学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

数据管理系统方案(PPT)

18321

数据与数据管理

前言 数据被普遍定义为组织/系统间共享的描述业务实体的数据, 属性相对稳定, 变化缓慢。 数据管理是对为了保证数据的质量(准确性,完整性)和合理使用而建设或者实施的制度, 流程、系统。 数据资产被做为重要生产要素, 数据,数据管理、数据治理等相关概念又被变得流行起来。 本文的讨论范围限定如何通过技术和系统层面进行数据管理,不涉及相关组织,规范部分的讨论。 image.png 图4:分布式数据管理 各业务自行维护统一的数据, 每一类数据都有统一的系统承载, 其它系统需要使用就通过实时接口的方式互相调用。 在这一阶段一个集中式的MDM系统可以快速的集成一些没有系统承载的数据管理能力。 随着数字化建设的深入, 越来越多的业务系统被建设起来。 数据管理成功的目标 届时,各数据都有归属的业务线上系统(含对应的业务负责人,产品,技术负责人),所有的变更都在对应的业务系统中实施,其他系统需要就实时调用对应业务系统

1.2K51
  • 广告
    关闭

    年末·限时回馈

    热卖云产品年终特惠,2核2G轻量应用服务器6.58元/月起,更多上云必备产品助力您轻松上云

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    数据管理系统建设规划方案

    12731

    「数据架构」:数据管理 (MDM)概览和为什么选择数据管理

    “ 执行概述 数据管理(MDM)是一种主动的整个企业“管理”数据的数据管理规程,而不是在每个交易系统中“维护”它。由于商业智能(BI)应用程序的普及,最近对MDM的关注持续增加。 通过组织的主要实体进行测量或分析,MDM通过提供一致的业务绩效视图来释放BI的真正价值. 集成数据可以被视为与IT相关的问题,因此业务利益相关者可能不愿意参与这些举措。 Oracle Master数据管理(MDM)解决方案旨在整合,清理,丰富,管理和共享整个企业的关键业务数据,并将数据与所有下游业务应用程序和工具同步。 通常,企业的IT环境由复杂的不同系统和技术组成,包括客户关系管理(CRM),企业资源规划(ERP)和供应链管理(SCM)。这种复杂,分散的环境,不同的系统和应用程序创建了大量信息孤岛。 Oracle MDM解决方案解决企业各种数据域的质量和持续维护数据质量问题的源头,为改善数据提供了系统的解决方案. ?

    2.6K50

    数据架构」14个数据管理误区

    虽然这些价值主张中的一个或多个可能是最有趣的,并可能启动项目,但是要了解MDM的各种可能性,并准备在需要时利用它们 我可以将数据放在数据仓库中 是的,可以,但是批处理数据仓库在数据生命周期中太迟了,不能有效地进行实时处理 这通常是客户的情况,就像POS系统一样。然而,用于授权和充实的更小的工作流甚至可以增加这些数据的价值 没有投资回报 从技术上讲,这是正确的。

    66910

    数仓深度 | 数据管理

    (2)数据管理不是数据仓库 数据仓库会将各个业务系统的数据集中在一起再进行业务的分析,并且保存经过清理的数据;数据管理系统不会把所有数据都管理起来,只是把需要在各个系统间共享的数据进行采集和发布。 数据仓库是单向集成的;数据管理注重将数据的变化同步发布到各个关联的业务系统中。数据系统是双向的,不但需要从各个系统中获取、加工,还包括了最终数据的分发。 (4)数据管理解决方案 从多个业务系统中整合最核心的、需要共享并保持一致的数据,即创建数据的单一视图(数据管理系统MDM) 以服务的方式把统一、完整、准确的数据发布给企业范围内需要使用这些数据的业务系统 数据管理系统一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程。 (3)系统方案分享 方案一:数据转换映射 常见于大型、分散管理的企业集团,如GE、中石化等。 方案三:混合模式 企业分散程度介于方案一与方案二之间,对于不同类型的数据,或利用相关业务系统或引入独立的数据管理平台,如:GSK、海尔等。

    24420

    CDGA|数据管理如何实施?

    数据管理是企业实现内部决策分析、业务流程再造的前提,并且做好数据管理还有以下3个方面的好处:帮助跨部门协同、便于开展数据治理工作、赋能数字化转型的需求。那么数据管理到底该如何实施呢? 同时对企业现有信息系统中的数据标准、数据质量现状进行分析,找出需求点;结合企业数据管理应用现状、需求和存在的问题进行差异化分析。 摄图网_500551796_用电脑认真办公(非企业商用) - 副本.jpg 第六阶段:数据服务集成阶段 将数据管理平台与各个目标信息系统集成,可以实现数据的采集、分发等交互操作,从而最终实现将数据服务于业务应用 第七阶段:运营体系建立阶段 企业要建设数据管理运营组织,制定数据管理办法、维护细则、应用考核规范等管理规范,还要建立数据运维体系。 数据管理的实施真正在企业里落地还是要依靠专业的数据管理人才去推进,而现在企业里数据管理人才还比较缺乏,数据管理的效果没有想象中那么快速有效。

    11520

    ERP数据管理之MDM详细

    一、 使用 ERP MDM 数据管理解决方案,可以整合、协调数据、管理丰富的产品内容, 数据集中后,就能够对数据进行有效的管理、 同步和分配, 并将其发布给公司内外所有相关的用户。 2、 协调数据:除了数据整合功能以外,ERP MDM 数据管理还可以通过交互式的分发模式来协调整个企业范围内的数据信息,将准确、完整的数据信息更新到链接的ERP 或非 ERP系统中,另外,它还内置了数据处理工作流 它可以从一个系统的记录来维护数据,并作为集中的数据管理集线器,自动更新到其他系统中对应的信息,达到整个公司层面上不同应用系统之间的数据统一、协调。 7、 ERP MDM 数据管理方案是对于数据管理的重大革新,并且现在就成现在我们面前从我的角度来看, MDM 是 NetWeaver 战略的核心,它有效地促进在一个已购的 IT 环境中更加有效的管理数据 8、 集中式数据管理平台实现企业层面上的准确、一致、有效的数据提供9、 实现 SOA 架构的基础,在 SOA 架构中保持跨系统数据信息一致、协同 10 、 灵活的数据建模,支持广泛的业务对象 (

    1.6K40

    SAP CO-数据管理方案

    财务CO数据主要包括以下几个内容: 会计科目表: 1、设置集团运营会计科目表(中国),供下所有公司代码共用,每个公司代码根据自己的需求从运营科目表中扩展自己需要的会计科目;若将来新建公司代码需要使用国外的运营科目表 1.成本要素数据维护流程 ? 说明: 成本要素在不同成本对象之间流转记录着企业内部的成本流,形成管理会计凭证(统驭凭证)。成本要素根据其性质和用途不同分为初级成本要素和次级成本要素。 用于共同费用分摊的成本要素(类别42); 4)、 用于CO内部结算的成本要素(类别21) 初级成本要素和财务会计的费用科目相对应, 目前费用类会计科目的明细科目都设置成初级成本要素,初级成本要素记帐的时候系统默认必须指定一个成本对象 0500 研发&开发 F – 生产性成本中心 归集直接生产相关的费用,如结构件厂、电子装备厂、系统总成厂费用 0100 生产费用 G – 生产管理/服务生产成本中心 归集制造中心辅助生产部门发生的费用

    89311

    SAP FI-数据管理方案

    FI数据主要包括以下几个内容: 1. 会计科目数据维护 2. 财务客户主数据维护 3. 财务专用供应商数据维护 SAP是一个集成的系统,因此数据是所有模块共享的,许多会计分录也是通过与其他模块的集成,由系统自动产生的。 对于FI数据的维护,为了保证数据的一致性,需要注意: 1)、 在为某公司代码新增会计科目数据时,要查询在会计科目表中是否已经存在该科目,避免科目的重复,维护科目数据时,一定要考虑对其他模块的影响, 设置以下几个功能范围: 0100生产 0300销售和分销 0400管理机构 0500研究 & 开发 3)、 对余额为零, 而且已经失去使用价值的科目, 建议不导入SAP系统。 4)、 建立新旧科目对照表,保证新旧系统的衔接,方便日后对旧系统数据的查询。 2.财务客户维护流程 ?

    1.5K50

    数据管理理论与实践

    3)超越主题,不依赖特定业务主题却又服务于所有业务主题的有关业务实体信息; 4)超越系统数据管理作为单独的系统存在,服务于但高于其他业务系统; 5)超越技术,数据必须应用一种能够为各类异构系统所兼容的技术条件 在实操中,参考数据管理和标准实施一般是和数据管理项目一起实施。 二、数据管理的意义 数据是数据之源,是数据资产管理的核心,是信息系统互联互通的基石,是信息化和数字化的重要基础。 数据管理工具 数据管理工具是数据标准文本发布、数据全生命周期管理的重要平台。数据标准的维护流程和管理措施通过管理平台进行系统实现和控制,以保证标准的唯一性和宣贯的及时性。 制定数据标准是建立数据代码库的基础工作,保障数据管理工具开发运维以实现系统之间数据共享的前提,也是数据管理组织及流程顺利开展的关键阶段。 所以注定数据管理的实施建设是一个持续长期的过程,结合业内的实施经验,数据管理项目的实施策略一般为:整体制定标准、分步建设系统、先基础、后深化。

    13920

    数据架构」4种常见的数据管理实现风格

    数据管理(MDM)系统的基础是什么,这取决于您所认同的实现风格,这为项目成功提供了最佳机会。这在很大程度上取决于您在数据管理方面的业务情况。 然而,不同组织之间的数据管理系统差异很大,您的部署类型将取决于您的核心业务、公司结构和公司目标。 您的MDM解决方案提供商将根据您的业务需求为您提供最佳的解决方案。 在这里,我们将查看四种常见的数据管理实现样式,以帮助您确定哪一种最符合您的组织需求。 共存样式比合并样式的部署成本更高,因为主数据更改可能发生在MDM系统和应用程序系统中。 数据模型的所有属性在上载到数据管理系统之前必须保持一致并清除。 ? MDM实现风格 我们希望这四种常见的数据管理实现风格的简要概述将帮助您确定适合您的组织的正确方法。 但是,在开始任何实现之前,需要定义希望通过MDM系统解决哪些业务挑战。

    2.1K20

    数据管理平台产品功能组成架构

    具体功能如下:1、多视角的数据模型管理平台中提供了可视化的数据建模界面,帮助用户快速实现数据建模,实现标准落地,在此基础上还可以支持对多条扩展信息的数据管理,满足在不同业务系统上的属性分类管理。 6、形式多样的数据分发平台提供了强大的分发能力,支持接口、任务、文件多种分发方式;通过设置相应规则,配置ETL任务,实现由数据管理平台主动向业务系统分发同步数据;还可以对接ESB总线,由业务系统主动获取数据 7、规范化的数据治理对于已经抽取到数据管理平台的数据,用户通过平台封装完整的规则库,自定义质检方案,实施质检,生成质检报告;并根据质检结果进行整改,提高系统数据质量,节约技术成本,形成数据治理管理闭环 应用价值企业主数据管理平台的建设目标就是把企业的数据进行整合,集中进行数据的清洗和标准化,并以集成服务的方式把统一的、完整的、准确的数据分发给需要使用的系统;最终实现集中的数据管理、可靠的数据质量 亿信华辰数据管理平台通过其高可用性,已帮助南山集团、新疆有色金属集团、顶誉食品集团、楚昌投资集团、首钢基金等多个集团企业快速搭建数据管理平台,保障各业务系统数据的一致性,提高企业运营效率。

    8410

    Informatica - 数据管理解决方案

    11410

    数据架构」介绍下一代数据管理(MDM)

    数据架构」介绍下一代数据管理(MDM) ? 首席架构师 2019-11-29 17:31 ? 数据管理是旨在创建和维护权威、可靠、可持续、准确、及时和安全的环境的过程和技术框架。 这个环境代表了一个单一版本的事实,作为跨不同的系统、业务单元和用户社区的可接受的记录系统。 尽管MDM不是新的,但是最近人们对开发MDM解决方案的兴趣大增。这是因为跨广泛行业的组织的战略和战术需求。 数据管理还使组织能够更好地关注以客户为中心的活动,更好地洞察客户的目标、需求、能力和要求额外产品和服务的倾向。如果执行正确,这可以增加交叉销售和追加销售的收入机会,并改善整体客户体验。 Reltio、Informatica、SAP、IBM和Pitney Bowes领衔(Forrester) 这些领导者展示了丰富的MDM功能,可以用于复杂的数据场景、大型复杂的生态系统和数据治理,从而交付企业级的业务价值 凭借我们的专业知识,我们可以实现或支持您的所有Maser数据管理需求,并帮助您的组织实现数字化转型。

    2.2K10

    数据孤岛何去何从,数据管理能药到病除么?

    ▶︎ 数据管理的理解上,有必要再往深里挖 只有做到对数据实体和标识符的控制,才能保证在系统间实现对核心业务实体最准确、 最及时的数据的一致使用,而这一过程就被称之为主数据管理。 然而,MDM(数据管理)这一缩写词,却通常被用于特指管理数据的应用系统或产品。数据管理应用系统,可以简化数据管理的一些方法,有时还非常有效。 不过,仅仅依靠使用数据管理系统,并不能保证被管理的数据能够满足组织的需要。 如果说数据是企业内不同业务的共享数据,那么数据管理则是企业的制度和流程。 这也对数据管理的软件提出了不同的要求,一个好的数据管理软件,是可以让数据管理在企业中落地时事半功倍的。而高层支持,则需要对数据和数据管理有正确的认知,且能够一起推动企业的变革。 Tapdata 是一个企业级数据管理平台,拥有出色的实时数据同步能力、数据融合与数据服务能力,可帮助企业无代码快速连接孤岛系统,构建敏捷型的实时数据服务平台。

    8820

    数据管理解决方案(PPT完整版)

    数据管理(MDM )是一系列规则、应用和技术,用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据 。 数据管理的关键活动包括:理解数据的整合需求,识别数据的来源,定义和维护数据整合架构,实施主数据解决方案,定义和维护数据匹配规则,根据业务规则和数据质量标准对收集到的数据进行加工清理,建立数据创建 、变更的流程审批机制,实现各个关联系统数据存储库数据同步,方便修改、监控、更新关联系统数据变化。 数据管理通过对数据值进行控制,使得企业可以跨系统的使用一致的和共享的数据,提供来自权威数据源的协调一致的高质量数据,降低成本和复杂度,从而支撑跨部门、跨系统数据融合应用。

    46810

    DMP数据管理平台让广告更懂用户

    DMP为Data Management Platform的缩写,通常译作数据管理平台。 01 为什么需要DMP数据管理平台? 在广告投放广告时,需要知道谁是你的目标受众?你的目标受众有哪些属性? 02 DMP数据管理平台是什么? DMP属于一个中央的数据管理平台,可以收集、管理、分析线上和线下用户数据,还可以与DSP(广告需求方)、ADX(广告交易平台)等平台进行数据对接,让广告可以使用用户数据,来使广告计划、定向等一系列广告投放活动决策更加明智 DMP数据管理平台的主要功能包括: 数据收集:收集媒体方的用户数据,将网站或APP的用户行为等数据传输到DMP系统中; 数据管理:收集到的数据按照需求进行分类,通过行为数据、关键词、位置、lookalike ,帮助广告准确的向消费者传达产品或服务信息; 数据对接:对接需求方平台、广告交易平台等系统,所有DMP中的人群,都会在投放时的定向选择中出现,广告可以在创建广告时选择人群与定向交叉投放; 如腾讯DMP

    53420

    构建一个数据管理(MDM)的解决方案

    如何构建一个数据管理(MDM)的解决方案   在开始构建数据管理(MDM)解决方案之前,首先需要明确我们当前的数据管理现状是什么样子的,而我们的目标是什么,具体可以参照上一小节:数据管理(MDM 第二步,需要确定我们的每个数据域的范围(这也是前期需求分析的一部分)。常见的主题域有:    Party :可以反映任何合法的实体, 无论是个体还是组织。    Location :既可以独立存在,也常常与其他数据域共存。   第三步,进行数据管理系统的设计,在设计时要注意以下几点:    数据采集和发布是否实时,最小的响应时间是多少。    如果根据数据质量标准清理数据域中的数据。    权限控制。    数据的历史版本控制以及变更监控控制(当数据变化时,要能记录该变化,另外还要对数据形成层次并记录其不同的版本值)。

    32310

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券