信息建模描述了理解与企业相关的数据、流程和规则所需的元数据(图1)。信息建模有三个主要领域:
图1
数据建模是IT和业务就业务术语(实体)的通用列表达成一致的过程,这些术语或属性的限定条件,以及这些术语之间的关系。维护和记录数据模型的能力成为组织跨业务关键项目服务不同数据采购需求能力的关键部分。
存在多种形式的数据模型:
主数据管理(MDM)包括流程、治理、策略、标准和工具,它们一致地定义和管理组织的关键数据,以提供单一的参考点。
掌握的数据可以包括:
考虑到MDM的原则是为了确保主数据保持统一和一致的状态,MDM和企业信息体系结构(EIA)有一个共同点:需要对主数据有一个一致的定义。归根结底,架构主数据的过程在MDM、企业信息管理(EIM)和EIA之间是通用和共享的。相对于MDM,最终目标是创建支持整个信息体系结构的信息管理环境,同时添加结构和过程,以减少管理主数据的工作量。
以下是MDM、EIA和EIM之间的关系。
图2
元数据为数据提供了一个参考框架。Forrester Research将元数据定义为“描述或提供支持组织信息系统的数据、内容、业务流程、服务、业务规则和策略的上下文的信息”。例如,苹果公司的App Store在线销售软件应用程序。本例中的数据是应用程序。元数据是关于这些应用程序的信息,应用程序的描述、价格、用户评级、评论和开发公司。
在数据管理环境中,有几种相关类型的元数据:
元数据管理是一个端到端的过程,用于创建、增强和维护元数据存储库和相关的过程。元数据管理包括建立过程、思维模式、组织和能力,以构建元数据环境。与BI和主数据管理一样,元数据管理面临的更大挑战是相关的业务流程规程和文化。
下图显示了元数据存储库可以包含哪些内容
图3
数据质量可视为
数据质量管理包括建立和部署与数据的获取、维护、传播和处置有关的角色、职责、政策和程序。业务组和技术组之间的伙伴关系对于任何数据质量管理工作的成功都至关重要。业务领域负责建立管理数据的业务规则,并最终负责验证数据质量。信息技术(IT)小组负责建立和管理获取、维护、传播和处置本组织电子数据资产的总体环境(架构、技术设施、系统和数据库)。
这是显示数据质量管理过程的图表
图4
本文:http://jiagoushi.pro/node/1058
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