佳兆业集团-主数据项目业务方案
主数据管理方案
主数据管理方案概述主数据是组织中核心、共享的数据，它对于组织的运营和决策至关重要。
主数据管理方案是指通过一系列策略、流程和技术来管理和维护主数据的方法。
本文档将介绍一个高效的主数据管理方案，以帮助组织更好地管理其核心数据。
方案目标•统一主数据：通过建立统一的主数据模型和定义，确保不同业务部门使用的数据一致性。
•管理数据质量：通过数据质量管理流程和工具，提高数据的准确性、完整性和一致性。
•优化数据生命周期：定义数据的生命周期，从创建到删除，确保数据的有效管理和使用。
•提高数据访问效率：通过建立数据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问敏感数据。
方案组成主数据管理方案主要由以下几个组成部分构成：1. 主数据模型建立一个统一的主数据模型，定义组织中核心数据的结构和关系。
主数据模型应包含所有关键业务实体和属性，并确保与业务流程的整合。
通过定义统一的主数据模型，可以消除数据重复和冗余，提高数据质量和一致性。
2. 数据质量管理数据质量是主数据管理的核心问题之一。
建立数据质量管理流程和标准，通过数据清洗、验证、修复等手段提高数据的准确性、完整性和一致性。
定期进行数据质量检查，及时发现和解决数据质量问题。
3. 数据生命周期管理通过定义数据的生命周期，明确数据的创建、更新、删除等操作规则。
建立数据管理流程，确保数据按照规定的生命周期进行管理。
同时，制定数据归档和备份策略，保证数据的安全性和可用性。
4. 数据访问权限控制建立数据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问敏感数据。
通过角色和权限管理，细化数据的访问权限。
同时，建立审计机制，追踪和记录数据访问和修改的操作，确保数据的安全性和可追溯性。
方案实施步骤1. 确定主数据范围和需求首先，明确组织中的主数据范围和需求。
与业务部门沟通，了解他们的主数据需求，明确需要管理的主数据对象和属性。
2. 建立主数据模型基于需求分析的结果，建立统一的主数据模型。
模型应包含主数据对象、属性和关系定义。
主数据解决方案
介绍数据管理平台的定义及 其在企业中的作用。
长期数据维护
数据管理平台的
数据管理平台的
组成
Hale Waihona Puke 选型因素描述数据管理平台的主要组 件，如数据模型、数据处理 引擎、数据安全与隐私保护
功能。
分析在选择数据管理平台 时应考虑的因素，如可扩 展性、成本、数据安全和
用户友好性。
未来趋势与技术 发展
数据共享的增效 性
共享和复用主数据可以减少数 据录入的时间和成本，提高企 业内部的数据流通效率。
数据一致性的保 障
确保主数据的唯一性和一致性 可以防止信息冲突，提高数据 的可信度和准确度。
主数据管理与业 务流程的关系
有效的主数据管理可以优化企 业内部的业务流程，提升整体 的业务处理效率和效果。
为何需要解决方案
培训内容和方法。
成功案例与ROI
评估潜在收益
制造业实施例
提升订单处理速度
01. 概述制造业的挑战
描述制造业中数据管理面临的主要挑战，如数据冗余、不一致性和低效率。
02. 实施主数据管理的策略
介绍如何通过实施主数据管理系统解决这些挑战，并阐述系统的集成和数据质量 保证。
03. 案例研究：XYZ制造公司
提高数据质量
数据管理复杂性增加
随着企业数据量的剧增，传统数据管理方法 难以满足需求，导致数据不准确性和可用性 下降。
满足法规合规性
很多行业（如金融、医疗）受到严格的法规 约束，需要保证数据的准确性和一致性，主 数据解决方案可帮助企业满足这些要求。
一致性和准确性需求
主数据是指在不同业务流程中重复使用的数 据。一致性和准确性的需求促使寻找有效的 解决方案。
主数据管理系统建设方案
主数据管理系统建设方案1.引言主数据是指组织中具有重要价值和意义的业务数据，如客户数据、产品数据、供应商数据等。
管理好主数据对组织的决策和运营具有重要影响。
主数据管理系统（Master Data Management System，MDM）是一种集中管理和维护主数据的系统，能够确保数据的一致性、准确性和完整性，提高数据质量，优化业务流程。
本文将介绍主数据管理系统建设方案。
2.目标与价值-统一管理主数据：通过引入MDM系统，实现对主数据的一体化管理，将分散在各个业务系统中的主数据进行整合，确保数据的一致性。
-提高数据质量：MDM系统通过建立数据质量标准和规则，对主数据进行清洗、校验、去重等操作，提高数据的准确性和完整性。
-优化业务流程：MDM系统能够提供一致的主数据视图，为各个业务系统提供准确、及时的主数据，提高业务处理效率。
-支持决策分析：MDM系统能够提供准确、全面的主数据，为组织的决策分析提供可靠的数据支持。
3.系统设计MDM系统的设计需要结合组织的实际情况和业务需求，一般包括以下几个方面：-数据模型设计：根据组织的业务需求和主数据的特点，设计合理的数据模型。
常见的数据模型有层次结构、关系型模型、概念模型等，根据具体情况进行选择。
- 数据集成技术：MDM系统需要与组织已有的业务系统进行集成，实现数据的同步和共享。
常见的数据集成技术有ETL（Extract-Transform-Load）工具、Web服务、数据仓库等。
-数据质量管理：MDM系统需要建立数据质量管理框架，包括数据清洗、去重、校验、修正等环节，确保数据的准确性和完整性。
-安全与权限管理：MDM系统中的主数据是组织的重要资产，需要实施严格的权限管理和访问控制，确保数据的安全性。
-应用接口设计：MDM系统需要提供一致的主数据视图给各个业务系统使用，需要设计合适的应用接口，支持数据的查询、更新、导入导出等操作。
4.实施计划MDM系统的实施一般经历以下阶段：-规划阶段：明确MDM系统的目标、范围和业务需求，编制项目计划和预算，确定团队成员和项目资源。
XX集团主数据管理系统解决方案ppt课件
➢ 通过主数据管理实现企业范围内的主数据平滑、一致，极大提高集成的灵活性、降低 成本、减少新系统引入的时间以及减少报表生成成本。
主数据应用范围及定义一览表
序号 类别
应用范围及定义
定义：物料的分类对象是生产、设计和销售等所涉及的全部物料。我们把物料按使用分成物资 类物料、产品类物料（成品、中间产品和和产品废次品）和服务类物料。
1
物料外协件物料：图号件。企业自己设计图纸，但不加工此类零件，由外面企业来加工。 自制件物料：图号件。成品、部件、零件、自制工装。由企业自己生产的产成品、自制半成品。
无图号件：一些毛坯件只提供外形尺寸，并不画工程图，需企业自己生产。
虚拟件：虚拟件是指一些假想的物料项目，实际上不生产或不存在。它是把一些相关的零部件
组合在一起，并指定一个人为的物料号。虚拟件在库存交易中没有需求，但一般看来在BOM
中对这种物料仍有需要，当运行生产计划时，此类物料不产生生产订单，同时也没有出入库交
易，只在车间里直接流转，此类物料的应用使生产管理、库房管理的业务处理更加合理、简单。
服务类物料：满足财务要用的物料。例如：咨询费、维修费等。
主数据特点：
➢ 业务系统关键数据，并非业务系统产生的衍生数据 ➢ 数据变化速率较慢 ➢ 需要在不同系统间共享 ➢ 统计分析、数据仓库等系统关键数据
如何理解主数据管理
➢ 主数据管理是通过制定一系列的数据标准、数据管理规范，用于集团内各个应用系统来创建和维持 准确、统一的核心商业实体（物料、客户）视图的业务流程
代码 ▪ 表示特定事物或概念的一个或一组字符（见GB/T 10113—2003中的第2.2.5条）。 编码 ▪ 给事物或概念赋予代码的过程（见GB/T 10113—2003中的第2.2.1条） 信息分类与编码 ▪ 按照选定的属性区分信息，将具有共同属性或特征的分类对象集合在一起，并按照一定规
2023-主数据管理系统规划建设方案-1
主数据管理系统规划建设方案主数据管理系统（Master Data Management System，简称MDM系统）是企业信息化建设中的关键部分，旨在提供单一的数据源和数据治理，确保企业各个部门和系统所使用的数据一致、准确、完整和可信，使企业的战略和决策更加有效和高效。
本文将从规划、建设等方面，分步骤阐述主数据管理系统的打造。
一、规划1. 制定项目目标和计划：明确主数据管理系统建设的目标和计划，并制定能够实现这些目标的具体计划。
这包括项目的时间表、预算和可交付成果。
2. 确定关键数据对象：识别企业中的关键数据对象，例如客户、供应商、产品、员工等，以及它们在企业中的应用。
通过对这些关键数据对象的归纳和总结，可以为后续建设提供重要的参考。
3. 确定数据管理的范围和级别：MDM系统涉及到的数据和过程非常广泛，因此需要确定管理范围和级别。
该系统包括哪些部门和系统，以及它们按照什么级别进行数据治理和共享。
二、建设1. 建立数据集成框架：在建设MDM系统时，需要建立数据集成框架，将企业现有的各个数据汇集起来，将它们转化为一致的数据模式，并与企业的数据分发和数据治理的过程结合起来。
2. 确认数据质量标准：MDM系统中的数据质量是至关重要的，因此在建设前需要确定每个数据对象应该具备的数据质量标准。
这样可以在数据汇集的过程中识别和排除潜在的数据问题，并建立相应的清洗和验证机制。
3. 建立数据治理规则和流程：在建设MDM系统时，需要建立数据治理的规则和流程。
这包括数据的补充，修复和维护的流程，以及数据的共享和权限规则等等。
这样可以确保所有数据对象在企业中保持一致，以及保证数据的可信度和可用性。
三、维护和持续改进1. 建立数据管理制度：MDM系统在项目结束后需要进行长期的维护和支持，因此需要建立数据管理制度，包括数据审查和治理的流程，以及数据质量监控和反馈的机制等等。
2. 持续改进：MDM系统建设并不是一次性事件，而是一个漫长的过程，需要不断地挖掘问题和瓶颈，并做出相应的改进和优化措施。
主数据管理解决方案
主数据管理解决方案目录一、内容简述 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 目的与范围 (3)二、主数据管理概述 (5)2.1 主数据的定义 (6)2.2 主数据管理的重要性 (7)2.3 主数据管理的内容 (9)三、主数据管理解决方案架构 (10)3.1 总体架构 (11)3.2 关键组件 (13)3.2.1 数据源层 (14)3.2.2 数据处理层 (15)3.2.3 数据管理层 (16)3.2.4 数据应用层 (17)四、主数据管理解决方案设计 (18)4.1 设计原则 (20)4.2 设计方法 (21)4.3 设计步骤 (22)五、主数据管理解决方案实施 (24)5.1 实施策略 (25)5.2 实施步骤 (27)5.3 实施风险及应对措施 (28)六、主数据管理解决方案评估与优化 (30)6.1 评估指标 (31)6.2 评估方法 (32)6.3 优化建议 (34)七、案例分析 (35)7.1 案例背景 (36)7.2 解决方案实施过程 (38)7.3 成效评估 (39)八、总结与展望 (40)8.1 解决方案总结 (41)8.2 发展前景展望 (42)一、内容简述本文档旨在详细介绍主数据管理解决方案，包括其定义、目标、功能模块、实施步骤和成功案例。
主数据管理(Master Data Management,简称MDM)是一种对企业核心数据进行集中管理和维护的方法，以确保数据的准确性、一致性和可用性。
通过实施有效的主数据管理解决方案，企业可以提高数据质量，降低数据错误率，从而提高业务流程的效率和客户满意度。
本文档首先对主数据管理的概念进行阐述，然后详细描述了主数据管理的目标和价值。
我们将介绍主数据管理的主要功能模块，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据维护等。
在实施步骤部分，我们将提供详细的操作指南，帮助企业了解如何规划、设计和实施主数据管理解决方案。
我们将通过一些成功案例，展示主数据管理解决方案在实际应用中的效果和成果。
集团主数据管理DMD系统规划方案课件
基本概念
代码 ▪ 表示特定事物或概念的一个或一组字符（见GB/T 10113—2003中的第2.2.5条）。 编码 ▪ 给事物或概念赋予代码的过程（见GB/T 10113—2003中的第2.2.1条）
信息分类与编码 ▪ 按照选定的属性区分信息，将具有共同属性或特征的分类对象集合在一起，并按照一定规
1
物料外自协制件 件物 物料料：：图图号号件件。。成企品业、自部己件设、计零图件纸、，自但制不工加装工。此由类企零业件自，己由生外产面的企产业成来品加、工自。制半成品。
无图号件：一些毛坯件只提供外形尺寸，并不画工程图，需企业自己生产。
虚拟件：虚拟件是指一些假想的物料项目，实际上不生产或不存在。它是把一些相关的零部件
主数据特点：
➢ 业务系统关键数据，并非业务系统产生的衍生数据 ➢ 数据变化速率较慢 ➢ 需要在不同系统间共享 ➢ 统计分析、数据仓库等系统关键数据
如何理解主数据管理
➢ 主数据管理是通过制定一系列的数据标准、数据管理规范，用于集团内各个应用系统来创建和维持 准确、统一的核心商业实体（物料、客户）视图的业务流程
2 组织类 部门、员工等代码
3 生产类 工作中心（如：设备、工种、工装夹具等）、工艺信息 、工序
4 客商类 客户\供应商基本资料，客户\供应商类别，客户行业，销售统计组，退货的原因码，订单类别
5 基础类 仓库属性信息、储位，序列号（产成品），批次号，计量单位、地区、单据编号
6 文档类 设计任务书、工艺文件、变更文件、零件明细表、图样、文件、报表等
则明确赋予代码的过程。 主数据 ▪ 主数据（Master Data）指在集团范围内各系统（如：ERP系统、PDM系统、CAD等）
集团公司大数据平台建设解决方案
集团公司大数据平台建设解决方案概述本文档旨在提供一份集团公司大数据平台建设的解决方案，以帮助公司更好地管理和利用大数据资源。
目标- 构建稳定可靠的大数据平台，满足公司内部各部门的数据需求。
- 提供高效的数据整合、处理和分析能力，以支持数据驱动的决策。
- 确保数据的安全性和合规性，保护用户隐私。
方案内容1. 基础设施建设- 选择适合公司规模和需求的大数据平台架构，如Hadoop、Spark等。
- 部署具备高可用性和容错性的集群架构，确保系统稳定运行。
2. 数据采集与存储- 使用合适的数据采集工具和技术，保证数据的高质量和时效性。
- 设计统一的数据模型和存储结构，方便数据的整合和查询。
3. 数据处理与分析- 建立数据处理和ETL流程，将原始数据转化为可用于分析的格式。
- 利用数据挖掘和机器研究技术，提取有价值的信息和洞察。
4. 数据可视化与应用开发- 开发用户友好的数据可视化工具和应用界面，让用户能够直观地理解和分析数据。
- 根据不同部门和业务需求，开发定制化的数据分析和报表功能。
5. 数据安全与隐私保护- 设计完善的权限管理和访问控制机制，限制对敏感数据的访问。
- 采取数据加密和脱敏技术，保护用户个人信息的安全性。
6. 数据治理与合规性- 建立数据质量管理和数据治理机制，确保数据的准确性和一致性。
- 遵循相关法律法规，如《个人信息保护法》，保证数据处理符合合规要求。
总结通过以上建设方案，集团公司可以建立一个稳定可靠的大数据平台，实现对数据资源的充分利用。
以数据驱动的方式进行决策，将帮助公司提升业务效率和竞争力。