最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

[实践案例] 主数据管理第二步——体系构建

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2020-5-19 17:15:15 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x

“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。”主数据管理工作该怎么做?流程是怎样的?责任如何落实?……这些问题无不与主数据管理体系的构建有着密不可分的关系。

主数据管理体系的构建是主数据管理工作的重中之重,优秀的管理体系将指导企业高效完成主数据平台的搭建,为企业节约实施和运维成本。但很多企业认为主数据管理平台的搭建是一件项目型的工作,即项目结束后,主数据管理组织也随之撤销,这导致在平台搭建后不久,主数据质量再次下降,无法保持预期效果。因此,要维持高质量主数据,实现数据共享,促进企业可持续发展,就需要一个长期持续的主数据管理体系。

根据以往项目经验,我们将主数据管理体系大致分为以下几个方面:

1、组织架构

主数据管理组织架构规划是为了明确主数据管理机制、流程和组织体系,落实各级部门及相关人员职责。我们给出的参考组织架构模型如下:

决策委员会:一般由流程专家、业务专家和技术专家组成主数据领导小组,对主数据管理工作进行统一的领导,确定工作目标及任务并协调解决工作中的问题。

管理工作组:主要包括主数据管理员、元数据管理员、数据标准管理员、数据质量管理员、数据处理管理员等;在决策委员会的统一管理及分工下,完成主数据管理的基本工作。

业务系统执行人:由各业务系统对接人员组成,负责主数据在本部门的贯彻落实、应用检查、需求收集及日常维护等工作。


2、标准体系

亿信主数据管理平台可以完成系统整体标准、基础数据标准、编码规范标准、应用标准、安全标准等多种标准的构建,协助企业完善主数据标准体系,全面保障系统内主数据符合标准,提高主数据质量,保障主数据共享。同时,在标准制定时,我们需要遵循以下几点:

遵从上层标准:数据标准编制前,需要对各类标准进行梳理,严格遵从已有国家标准、地方标准及相关行业标准。

完善本地标准:对业务系统标准的不足之处进行补充,适应业务发展需要。

补充空白标准:根据实施经验,对业务系统没有的标准进行新建,保证未来数据符合标准。

3、制度体系

主数据管理制度体系规定了主数据管理过程中的业务、技术、实施相关规范和指引,为主数据管理平台的建设及管理提供重要的制度支撑;明确主数据具体含义及分类,划定管理内容,明确相关规范及技术要求。主要包括各种管理办法、规范、技术白皮书、维护细则、平台操作手册等。


4、安全体系

主数据管理平台的安全性关系着企业最重要的数据资产的安全。亿信主数据管理平台提供一系列严密的安全规范,全面保障平台及数据安全。主要包括:网络安全、系统安全、数据安全等。

网络安全:通过网络入侵检测、防火墙等技术,防范网络病毒攻击、保障服务器安全。

系统安全:通过精确的权限分配、详细的操作日志,落实操作责任人,保障系统安全。

数据安全:制定数据安全标准,对敏感数据进行检查及处理,保障数据安全。


5、运维体系

主数据管理平台上线后,成立主数据管理运维小组,明确小组成员职责,制定运维流程及紧急问题预案,结合已制定的主数据管理制度,进行主数据管理后期维护。然而,长期的维护将消耗企业大量人力、物力,这也是很多企业忽略后期运维的根本原因。亿信主数据管理平台可通过定时任务实现主数据自动采集、处理、分发;定时系统自检实现自动化运维,降低企业运维成本的同时,保证主数据管理平台长期、高效运行。

小结:主数据管理体系的构建是打破数据孤岛、实现各业务系统互联互通的迫切要求;是建设系统统一标准,制定统一规范的必然要求,是促进企业主数据质量稳步提升,实现企业高效运营的关键保障。

亿信主数据管理平台将五大管理体系完美融合,实现主数据抽取、审核、发布、生成、变更、失效的全生命周期管理;保障数据共享,促进数据资产变现;实现主数据长期有效管理,通过高质量的主数据,促进企业良性发展。

来源:亿信华辰


楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-4-25 04:47

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表