主数据管理解决方案ppt课件
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SAP物料主数据详解ppt课件
Transaction Code
MM06
.
主数据
1. 勾选物料删除标记的层级。保存。
.
主数据-报表
路径
后勤 物料管理 物料主数据 其它 物料清单
Transaction Code
MM60
.
主数据-报表
1. 输入筛选条件。如：物料、工厂、物料类型等。
2. 点击执行按钮后，显示物料主数据部分信息。
SAP物料主数据讲解
物料管理培训
•课程目标 • 对SAP物料主数据有基本的了解。了解物料主数据各 视图、各关键字段对业务的影响。 • 参与者会使用SAP系统工具（参考模型和在线帮助）， 并能够自己主动学习更深入的功能。
•听众的必备条件 • 熟悉WINDOWS操作系统
•课堂要求 • 双向交流 • 提问与发言
.
主数据-表（MARC）
T-CODE: SE16N
1. 输入表MARC，回车。 2. 输入筛选条件，如：工厂、物料等。
.
主数据
3. 点击执行按钮，显示物料信息。
序 号
视图
1 基本数据视图
2 分类视图
3 销售视图
4 采购视图
5 MRP视图
6 工作计划视图
7 存储视图
8 会计核算视图
9 成本核算视图
外部采购仓储地点：创建采购订单时，系统建议的收货库位，当然此库 位可以在创建、更改采购订单或采购订单收货时更改
计划边际码：计划边际码用来确定计算一些基本事件和提出订货建议所 需要提前的事件的浮动范围适用于厂内生产的物料，包括基本时间的起 始的确定，以及时间计划表中生产前和生产后可浮动时间的确定。按工 作日进行计算
物料来源：如果标记该字段，在成本控制中，该物料号将逐条 被写入成本要素中。以及在初级成本要素的基础上会更新成本
大数据时代的数据治理ppt课件
大数据治理工具---自助化数据服务平台
数据获取
找到数据 提供数据 使用数据 治理数据 数据运维
数据准备
数据服务开发
数据共享发布
自助化 自动化 规范化 可视化 智能化
业务元数据与技术元数据对接； 自助化数据申请和订阅。
基于数据目录的数据服务开发； 在线编辑数据模型，生成作业。
数据服务标准应用方式； 数据通道提供平台支撑。
基于数据地图形成全链路监控； 事前、事中、事后的数据质量检查。
全局的数据资产监控 数据问题跟踪能力
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据治理产品
亿信华辰-睿治普元-数据众包• 对开发人员：通过元数据管理能管控系统的开发上线、提 升开发规范性，自动生成上线脚本，降低开发工作难度和 出错几率
• 对运维人员：通过元数据管理能让日常巡检、版本维护等 工作变得简单可控，辅助日常问题分析查找，简化运维工 作。
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据治理阶段
0 1
摸家底
全面梳理企业信息 自动构建数据资产库
0 2
建体系
建立数据标准 提升数据质量
0 3
促应用
形成企业知识图谱 为全企业提供数据价值
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
···
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
数据获取
找到数据 提供数据 使用数据 治理数据 数据运维
数据准备
数据服务开发
数据共享发布
自助化 自动化 规范化 可视化 智能化
业务元数据与技术元数据对接； 自助化数据申请和订阅。
基于数据目录的数据服务开发； 在线编辑数据模型，生成作业。
数据服务标准应用方式； 数据通道提供平台支撑。
基于数据地图形成全链路监控； 事前、事中、事后的数据质量检查。
全局的数据资产监控 数据问题跟踪能力
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据治理产品
亿信华辰-睿治普元-数据众包• 对开发人员：通过元数据管理能管控系统的开发上线、提 升开发规范性，自动生成上线脚本，降低开发工作难度和 出错几率
• 对运维人员：通过元数据管理能让日常巡检、版本维护等 工作变得简单可控，辅助日常问题分析查找，简化运维工 作。
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据治理阶段
0 1
摸家底
全面梳理企业信息 自动构建数据资产库
0 2
建体系
建立数据标准 提升数据质量
0 3
促应用
形成企业知识图谱 为全企业提供数据价值
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
···
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
数据安全管理培训材料PPT课件(精)
应急响应的实践案例
案例一
某公司数据泄露事件应急响应。该公司发现数据泄露后，立即启动应急响应计划，组织技术团队进行 排查和处置，同时向相关部门报告情况，最终成功控制了泄露范围并恢复了系统正常运行。
案例二
某政府机构网站被攻击事件应急响应。该机构发现网站被攻击后，迅速启动应急响应流程，组织专家 团队进行技术分析和处置，同时加强安全防护措施，最终成功抵御了攻击并保障了网站的正常运行。
框架组成
详细阐述数据安全管理体系的框架， 包括数据安全策略、数据安全组织、 数据安全流程和数据安全技术四个方 面。
数据安全管理制度和规范
管理制度
介绍数据安全相关的管理 制度，如数据安全管理规 定、数据安全审计制度等 。
操作规范
提供数据安全操作规范， 包括数据备份、数据加密 、数据传输等具体操作步 骤和注意事项。
建立完善的数据安全管理制度
加强数据安全技术防护
制定数据安全管理制度和操作规程，明确 各部门和人员的职责和权限。
采用加密、去标识化等安全技术措施，防 止数据泄露、篡改和损坏。
开展数据安全风险评估
强化员工数据安全意识培训
定期对数据处理活动进行风险评估，识别 潜在的安全隐患和风险点，及时采取防范 措施。
加强员工数据安全意识教育，提高员工对 数据安全的重视程度和风险防范意识。
备份所有数据，包括操作系统 、应用程序、数据文件等。
增量备份
只备份自上次备份以来有变化 的数据，减少备份时间和存储
空间。
差分备份
备份自上次完全备份以来有变 化的数据，比增量备份更快速
，但存储空间占用更多。
数据恢复
在数据丢失或损坏时，通过备 份文件恢复数据的过程。
数据防泄漏技术
数据治理课件
跨境数据流动法规
规范数据的跨境流动，确保数据安全和隐私权益 。
数据安全和隐私保护的技术手段
加密技术
对数据进行加密处理， 确保数据在传输和存储 过程中的机密性和完整
性。
访问控制技术
限制对数据的访问权限 ，防止未经授权的访问
和泄露。
数据脱敏技术
对敏感数据进行脱敏处 理，避免敏感信息的泄
露。
审计监控技术
数据治理课件
目录
• 数据治理概述 • 数据治理的组织和角色 • 数据质量管理 • 数据安全和隐私保护 • 数据架构和数据模型管理 • 数据生命周期管理
01
数据治理概述
数据治理的定义01Βιβλιοθήκη 0203定义
数据治理是对数据资产的 管理活动，确保数据质量 、安全性、可靠性和一致 性。
目的
通过数据治理，提高企业 的数据管理能力，提升数 据价值，为企业决策提供 支持。
数据质量度量
数据质量度量是对数据质量的量化评估，通过一系列的指标 来衡量数据质量的水平，如准确率、完整性率、一致性比率 、及时性等。
数据质量问题的解决和预防
数据质量问题识别
通过数据质量评估和度量，可以 识别出数据质量问题，如数据不 准确、不完整、不一致、不及时
等。
数据质量问题解决
针对识别出的数据质量问题，采 取相应的措施进行解决，如数据 清洗、数据修正、数据补充等。
数据采集、存储、处理、归档和销毁的实践和策略
总结词
数据采集、存储、处理、归档和销毁是数据 生命周期管理的重要环节，需要制定相应的 实践和策略来确保数据的准确性和完整性。
详细描述
在数据生命周期管理中，数据的采集、存储 、处理、归档和销毁是非常关键的环节。为 了确保数据的准确性和完整性，需要制定相 应的实践和策略。这些实践和策略包括：数 据采集的方法和标准、数据存储的架构和规 范、数据处理的分析和算法、数据归档的存
规范数据的跨境流动，确保数据安全和隐私权益 。
数据安全和隐私保护的技术手段
加密技术
对数据进行加密处理， 确保数据在传输和存储 过程中的机密性和完整
性。
访问控制技术
限制对数据的访问权限 ，防止未经授权的访问
和泄露。
数据脱敏技术
对敏感数据进行脱敏处 理，避免敏感信息的泄
露。
审计监控技术
数据治理课件
目录
• 数据治理概述 • 数据治理的组织和角色 • 数据质量管理 • 数据安全和隐私保护 • 数据架构和数据模型管理 • 数据生命周期管理
01
数据治理概述
数据治理的定义01Βιβλιοθήκη 0203定义
数据治理是对数据资产的 管理活动，确保数据质量 、安全性、可靠性和一致 性。
目的
通过数据治理，提高企业 的数据管理能力，提升数 据价值，为企业决策提供 支持。
数据质量度量
数据质量度量是对数据质量的量化评估，通过一系列的指标 来衡量数据质量的水平，如准确率、完整性率、一致性比率 、及时性等。
数据质量问题的解决和预防
数据质量问题识别
通过数据质量评估和度量，可以 识别出数据质量问题，如数据不 准确、不完整、不一致、不及时
等。
数据质量问题解决
针对识别出的数据质量问题，采 取相应的措施进行解决，如数据 清洗、数据修正、数据补充等。
数据采集、存储、处理、归档和销毁的实践和策略
总结词
数据采集、存储、处理、归档和销毁是数据 生命周期管理的重要环节，需要制定相应的 实践和策略来确保数据的准确性和完整性。
详细描述
在数据生命周期管理中，数据的采集、存储 、处理、归档和销毁是非常关键的环节。为 了确保数据的准确性和完整性，需要制定相 应的实践和策略。这些实践和策略包括：数 据采集的方法和标准、数据存储的架构和规 范、数据处理的分析和算法、数据归档的存
数据管理知识体系ppt课件
协
服务
服务描述
作
数据管理-数据交换平台功能架
构
数据交 换服务1
数据交 换服务2
数据交 换服务3
数据交 换服务4
企业数据服务总线
数据交 换服 务…
应用功能
安全 管理
平台 监控
元数据管理
数据存储
数据采集
数据采集任务调度
数据复制
ETL工具
全量复制
全量抽取
增量复制
增量抽取
专用数据采集接 口
数据清洗 数据转换 数据装载
无元数据管理
没有独立的数据 管理组织
缺少数据 活动管理
无企业级架构
数据生命周期 管理不完整
缺乏数据质量 管理体系
数
据
管
缺乏数据标准
理
现
状
缺少主数据管理
各部门用户 对数据架构 没有共识
数据安全 认识不全
新一代数据中心-目标
新一代数据中心定义 新一代数据中心是基于标准构 建模块，通过模块化软件实 现自动化7×24H无人值守计 算与管理，并以供应链方式 提供共享的基础设施、信息 与应用等IT服务
ERP Internet
Data acquisition
Reference Data Applications
Primary storage management
Historical Reference
Data
Alternative storage
ERP(tx)
Enterprise transactions
P15.建立数据管理机制
数据管理实施规划
人/流程/策略/规划
建立 元数据管理机制 建立 企业数据标准
数据中心建设与管理 ppt课件
工厂与现场161由备用供电系统向不停电供电系统发展机房供配电系统将在ups基础上进一步提升ups供配电系统的标准化模块化将被普遍采用172机柜级供配电的管理将受到重视目前供配电系统中端端路径中最薄弱的一环机柜能耗管理183直流供电系统有可能提出并行研究直流供电系统可能成为一种被迫的选择191冷媒的变化目前从冷源到it设备普遍采用的冷媒是空气但是空气的能量传输率非常低机房内大量空间被用作气流组织的通道而且难以控制势必将采用冷冻水或其他新型冷媒202冷却系统布局的变化由整个机房作为制冷系统的模式向机柜作为制冷系统的模式变化甚至会朝机柜u级和服务器级制冷系统的方向发展213节能环保型技术将得到开发和应用热回收系统221it设备的操控向集中化发展基于身份认证分组管理232机房基础设备的监控管理将向网络化标准化发展各机房基础设备厂商使用各自通信协议和监管平台的局面将被彻底改变串口将被网口取代所有设备通过ip网络进行实时监控与管理243机房基础设备的监控管理与it设备管理的一体化实现数据中心业务应用数据存储服务器网络基础设施的集中管控机房设备的控制功能将进一步加强如根据服务器的数量或负载情况自动调节机柜组的制冷系统风量
14
一、数据中心整体布局方面
1）性能面积比 • 运算量/面积 • 服务器台数/面积 • 随着IT设备的小型化，机房面积将越来越小 • 高密度、虚拟化数据中心
15
一、数据中心整体布局方面
2）性能能耗比 • 高效率UPS供电 • 围护结构的绝热处理 • “冷库式”机房与“冰箱式”机房，让
能源充分有效的利用
34
数据中心建设与管理
参考的标准： 《电子计算机机房设计规范》（GB50174-93） 《计算站场地技术要求》（GB2887-89） 《计算站场地安全技术》（GB9361-88） 《计算机机房用活动地板的技术要求》（GB6650-86） 《电子计算机机房施工及验收规范》（SJ/T30003） 《电气装置安装工程接地装置施工及验收规范》（
14
一、数据中心整体布局方面
1）性能面积比 • 运算量/面积 • 服务器台数/面积 • 随着IT设备的小型化，机房面积将越来越小 • 高密度、虚拟化数据中心
15
一、数据中心整体布局方面
2）性能能耗比 • 高效率UPS供电 • 围护结构的绝热处理 • “冷库式”机房与“冰箱式”机房，让
能源充分有效的利用
34
数据中心建设与管理
参考的标准： 《电子计算机机房设计规范》（GB50174-93） 《计算站场地技术要求》（GB2887-89） 《计算站场地安全技术》（GB9361-88） 《计算机机房用活动地板的技术要求》（GB6650-86） 《电子计算机机房施工及验收规范》（SJ/T30003） 《电气装置安装工程接地装置施工及验收规范》（
企业数据安全管理方案ppt课件
2019
-
13
安全措施小例
• 1、提示语：“请擦去黑板并将你所有的秘密文件处理掉，工业 间谍在你之后预定了这一房间。”
• 2、办公区放置了碎纸机，员工需要将所有用过的废纸进行处理。
2019
-
14
三、数据安全体系
管理层面
安全管理制度 业务处理流程
应用层面
业务应用系统 数据库应用系统
数
据
安 全
系统层面
工而言，重要的是基础培训，而不是一切信息告知。
2019
-
26
企业职工具体数据安全防范措施
• 6、公用设备——不等于公用信息 ，例如移动硬盘公用，那数据 可能会泄密。
• 7、光盘刻录——资料在备份过程中流失,要求重新备份，大多情 况下，留在光驱里的“废盘”就可以在下班后大大方方带出公司。
• 8、会议记录——被忽视的黄金,提醒：行政要有安全意识。 • 9、应该按照一定的规则设置桌面系统的登录密码，并且定期修
2019
-
9
例如U盘泄露数据
2019
-
10
数据泄密统计分析表
2019
-
11
数据泄露防范措施
• 1、切断源头，设立信息级别制度——对公司的机密文件进行级别 划分，确定机密文件传播的范围，让所有人了解信息的传播界限， 员工由自身的岗位确定相应的信息级别，低层次的岗位级别不能 查阅、了解、拷贝、接触到高层次的信息级别。
件，一旦发现有攻击的迹象或其它不正常现象就采取截断、报警等方 式进行处理并通知管理员，同时详细记录有关的事件日志，以备分析 取证。它的实时监控和反应大大增强了网络系统的安全性。 • 2.2、入侵检测系统一般分为主机型和网络型，前者监控宿主机系统上 的攻击特征，后者监控网络上有符合入侵特征的数据包，当前的入侵 检测系统大多都可以与防火墙和反病毒软件连动，从而更有效地阻断 黑客或病毒的入侵
数据治理课件
跨部门协作
建立跨部门的协作机制，促进不同 部门之间的沟通与合作，共同推进 数据治理工作。
数据治理的角色和责任
01
02
03
04
领导者
负责制定数据治理战略和目标 ，为数据治理工作提供支持和
指导。
数据管理员
负责具体的数据治理操作和维 护，包括数据质量管理、数据 安全管理和数据流程管理等。
数据所有者
负责确定数据的精度、可靠性 、安全性等方面的要求，并确 保数据的合规性和准确性。
总结词
医疗行业的数据治理面临诸多挑战，如数据量大、数 据类型多样、数据质量不高等问题。
详细描述
医疗行业的数据治理挑战主要来自于医疗数据的复杂性 和多样性，包括医疗影像数据、电子病历数据、实验室 数据等多个来源的数据。同时，医疗数据的隐私和安全 问题也是医疗行业数据治理的重要挑战之一。为了解决 这些问题，医疗行业的数据治理需要建立完善的数据管 理制度和规范，加强数据的质量控制和安全管理，并采 用先进的数据治理技术和工具，如数据仓库、数据挖掘 和大数据分析等技术来提高数据治理的效率和效果。
案例三
总结词
互联网行业的数据治理策略和效果评估是数据治理领域中一个新兴的案例，它涉及到数 据的采集、存储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
详细描述
互联网行业的数据治理策略和效果评估主要关注数据的实时性、动态性和可扩展性等方 面的管理。同时，互联网行业的数据治理还需要关注数据的隐私和安全问题，确保数据 的合规性和安全性。为了评估数据治理的效果，可以采用各种指标和度量方法，如数据
详细描述
金融行业的数据治理实践主要涉及到数据的 准确性、完整性、一致性和安全性等方面的 管理。通过对数据的统一管理和控制，可以 提高数据的可信度和质量，降低数据风险和 成本。同时，金融行业的数据治理实践还涉 及到数据流程的管理，包括数据的采集、存 储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
建立跨部门的协作机制，促进不同 部门之间的沟通与合作，共同推进 数据治理工作。
数据治理的角色和责任
01
02
03
04
领导者
负责制定数据治理战略和目标 ，为数据治理工作提供支持和
指导。
数据管理员
负责具体的数据治理操作和维 护，包括数据质量管理、数据 安全管理和数据流程管理等。
数据所有者
负责确定数据的精度、可靠性 、安全性等方面的要求，并确 保数据的合规性和准确性。
总结词
医疗行业的数据治理面临诸多挑战，如数据量大、数 据类型多样、数据质量不高等问题。
详细描述
医疗行业的数据治理挑战主要来自于医疗数据的复杂性 和多样性，包括医疗影像数据、电子病历数据、实验室 数据等多个来源的数据。同时，医疗数据的隐私和安全 问题也是医疗行业数据治理的重要挑战之一。为了解决 这些问题，医疗行业的数据治理需要建立完善的数据管 理制度和规范，加强数据的质量控制和安全管理，并采 用先进的数据治理技术和工具，如数据仓库、数据挖掘 和大数据分析等技术来提高数据治理的效率和效果。
案例三
总结词
互联网行业的数据治理策略和效果评估是数据治理领域中一个新兴的案例，它涉及到数 据的采集、存储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
详细描述
互联网行业的数据治理策略和效果评估主要关注数据的实时性、动态性和可扩展性等方 面的管理。同时，互联网行业的数据治理还需要关注数据的隐私和安全问题，确保数据 的合规性和安全性。为了评估数据治理的效果，可以采用各种指标和度量方法，如数据
详细描述
金融行业的数据治理实践主要涉及到数据的 准确性、完整性、一致性和安全性等方面的 管理。通过对数据的统一管理和控制，可以 提高数据的可信度和质量，降低数据风险和 成本。同时，金融行业的数据治理实践还涉 及到数据流程的管理，包括数据的采集、存 储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
项目管理
XX系统
ERP
GIS
引发的结果
• 客户、产品、供应商、雇员等这些主数据存放在多个、不集成的系
统/数据库中
• 无法管理的主数据必然是不准确、不完整、充满矛盾并会导致错误
的业务决策
影响决策效率
责任部门 不清晰
数据定义 不清晰
数据记录 不及时
数据交互 不及时
数据概念 不统一
核心价值:MDM集成克服了企业采取传统方式遇到的数据障碍
身份管理用友一体化集成平台展现 层 业 务 流 程 层
服 务 层
主数据 应用
OA
PDM
多项 目管 理
预算 管理
安全 邮件
应 用 层
用友商业分析
MDM
DW
ETL
数 列式存储
（AE）
据 层
UF-
RDI
用户集成 界面集成
-企业门户Portal -统一身份认证IDM -企业协同管理ECM -企业安全搜索SES -移动应用 -LDAP/CA
数据交互随着系统的增加变得越来越复杂，如何管？ 组织、人员以HR系统为准；货品、客户供应商以谁为准？
基于主数据管理平台管理企业主数据
项目管理
XX系统
ERP
GIS
编码
名称
规格
A001 IBM服务器 4CPU 8G
体积 1×2M
采购价格 45000元
存放地点 总部机房
主数据管理平台
客户、产品、供应商、 雇员、物料……
人力系统 java
PDM系统 其他语言
其他系统
主数据管理“三大”标准
明确每类核心业务数据： • 包含哪些指标 • 指标的依据来源 • 指标之间的转换关系 • 数据之间的关联
主数据标准
主数据管理流程
主数据管理流程明确 • 基本岗位 • 岗位职责 • 关键任务中的前后次序 为系统的自动化流程管理 提供考核依据。
• 主数据信息在多个 不同的应用系统中 被维护
• 集团总部没有对全 局主数据信息及时、 一致、真实、可靠 的视图
什么是主数据 主数据描述了业务的关键部分：
• 客户（姓名、地址、电话号码…） • 产品（产品属性、列表价格…） • 供应商（母公司、地址、所供设备…） • 雇员（ID、姓名、地址、部门…）
用友主数据管理解决方案
用友软件股份有限公司 云计算与应用集成事业部
林立
内容导航
主数据需求分析 主数据管理解决方案 典型案例
企业典型业务场景分析
每个部门、分公司、业务系统拥有不同的信息
• 主数据是那些描述 你的客户、物料、 供应商等的基础数 据；
• 主数据存储在多个， 相互不连接的系统 /数据库中
流程集成
-业务流程管理 BPM
服务集成
-企业服务总线ESB -集成开发平台 -标准规范
-NC-ERP -第三方应用套件
数据集成
-商业分析BAP -实时数据分析AE -主数据MDM -数据标准规范
主数据管理整体架构 提升数据质量
提升数据整合能力
提升领导决策能力
主数据管理系统
主 数 据 管 理
数据建模 • 对象定义 • 编码规则 • 属性定义 • 流程定义
导 建
据 管 理
--规定数据标准格式
设
系
统
• 定流程
管理
--规范主数据的申请、变更、修改流程
标准 • 定职责
--定义流程活动参与者的职责
主数据管理系统主要功能
数据建模——编码规则
数据建模——数据类型定义
数据建模——属性定义
数据建模——流程定义
主数据管理系统主要功能
数据维护——数据汇集合并
了解您的客户，提高客户数据质量； 在所有客户交互活动中利用客户洞察
力，满足隐私和法规要求
根据客户要求定制相应的整合方案； 通过开放的标准，方便的进行整合； 非常容易满足新的需求，容易扩展和
适应变化
基于统一的业务主数据信息，通过数 据集成和联合支持业务效率，减少系 统间的数据转换，标准化改进IT应用管
数据维护——数据监管
主数据管理系统主要功能
数据维护——数据管理
数据维护——数据封存
数据维护——字典表管理
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
主数据管理系统主要功能
数据服务——系统接入
数据服务——权限控制
数据服务——数据推送 • 将特定类型的主数据使用手工或自动方式发送给特定的业务系统
确保按照质量标准对数据进行管理
数据建模工具，常态的企业数据属性 与分类管理，建立企业数据基础规范
面向客户全方位体系化服务
与现有环境方便的集成，降低 数据管理成本
提升业务效率促使多个业务领 域和部门组织获益
零散的、不同的系统难以同时考虑 客户服务不同的要求
结构复杂，难于改变，多处服务， 分散升级
数据难题是制约业务效率提升的因 素之一
服务标准 服务标准为当前以及今后的软件开发商对接主数据系统提供规
范的技术要求
主数据管理标准
• 定来源
--规定数据的唯一出处
数据 • 定结构
标准
--规定主数据的属性，编码构成
• 定规则 --约定数据之间的关联关系
主
规
数
• 定接口规范
范
服务
--约定接口生产者、消费者、接口名称、参
指
标准
数 • 定数据格式
理和开发效率
内容导航
主数据需求分析 主数据管理解决方案 典型案例
企业信息化现状
财务管理系统
科目
按照指定科目记工资
HR管理系统
组织、人员、工资
获取财务信息 获得人员 信息
获取组织人员信息
库存管理系统
货品、人员
交换货品信息
销售管理系统
货品、人员、订单、 客户供应商
CRM系统
客户供应商
报销管理系统
组织、人员
数据整合
• 数据汇集 • 数据监管 • 清理合并
数据维护
数据服务
• 数据管理 • 申报服务 • 数据封存 • 修改服务 • 字典表管理 • 查询服务
• 订阅发布
主 数 据 管 理
标
流
准
程
组织管理
编码规范
访问服务
编码库
编码历史
编码审批
访问权限
高速缓存
OA系统 .net
企业服务总线（ESB）
财务系统 java
提供的价值
传统方法
用友MDM解决方案
有效地管理企业数据资产
数据管理缺乏战略
建立数据标准与质量管理体系
数据标准、质量目标缺失
支持企业发展战略和业务策略
非正常的数据管理
在整个企业范围内对于企业内部开发 的各种应用、数据库、电子表格、文 件中的数据进行管理，对于数据应用
需求进行评估
数据转换、清洗与合并，提升数据管 理质量；规定数据管理与应用权限；
目前面临的主数据问题
IBM服务器，A001，4CPU8G，1*2M
由于各个系统需求
的不同，一个相同
的服务器在各个系
统中均有自己的编
号和其他属性
编号：01254 型号：4C8G
编号：A0154 型号：4C*8G 尺寸：1*2
编号：87254 型号：4CPU8G
编号：I0954 型号：4C8G 地点：总部机房