治理的坑你遇到过哪些?

    企业数据治理的坑你遇到过哪些?

    在这些年的数据治理实践当中有成功的经验,当然也经历过很多失败的教训,有些教训反反复复的出现…笔者一直在思考怎么避免这些问题,所以今天就跟……查看详情

    发布时间:2019.09.12来源:知乎浏览量:132次

  • 银行业重塑数据治理体系 助力转型升级

    银行业重塑数据治理体系 助力转型升级

    银行业金融机构要深化认识,积极主动对接国家政策,改革数据治理体系,依靠数据治理改进决策、缩减成本、降低风险、增强核心竞争力,推动银行业向……查看详情

    发布时间:2019.10.18来源:知乎浏览量:152次

  • 数据科学的下一个「超能力」:模型可解释性

    数据科学的下一个「超能力」:模型可解释性

    很多人重视重视模型的预测能力,却忽略了模型可解释性的重要性,只知其然而不知其所以然。为什么说模型的可解释性这么重要呢?作者就 5 个方面……查看详情

    发布时间:2019.03.28来源:亿信华辰浏览量:128次

  • 企业如何实现成功的数据治理

    企业如何实现成功的数据治理

    如今,大数据正在社会的各行各业发挥着越来越重要的作用,数据已成为企业的核心资产和重要战略资源,是重要的生产因素。但是数据中存在着各种各样……查看详情

    发布时间:2019.09.09来源:知乎浏览量:148次

  • 各行业企业数据管理遇到的挑战

    各行业企业数据管理遇到的挑战

    目前业界并没有对其概念的统一标准定义,我们可以这么认为,数据治理从本质上看就是对一个机构(企业或政府部门)的数据从收集融合到分析管理和利……查看详情

    发布时间:2020.03.26来源:知乎浏览量:119次

  • 制定数据治理行动路线和计划

    制定数据治理行动路线和计划

    路线图是使用特定技术方案帮助达到短期或者长期目标的计划,用于新产品、项目或技术领域的开发,是指应用简洁的图形、表格、文字等形式描述技术变……查看详情

    发布时间:2020.07.17来源:知乎浏览量:169次

  • 银行的信息科技部门做数据治理的体验

    银行的信息科技部门做数据治理的体验

    银行对于数据治理的态度:从90年代末开始我国银行业信息化之路就已经开启,到了21世纪越来越多的银行开始利用数据进行更为精准的客户营销、提……查看详情

    发布时间:2020.07.31来源:知乎浏览量:151次

  • 数据治理对医疗保健组织来说往往是个谜

    数据治理对医疗保健组织来说往往是个谜

    数据治理对医疗保健组织来说往往是个谜。“它是什么?我该怎么做?我在哪里可以买到它?“它引起了一些想法。 数据治理是一组流程,可确保在整……查看详情

    发布时间:2018.11.23来源:数据治理浏览量:104次

  • 数据情报,数据治理和第四次工业革命

    数据情报,数据治理和第四次工业革命

    世界经济论坛创始人,“第四次工业革命 ”一书的作者克劳斯·施瓦布表示,目前技术突破的速度没有历史先例,第四次革命是以指数而非线性的速度发……查看详情

    发布时间:2019.02.21来源:亿信华辰浏览量:142次

  • 数据治理需要关注什么?

    数据治理需要关注什么?

    确保企业数据的质量,可用性,可集成性,安全性和易用性。数据是公司的资产,组织必须从中获取业务价值,最大程度地降低风险并寻求方法进一步开发……查看详情

    发布时间:2020.10.31来源:知乎浏览量:235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