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参考数据和主数据管理
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在任何组织中,都存在一些需要跨业务领域、跨流程和跨系统使用的数据。如果这些数据实现了共享,所有的业务部门就都可以访问相同的客户清单、地理位置代码、业务部门清单、交付选项、部件清单、成本核算中心代码、政府税收代码以及用于运营业务的其他数据,那么整个组织及其客户都会从中受益。这些可以跨业务领域,跨部门,跨流程使用到的公共数据称为参考数据和主数据。 === 业务驱动因素 === 启动'''主数据管理'''最常见的驱动因素包括: * 满足组织数据需求:组织中的多个业务领域需要访问相同的数据集,并且他们都相信这些数据集是完整的、最新的、一致的。主数据通常是这些数据集的基础(例如,要想确定一个分析是否需要包含所有客户,就先要对客户有一个统一的定义)。 * 管理数据质量:数据的不一致、质量问题和差异会导致决策错误或丧失机会;主数据管理通过使用统一的标识来定义对组织至关重要的实体,以降低这些风险。 * 管理数据集成的成本:在没有主数据的情况下,将新数据源集成到一个已经很复杂的环境中的成本会更高,这减少了因对关键实体的定义和识别方式的变化而产生的额外成本。 * 降低风险:主数据简化了数据共享架构,从而降低了与复杂环境相关的成本和风险。 '''参考数据管理'''的驱动因素与主数据的相似,集中管理的参考数据会使组织获得如下好处: * 通过使用一致的参考数据,满足多个项目的数据需求,降低数据整合的风险和成本。 * 提升参考数据的质量。 === 目标和原则 === 参考数据和主数据管理规划的目标包括: * 确保组织在各个流程中都拥有完整、一致、最新且权威的主数据和参考数据。 * 促使企业在各业务单元和各应用系统之间共享主数据和参考数据。 * 通过采用标准的、通用的数据模型和整合模式,降低数据使用和数据整合的成本及复杂性。 参考数据和主数据的管理遵循以下指导原则: * 共享数据。为了能在组织中实现参考数据和主数据共享,必须把这些数据管理起来。 * [[所有权]]。参考数据和主数据的所有权属于整个组织,而不是属于某个应用系统或部门。因为需要广泛共享,所以需要全局的组织管理。 * 质量。参考数据和主数据需要持续的数据质量监控和治理。 * 管理职责。业务数据管理专员要对控制和保证参考数据的质量负责。 * [[控制变更]]。在给定的时间点,主数据值应该代表组织对准确和最新内容的最佳理解。改变数据值的匹配规则应该在监督下谨慎地运用。任何合并或拆分主数据/参考数据的操作都应该是可追溯的。对参考数据的更改应该遵循一个明确的流程:在实施变更之前应该得到批准并进行沟通。 * 权限。主数据值应仅从[[记录系统]](System of Record)中复制。为了实现跨组织的主数据共享,可能需要建立一个[[参考系统]](System of Reference)。 === 基本概念 === * 主数据 * 参考数据 * 主数据和参考数据的区别 * 数据共享架构 === 管理活动 === ==== 主数据管理活动 ==== * 识别驱动因素和需求 * 评估和评价数据源 * 定义架构方法 * 建模主数据 * 定义管理职责和维护过程 * 建立治理制度,推动主数据使用 ==== 参考数据管理的活动 ==== * 定义驱动因素和需求 * 评估数据源 * 定义架构方法 * 建模参考数据 * 定义管理职责和维护流程 * 建立参考数据治理制度 === 工具和方法 === * 标识管理的工具 === 实施指南 === 主数据和参考数据管理是数据整合的一种方式。用于数据集成和互操作领域的实施原则也可以应用到主数据和参考数据管理中。主数据管理和参考数据管理的能力不可能在一夜之间实现。相关解决方案需要专门的业务和技术知识。组织机构应该期望通过在行动路线图中定义的一系列里程碑,基于业务需求进行优先级排序,并遵从总体架构指导,以逐步实现参考数据和主数据解决方案。 * 遵循主数据架构 * 监测数据流动 * 管理参考数据变更 * 数据共享协议 * 组织和文化变革 === 参考数据和主数据的治理 === 参考数据和主数据是组织的共享资源,因此它们需要治理才能达到目标。并非所有数据不一致的问题都可以通过自动化处理,有时需要人们相互沟通来解决。如果没有治理,参考数据和主数据解决方案将仅仅是一堆数据整合程序,无法发挥它们的全部潜能。 为了有效治理相关过程,以下的度量指标可供参考: * 数据质量和遵从性。 * 数据变更活动 * 数据获取和消费 * 服务水平协议(SLA) * 数据管理专员覆盖率 * 拥有总成本 * 数据共享量和使用情况
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