海遇软件主数据管理MDM+ESB解决方案

集团主数据管理平台解决方案

集团主数据管理解决方案 1. 基本概念主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/分析、ESB 等组件和技术。 ESB （企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件或服务，以基于消息内容的形式，通过协议转换、消息过滤、事件路由，对多个系统不同的事件进行整合。 2. 需求概述为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3. 现状描述现目前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方面： 1）没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要求，甚至重复管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2）没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名字或编码,

直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3）没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图: 以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准可以调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配 4. 解决方案 4.1.实现思路基于现状分析，可通过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立各业务系统间的连接，实现主数据的CRUD管理。

集团主数据管理平台解决方案

集团主数据管理解决方案 1.基本概念主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/分析、ESB等组件和技术。 ESB（企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件或服务，以基于消息内容的形式，通过协议转换、消息过滤、事件路由，对多个系统不同的事件进行整合。 2.需求概述为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3.现状描述现目前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方面： 1)没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要求，甚至重复管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2)没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名字或编码，直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3)没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图：

＊实线表示已实现自动同步，虚线表示人工添加、导入。以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准可以调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配。 4.解决方案 4.1.实现思路基于现状分析，可通过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立各业务系统间的连接，实现主数据的CRUD管理。

元数据管理解决方案

元数据解决方案随着报价系统每年收集和使用的数据飞速增长，数据体量日趋增长，数据形态多样化且不统一，多种数据源之间的采集、传播和共享遇到困难。元数据管理作为大数据治理的核心，是有效管理这些数据的基础和前提，在信息化建设中发挥着重要的作用。如何理解、管理并发挥出元数据的价值，成为迫切的任务。一、什么是元数据元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。 1.技术元数据技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息： 1)数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容。 2)业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式。 3)汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告。 4)由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存取控制）。 2.业务元数据业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。业务元数据主要包括以下信息：

1)使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名。 2)访问数据的原则和数据的来源。 3)系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息。 4)企业概念模型、多维数据模型，业务概念模型与物理数据的依赖，二、元数据的作用元数据可以实现业务模型与数据模型的映射，帮助用户理解数据仓库中的数据；元数据清晰的描述了数据的来龙去脉，描述了数据抽取转换规则，是保证数据质量的关键；元数据管理系统可以把整个业务的工作流、数据流和信息流有效的管理，可以支持需求变化，从而提高系统的可扩展性；打通数据孤岛，统一数据定义，形成企业级知识传承平台，元数据管理使得数据变的更有价值。三、元数据管理在大数据时代的背景下，数据即资产，元数据实现了信息的描述和分类的格式化，从而为机器处理创造了可能，它能帮助企业更好地对数据资产进行管理，理清数据之间的关系。元数据管理是企业提升数据质量的基础，也是企业数据治理中的关键环节。元数据管理不当，信息很容易被丢失，进而不能对业务进行有效支撑，企业内部业务人员要识别相关信息就会变得十分困难，最终用户也将失去对数据的信任。 1.元数据采集技术元数据的采集，根据现有元数据设计出元模型，然后将数据仓库系统之中的元数据按元模型集中汇总并关联到一起，达到企业对数据统一管理与应用的目的，ETL等产生的元数据，对于元数据管理工具支持的格式可直接进行导入，对于一些自定义的规则，需要进行格式转换并导入。

企业大数据管理解决方案

企业大数据管理解决方案摘要：大数据的应用方兴未艾,根据国内企业的应用场景,给出了企业大数据管理解决方案。此方案还为数据的进一步处理打下了基础。关键词：大数据; 企业大数据管理 IT行业一直在不断地努力，以最佳方案满足日益增长的各种需求。继云计算之后，大数据又成为业界关注的热点。云计算更多地体现在它的商业模式与服务模式上，而大数据则更关注数据的处理，而这些纷杂的数据则是关系社会、企业乃至个人生活的核心关键，可以说数字时代数据为要。1 大数据参考架构通常人们认为大数据具有4V特点，即：Variety(多样性）、Volume(大容量或海量)、Velocity(快速)和Value(价值)。至于大数据的严格定义，则是人者见人、智者见智，莫衷一是[1]。根据调研与实践，本文给出了相关的参考架构，。可以将大数据的参考层次分为4个： (1) 数据采集。主要涉及对数据源的采集，包括各种结构化与非结构化数据、静态数据与动态实时数据等。(2) 数据存储。主要涉及对数据的存储，包括分布式存储、海量存储、虚拟存储等。(3) 数据处理。主要涉及对数据的转换、传输、分发等。 (4) 数据分析。主要涉及对数据的清洗、比对、挖据、钻取等。同时,按照数据平台管理、数据维护、安全保护等维度，存在着贯穿各层的管理机制，即： (1) 系统管理。对构建的系统平台进行管理与维护。 (2) 数据管理。按照数据生命周期对数据进行管理。 (3) 安全管理。对数据隐私、数据安全、访问安全、系统安全等方面进行管理。2 企业大数据解决方案由于大数据的应用很多，本文更加关注企业所处的混杂数据的应用场景，基于上面给出的参考架构，给出相应的解决方案。2.1 应用场景企业的数据是企业的核心资料，企业信息化的核心问题就是数据的应用的效率与效果。目前企业的数据主要包括：财务类数据、管理类数据、业务类数据等，这些数据可以是结构化数据和非结构化数据。从容量上看，随着信息化应用的不断提高，可以达到GB或TB级，对于一些行业，甚至有可能达到PB级。2.2 解决方案本文提出的企业大数据解决方案是从业务连续性的角度来考虑用户数据的问题。参考了业界流行的ISO20000、ISO27000、BCP/DRP、ＳＯＡ等相关标准和技术，从安全、服务的范畴来管理数据、保护数据、使用数据。方案主要解决企业用户的结构化与非结构化数据的存储、管理，为企业相关应用提供基础数据，为企业的业务连续性保驾护航。2.2.1 技术特点方案主要融合了信息安全技术、数据管理技术、数据同步复制技术、数据库技术、商务智能技术等，区别于现有的数据备份产品、数据复制产品、数据管理产品，更关注数据在复制之后能够被快速使用与恢复，以延续业务的连续性。方案为用户数据的进一步加工处理打下了基础，有助于用户整合数据、整合应用、数据加工、商务智能、决策分析等。主要特点：(1)支持多种数据库的不同版本，也支持多种异构数据库之间的同步，如Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、AS400等可以同步到Oracle 数据库或其他数据库上。 (2)支持一对一、一对多、多对一、多对多等异构数据库同步方式。 (3)比较强的数据加工能力，可以选择数据源的不同字段，也可以对数据源做相应的转换、逻辑判断、映射等处理，还可以设置在数据同步时做异常数据检查等。 (4)比较强的传输能力，内置数据传输平台，满足复杂网络情况下的数据可靠传输，支持广域网下的数据同步，支持跨网段的数据同步，支持物理隔离情况下的数据同步。 (5)易用性。提供中文工具，方便可视化操作和监控。2.2.2 技术原理统一支持结构化数据和非结构化数据的同步及相应加工。提供可视化工具配置结构化数据和非结构化数据的同步与加工。 (1)非结构化数据文件既可以通过系统内置的传输平台同步到备份方的文件夹下，也可以将备份方文件夹下的数据文件映射到数据库上。对于非结构化的文件备份，可以在数据源方部署一个节点，负责监控和发送文件，通过可视化配置的数据推送服务，选择要发送的文件夹、文件、接收节点、接收文件夹等信息，通过定时等调度策略将文件发送到备份方。当然要发

集团主数据管理平台解决方案

集团主数据管理解决方案 1.基本概念 ●主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，而且存在于多个异构的应用系统中。 ●主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/分析、ESB等组件和技术。 ?ESB（企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件或服务，以基于消息内容的形式，经过协议转换、消息过滤、事件路由，对多个系统不同的事件进行整合。 2.需求概述为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3.现状描述现当前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方

面： 1)没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要求，甚至重复管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2)没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名字或编码，直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3)没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图：＊实线表示已实现自动同步，虚线表示人工添加、导入。以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准能够调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配。 4.解决方案 4.1.实现思路基于现状分析，可经过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立

PACS系统数据管理迁移解决方案

PACS系统自动管理系统

目录第1章需求分析 (3) 1.1应用系统现状分析 (3) 第2章PACS 系统数据迁移方案 (4) 2.1数据分级存储介绍 (4) 2.2PACS系统数据迁移方案描述 (6) 2.3迁移方案的优势分析 (8) ?改善应用并控制存储费用 (9) ?业务连续和灾难恢复 (9) ?具有直接回调功能的先进分级数据管理 (9) ?丰富的集中迁移及存储策略管理 (10) ?流畅的回调功能 (10) ?统一的数据存储平台 (10) ?开放的系统软件架构与现有或新的异构环境紧密集成 (10)

第1章需求分析 1.1 应用系统现状分析 XX医院PACS系统由两台IBM PC Server和一台磁盘阵列组成。现在PACS系统每天将会产生5GB左右的数据，一年将有2TB数据产生。那么现有磁盘阵列系统只能保存1到2年的PACS数据。而根据相关规定，病人的医学影像资料至少要保存5年甚至更长的时间，因此目前的存储空间是显然不能满足要求的。目前不少医院采用刻录光盘的方式来对PACS数据进行归档，这不仅增加了PACS系统维护的工作量，也会对数据的安全可靠、归档数据的存放带来很多的问题。在现有基础上采取一种合理的PACS系统数据管理方式，增加PACS系统在线存储的容量，同时使得PACS数据的存储、管理、维护更加方便、智能是迫切需要解决的问题。 PACS数据存放时间长，具有明显的数据生命周期的分化，里面包括了时期不同的数据、访问频率不同的数据、重要程度不同的数据。在本方案里也引入了数据一体化管理的理念，使得最近的、访问频率高的、重要的数据存放在性能高、稳定的磁盘阵列中，而以前的、访问频率低、次要的数据存放在二级磁盘阵列上。

Ftrans混合云数据管理解决方案：将云融为一体

Ftrans混合云数据管理解决方案：将云融为一体云技术经过长期发展已经趋于成熟，各种行业都已经开始付诸行动。在中国，经过过去几年的实践探索，越来越多的企业最终选择了混合云方案作为自己未来长期的IT架构，而对混合云架构的认可，也已经成为业内的基本结论。企业使用混合云架构后，获得了更好的适应性和扩展性，同时也产生了新的管理难题——数据分散。 Ftrans混合云数据管理解决方案应运而生，致力于帮助企业对混合云中的数据进行有效管理和充分利用。支持各种类型的云端和本地存储节点一站式的跨节点数据管理和调度高性能、高可靠的数据交换技术包括直传、分发、汇聚、同步在内的多种数据交换模式面向用户的文件管理平台和文件传输工具面向业务流程和应用系统的集成支持页脚内容1

一、以客户为中心，最大化数据价值 1、统一管理企业的数字资产无论是数据的生产、处理还是应用，都随时发生在不同的节点位置，继而产生无数关于数据的问题。这些正是Ftrans可以帮助企业解决的问题。通过一站式的文件大数据管控平台，管理者可以清晰掌握企业数字资产的状态，并按需调度数据的流转，实现对数据的统一管理。 2、通过数据连接，将混合云融为一体如果混合架构带来的是更多的数据孤岛，那实在是太让人沮丧和焦虑了。为了避免悲剧发生，企业在构建IT架构时，必须更加关注数据的连通性。 Ftrans通过跨平台的支持以及超高性能的数据交换能力，真正打通了不同节点位置之间的数据连接，确保企业得到的是一套统一、连贯、流畅的IT基础设施。 3、快速获取数据，加速协同办公当用户利用数据开展工作时，距离和时间都是一种阻隔，这种阻隔来自于企业的组织关系和IT架构，并最终让人们失去耐心甚至放弃工作。 Ftrans向企业提供业内最高性能的数据交换产品和最灵活的业务模式匹配，帮助企业通过最便捷的路径、在最短时间内获取到所需的数据，并立即投入到富有想象力的创新工作之中，并使得企业变得更加敏捷和高效。 4、将数据的价值发挥到极致云存储并非数据生命的终点，聪明而富有进取心的管理者已经认识到这一点，并想尽一切办法利用这些数据创造商业价值。 Ftrans帮助企业以高效可靠的方式，将海量数据资源投入到企业的关键业务之中，让数据成为生产力的重要来源。我们坚信数据的流动可以带来巨大的能量，并强烈激发企业及其员工的无穷创造力，推动世界变得更加美妙。二、多样化的应用场景页脚内容2

2021年集团主数据管理平台解决方案

集团主数据管理解决计划 1. 欧阳光明（2021.03.07） 2.基本概念 ●主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应在企业内跨越各个业务部分被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。 ●主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的平台包含元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/阐发、ESB等组件和技术。 ?ESB（企业办事总线）：将不合系统的业务笼统成事件或办事，以基于消息内容的形式，通过协议转换、消息过滤、事件路由，对多个系统不合的事件进行整合。 3.需求概述为满足集团业务成长，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 4.现状描述

现目前公司的核心业务主数据存储于多套不合的业务系统中，包含AJX、HR、金蝶财务等等，招致的问题主要有以下几个方面： 1)没有规范的管理要求：招致不合系统使用时达不到管理要求，甚至重复管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2)没有标准的规则界说：主数据到了不合的系统可能就变了名字或编码，直接招致不合业务系统的数据无法共享； 3)没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图：＊实线暗示已实现自动同步，虚线暗示人工添加、导入。以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准可以调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配。 5.解决计划 5.1.实现思路基于现状阐发，可通过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立各业务系统间的连接，实现主数据的CRUD管理。主数据仓库：主要涉及以下几方面作用 1)汇总、存储分公司AJX主数据； 2)建立分公司AJX主数据的对应关系； 3)建立系统间主数据的对应关系；仓库中存储的主数据其实不涉及其它业务系统的主数据，此处仅汇总分公司AJX系统的主数据，并建立与其它业务系统的主数据

空间数据管理平台解决方案

1.引言 1.1方案概述空间数据管理平台解决方案主要是针对我国各级测绘院、信息中心建设区域地理信息基础框架的迫切需求，开发的一套专业性强、具有高可扩展性的基础地理信息数据库管理平台。整个方案从管理多源、多尺度、多类型的基础地理信息数据的角度出发，开发了一些列软件系统，包括空间数据入库更新子系统、空间数据质量检查子系统以及空间数据管理平台等，可以实现对现有基础地理信息数据的整合、转换与集成管理，为政府、企业、公众等提供空间信息服务。 1.2系统特点 ●“多源、多尺度、多时相”基础地理数据的集成管理由于基础地理数据具有多源、多尺度、多时相的特点，基础地理数据管理平台必须具有集成不同数据类型、不同比例尺、不同时间的各种基础地理数据的能力。 ●多比例尺数据集成对于不同尺度的基础地理数据，其集成通过统一空间参考系（WGS84、西安80、北京54）或动态投影技术来实现。不同比例尺的

基础地理数据可以叠加一起显示，通过控制其显示比例实现地图的逐层显示效果。 ●多类型数据集成对于不同类型的数据（如DLG与DRG）的集成采用按空间坐标范围或图幅索引实现。 ●多时序数据集成对于不同时间段的基础地理数据，采用历史数据库来实现。根据数据更新周期的不同，采用按数据集、图幅、对象级别的历史数据库机制。 ●基础地理数据管理全过程支持 SuperMap D-Manager特别针对我国各级测绘院、信息中心设计开发，系统支持数据加工、数据入库管理、数据共享、数据发布的整个业务过程，可以快速为用户打造完备的基础地理数据中心，满足各种用户对基础地理信息的需求，为数字城市建设服务。 ●基础性与平台性 SuperMap D-Manager从设计到实现，充分考虑了其作为基础性、平台性等支撑性要求。SuperMap D-Manager在设计思路、软件开发实现上都具有高可扩展性的特点。

SAP主数据管理解决方案

目录第一章SAP解决方案 (3) 1.1.SAP主数据管理解决方案介绍3 1.1.1.SAP主数据管理系统的特性 (3) 1.1.2.SAP主数据管理系统的产品架构 (5) 1.1.3.SAP主数据管理系统的功能 (10) 1.2.SAP服务支持12 1.2.1.SAP全球支持集团简介 (12) 1.2.2.SAP企业级支持 (15) 1.2.3.Run SAP 方法论 (20) 1.2.4.关键业务运营支持 (21) 1.2.5.SAP全球支持中枢 (27) 1.2.6.SAP MaxAttention (31) 1.2.7.SAP 能力提升 (50) 1.3.SAP培训服务52 1.3.1.SAP培训部业务简介 (52) 1.3.2.培训课程架构介绍 (53) 1.3.3.SAP培训服务类型 (54) 1.3.4.全面的培训管理和支持体系 (57) 1.3.5.集团SAP项目培训需求初步分析 (61) 1.3.6.SAP培训服务实施步骤 (61) 1.3.7.集团SAP项目具体培训建议 (62) 附录 SAP公司简介 (63) SAP公司简介63 SAP的解决方案67 SAP的客户69

第一章SAP解决方案 1.1.SAP主数据管理解决方案介绍主数据管理是企业数据管理的重要一环。主数据管理系统的部署是配合企业整体信息化战略的一个重要步骤。通过实施主数据管理系统，推动主数据（如：客户、供应商、产品信息、组织机构等）管理的规范化和标准化，从而实现整个企业范围内主数据的统一管理和集中维护，并且实现主数据与各个关联业务系统的协同和分发，保证企业在异构环境下各个信息系统具有统一、准确、高质量的主数据，从而推进业务流程的改进，提高业务流程执行效率。 1.1.1.SAP主数据管理系统的特性 SAP主数据管理系统（简称SAP MDM）经过数年的实践之后，已经成为主数据管理领域的主流产品，为不同行业的客户提供了全面的主数据管理方案，为了满足不同的场景、组织形式以及架构的需求，SAP MDM拥有着丰富的功能特性。提供灵活的主数据建模工具及开发环境主数据模型的搭建不仅需要考虑到与业务系统中数据字段类型的兼容性，还需要考虑到具体业务需求的灵活性及其扩展性，如对客户主数据建模不仅需要考虑客户及其属性字段的字符长度，还可能需要考虑到客户的类别、客户与客户之间的关系、客户属性的后期扩展等信息，因此灵活的能够满足各种业务需求的数据模型离不开功能强大的数据模型技术的支持。 SAP MDM不仅提供了能够满足各种数据库要求的数据类型，而且提供了能够满足各种业务需求的特有的数据类型，支持数据结构的自定义、嵌套、重用性以及灵活扩展型，支持主数据间一对一、一对多甚至是多对多的关系，可以在确保主数据模型搭建完美搭建的同时，降低项目的实施成本以及后续的维护成本。在强大数据建模技术的基础之上，SAP主数据管理系统提供了灵活的建模工具和开发环境，提供了从资源库到表、到字段及其属性的统一开发界面。提供统一的主数据浏览、查询及清理工具和界面

微软解决方案主数据管理

微软解决方案- 主数据管理 ?问题和挑战今天大多数企业随着信息化建设的逐步推进，面向不同业务领域的应用系统已经得到广泛的使用，但是企业层面的系统集成以及系统相互之间的协调等需求也日趋增多，例如：?ERP系统需要统一人、财、物、客户和供应商等编码 ?CRM需要统一其销售和客户数据 ?B2B需要整合供应商和物料数据 ?流程生产部门需要整合实验室管理信息系统（LIMS）的数据 ?质量安全环保部门需要整合HSE相关的数据 ●企业高层管理人员需要统一全面的掌握企业业务经营数据要求业务系统提供统一全面的报表和经营分析，而不是各个系统各自为政的割裂视图。这就要求能够整合现有系统，给出整个企业层面的公共数据视图，并与各应用系统相结合，统一的进行企业数据分析、管理，避免数据的片面、冲突。 ●企业运营需要多个内部系统间或与外部合作伙伴系统间的交互协作企业的业务经营本身也逐步要求跨过现有系统的边界，进行多个应用之间的交互，统一的为企业内、外部各种客户提供快捷、全面、细致的服务。 ●数据中心和容灾备份的需要一些IT规模比较大的企业，由于业务集中和管理等各方面的要求，开始进行数据中心的建设，为了集中管理各系统中的海量数据，迫切要求有统一、规范的流程和方法处理这些数据，同时，也适应灾备的要求。但是现有的很多系统从设计、开发、实施、管理和运营的各个阶段，都是针对应用领域来进行的，这些应用系统关于数据都有自己的业务模型、规则和定义，这就导致了应用服务质量的下降（如：客户关系数据的质量导致CRM系统的有效性大幅下降）。为了实现应用整合和数据整合的目标，必须考虑跨越各个系统之上的主数据管理。 ?解决方案概述微软的主数据管理（Master Data Management - MDM）解决方案，提供基于SOA架构的处理企业中各种应用系统中的结构化和非结构化数据，并与企业的业务处理流程相适应的设计、实施框架，指导和帮助企业构建和实施企业的主数据管理。整个方案可以分为四个阶段实施： 1.建立标准共数据编码规范和管理维护流程，实现公共数据编码整个生命周期的全过程管理。 2.建立支撑公共数据编码规范和管理维护流程的公共数据编码管理平台，集中统一管理公共数据编码数据库。 3.通过公共数据管理平台对公共数据进行集中管理和维护，利用微软的数据整合技术（ETL、BizTalk、WCF等）通过数据接口与各类同构、异构业务平台进行数据同

数据标准管理平台解决方案

东南融通行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理数据标准管理平台解决方案数据标准的定位与作用数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换，促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展数据标准管理平台架构

数据标准制定策略数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则： ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。数据分类策略对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类