主数据管理

主数据管理
主数据管理

偶数据集成之主数据管理

数据集成是当下比较热门的话题,相关的产品和平台也越来越多。很多CIO都在各种数据集成平台和产品之间犹豫不决。因此对数据集成平台的框架体系有全面的理解,对各个厂家产品所提供的功能有深入的认识才能为数据平台选型的决策提供可靠的保证。

我有幸参与了国内一个知名企业的集成平台的设计工作,并主导了数据集成平台的需求分析和产品选型工作。这次工作中,研究了很多新的技术方向和产品,下面我主要讲一下数据集成领域的一种新兴的产品平台主数据管理平台MDM(Master Data Management)。

主数据的概念

首先介绍一下什么是主数据。这里借用其他网站的一个数据分类模型,我们可以看到有元数据(metadata),引用数据(Reference Data),主数据(Master Data),企业结构数据(Enterprise structure Data),交易活动数据(Transaction Activity Data),交易审计数据(Transaction Audit Data)这六大类数据。

简要解释一下这六大类的数据,关于这些数据分类的定义可以在网上很容易的找到。

元数据:数据的数据,平时我们设计表时,大部分属性字段就是元数据。比如,性别,国籍,出生省份等。这个是最接近自然意义的的数据。

引用数据:元数据的可能取值范围,我们设计表时所说的数据字典往往就是引用数据。比如,性别只能是男和女,男和女就是引用数据。国家的引用数据就是世界上这100多个国家和地区;

主数据:在我们数据库设计中最重要的一些实体,是由元数据和引用数据实例的集合。DMReview 专栏作家 Jane Griffin 将主数据定义为“...用于为核心业务实体创建和维护全企业‘记录系统’,以记录业务交易并评定这些实体的业绩所需的信息。”平时我们常碰到的客户信息,产品信息都属于主数据。对于主数据的介绍,我们会在后面详细展开说明。

企业结构化数据:企业业务中所需的数据实体,可能是多个主数据的集合。不同行业的结构化数据会有很大不同。

交易活动数据:主数据之间活动产生的数据。比如客户购买产品的交易记录就是交易活动数据,工厂生产产品,生产记录也是交易活动数据。

交易审计数据:我们对数据的所有活动都通过交易审计数据进行记录。比如我们对客户信息修改的操作,对交易的增加和删除操作,这些活动在很多关键系统(比如银行)都需要记录,以合符相应法规的要求(如 Basel II、萨班斯—奥克斯利法案)。

下图中数据模型中的蓝色越深代表语义相关性越强和数据质量越重要,而黄色越深代表数据的数据数量越多、更新的频率越快、实时抓取的数据越快、数据的生命越短。下图可以看到,元数据的数据语义性最强,几乎不更新,数据量最少,生命周期最长。

https://www.360docs.net/doc/f617687428.html,/issues/20060401/1051002-1.html

主数据是企业应用系统中最基本的业务单元,下面是一段英文的原文:Master Data are the fundamental business data in the company, typically long-lived and used across multiple applications。

Core Master Data are operational entities, supporting all fundamental business activity transactions being executed on this level. The Core Master data are common and shareable within the organization。

我觉得很好理解,比如一个产品系统,它处理的基本数据就是生产数据。HR系统处理的基本数据是雇员;CRM系统是客户

一般来说核心主数据包含:Customers, Contracts, Suppliers, Distributors/Partners,Employees等等。

另外,各个行业对于主数据的管理的需求和期望会有很大不同,因此行业经验对于主数据管理也是很重要的。

主数据管理的概念

从上面的介绍可以了解,主数据并不是什么新的概念,但为什么之前没有主数据管理的产品呢?其实,解释这个问题和解释数据集成出现的原因很类似。因为之前主数据依附于各个单独的业务系统,比如HR, ERP,SCM,企业的网站,商业合作伙伴的系统都可能对某一个主数据有存储,比如某个产品。问题随之来了,如系统间数据编码不一致;数据的冗余;某些系统数据的不完整。举个实际的例子,如果我们新建一个BI的系统,那么有可能我需要从生产系统,财务系统,物流系统,企业合作伙伴系统多个系统拿到一个完整的关于主数据的信息。显然,需要一种解决方案,能够提供一个单一的主数据访问接口,以提高主数据访问的效率;为企业的市场、销售、客户关系管理等活动提供可靠的数据,提高企业的敏捷性。

主数据管理:主数据管理是数据管理的一种高级形式,它必须构建于ETL或者EII(Enterprise Information Integration)等技术之上,因此很多主数据管理平台本身就包含了数据抽取、数据加载、数据转换、数据质量管理、数据复制和数据同步等功能。也有某些厂商把MDM作为数据集成产品的一个模块交付给客户。

无主数据管理时对主数据访问

主数据分散在各个系统造成的问题:

数据在各个系统冗余,造成数据访问繁琐;编码不统一;数据不同步,缺乏一致性;

给企业业务带来了如下影响:

延误产品面市时间;产品供不应求;不准确的订单交付;销售效能低下;客户满意度降低;生产力降低。

有主数据管理平台时对主数据的访问的图示

主数据管理平台带来的好处:

有统一的主数据访问平台;企业能够提供一致的完整的共享信息平台;集中的内容丰富和干净的数据中心;为使用数据的应用,企业业务流程和决策系统提供了一个真实的数据访问通道。

我个人感觉MDM平台建立之后,最受益的还是BI相关的应用。

主数据管理平台的功能模块

Master Repositories(主数据资源库): X-Ref DB, Masters DB, Master Data Applications;

Data Quality(数据质量保证):

Data enrichment(数据深度分析,关联性分析):企业内部分析;

System Integration(集成组件):主数据管理器;服务总线(提供data service);异常处理;映射(mapping)/转换(Transforming)/加载(loading);数据交换(Data exchange);同步流程(Workflow);

Business System;元数据/主数据访问控制;数据录入控制;数据采集;管理/安全

主数据管理平台项目的实施

和很多集成项目一样,项目的实施最重要的是制定好业务的策略和规划,业务人员,业务需求和行业专家对数据的理解和分析是关键,技术平台只是我们思想实现的重要工具,不会起决定性的作用。

提供主数据管理平台的产商

传统ERP厂商:SAP和ORACLE都基于自己的产品经验,在它们的ERP套装软件产品中

加入了主数据管理产品。基于他们行业的经验,他们的产品有比较完整的主数据管理比较好的数据模型和主数据管理的经验。Oracle基于自身在CRM和制造行业的深厚经验,提供非常全面的客户主数据产品UCM8.0和制造业主数据产品PIM12.0,

中间件厂商:TIBCO有专门的MDM产品,我看到的是他们一年前的产品介绍,感觉功能还比较欠缺,缺少很多重要的功能,当然我还没有时间研究他们最新的产品。

ORACLE在MDM产品上有着比较明确的战略和路线图。在收购BEA后,相信在MDM产品上,ORACLE会结合原BEA在数据集成领域产品的特点,基于自己原有的行业经验,提供更全面的产品,巩固自己在中间件产品的领先地位。

IBM收购了一个MDM产品,我一向不太愿意研究IBM的产品,所以也没有发言权。我Software AG(WebMethod)做的也可以,有专门的产品,功能也相对完善。但在实施团队的力量上,要差一些。

对于主数据管理平台,我会在以后的博客里面深入一些细节问题进行探讨。欢迎有兴趣的朋友提宝贵意见。

主数据管理办法

中国联通供应商主数据管理办法(试行) 第一章总则 第一条为逐步形成中国联通完善的供应链管理体系,为企业运营和各业务发展提供唯一、准确的供应商基础数据,实现中国联通供应商基础数据的单点录入、全局共享,依据中国联通采购管理办法、中国联通IT规划等相关制度,制定本办法。 第二条本办法所称供应商,是指直接向中国联通提供物资和服务的企业及其分支机构、事业单位和个人。个人包括个体工商户和其他自然人。 第三条本办法所称供应商主数据,是指在整个企业范围内各个信息系统需要共享的,长期稳定存在的,描述供应商自然属性的相关数据。 第四条中国联通供应商主数据管理的原则:一级平台、两级管理、三级操作。 第二章供应商主数据管理范围 第五条中国联通供应商主数据按照企业供应商和个人供应商分别管理。对于费用较低的零星购臵或一次性供应商,根据成本优先的原则不对其数据进行管理,仅作为企业

供应商的特殊类型(杂项供应商)予以归一化管理。 第六条供应商信息主要包括基本信息、业务地点信息、联系人信息、采购信息和财务信息等五类信息。供应商基本信息是供应商的自然属性,由供应商主数据系统管理。 第七条供应商的其它业务属性,由各业务属性的归口部门负责,通过各专业应用系统创建和维护。供应商的业务地点信息和财务信息由财务部门归口负责,在ERP系统中维护;联系人信息和采购信息由采购管理部门归口负责,在采购管理系统中维护。 第三章供应商主数据管理职责 第八条中国联通建立全集团统一的供应商主数据管理平台,建立全集团集中的维护工作组,统一负责供应商编码、数据质量、数据安全等管理和日常维护工作。 第九条中国联通总部和省两级采购管理部门是中国联通供应商主数据的业务管理部门,负责制定供应商主数据管理制度、规范、编码规则和操作手册,负责指导下级公司的供应商主数据业务操作工作。供应商编码标准见附件1。 第十条中国联通总部、省、市三级采购管理部门是中国联通供应商主数据的业务操作部门,负责受理各级供应商主数据创建的申请、审核、创建、维护和分发等工作。各级采购管理部门的操作权限如下:

主数据管理详解(MDM)

主数据管理详解 主数据是指在整个企业范围内各个系统 (操作 /事务型应用系统以及分析型系统 )间要共享的 数据, 比如,可以是与客户 (customers),供应商(suppliers),帐户(accounts)以及组织单位(or ganizational units) 相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性 完整性 (complete) 、可控性 (controlled) ,为了达成这一目标, 就需要进行主数据管理 (Master Data Management ,MDM) 。 什么是主数据管理 (Master Data Management , MDM) 主数据是指在整个企业范围内各个系统 (操作 /事务型应用系统以及分析型系统 )间要共 享的数据, 比如,可以是与客户(customers),供应商(suppliers),帐户(accounts)以及组织单 位 (organizational units) 相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性 nt) 、完整性 (complete) 、可控性 (controlled) ,为了达成这一目标,就需要进行主数据管理 (M aster Data Management , MDM) 。需要注意的是,主数据不是企业内所有的业务数据,只 (consistent) 、 (consiste

是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据,比如大部分的交易数据、帐单数据等都不是 主数据,而像描述核心业务实体的数据,而像客户、供应商、帐户、组织单位、员工、合作 伙伴、位置信息等都是主数据。主数据是企业内能够跨业务重复使用的高价值的数据。这些 主数据在进行主数据管理之前经常存在于多个异构或同构的系统中。 主数据管理(Master Data Management ,MDM) 是指一组约束和方法用来保证一个企业 内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含义和质量。这是从深 层次来说来说明主动主数据管理(MDM) 的深度和复杂性,简单的说,主数据管理(MDM) 保证 你的系统协调和重用通用、正确的业务数据(主数据)。通常,我们会把主数据管理作为应用 流程的补充,通过从各个操作/ 事务型应用以及分析型应用中分离出主要的信息,使其成为 一个集中的、独立于企业中各种其他应用核心资源,从而使得企业的核心信息得以重用并确 保各个操作/ 事务型应用以及分析型应用间的核心数据的一致性。通过主数据管理,改变企 业数据利用的现状,从而更好地为企业信息集成做好铺垫。 主数据管理(MDM) 可以帮助我们创建并维护整个企业内主数据的单一视图(Si ngle View),保证单一视图的准确性、一致性以及完整性,从而提供数据质量,统一商业实体的定义,简化

数据管理平台管理办法

XX银行文件 关于印发《XX银行分行综合数据 管理平台管理办法(试行)》的通知 各省、自治区、直辖市分行,总行直属分行,苏州、三峡分行:分行综合数据管理平台从2007年开始建设,目前已经完成两期项目建设并推广部署到各分行。为了进一步加强和规范分行综合数据管理平台的日常管理工作,提高分行的应用和数据共享水平,充分发挥统一的技术工具和共享基础设施优势,以便更加

高效地为总分行经营管理决策服务,特制定《XX银行分行综合数据管理平台管理办法(试行)》,现予以印发,请遵照执行。 二○X年X月XX日

XX银行分行综合数据管理平台管理办法(试行) 目录 第一章总则 第二章职责分工 第三章业务需求管理与实现 第四章数据质量管理 第五章平台版本管理 第六章基础设施管理 第七章系统运行、监控及用户管理 第八章数据管理及安全 第九章奖惩管理 第十章附则 第一章总则

第一章 第一条为规范XX银行分行综合数据管理平台和分行管理分析类应用的实施和运行管理工作,防范实施及运行风险,支持保障分行业务营运和经营管理活动,充分发挥统一的技术工具和共享基础设施优势,整合各分行提出的需求,降低全行管理分析类应用的整体实施成本,制定本办法。 第二条本办法所涉基本定义 (一)分行综合数据管理平台(以下简称平台)是分行管理分析类应用开发和数据服务的统一平台,是全行数据架构的重要组成部分,是总行操作型数据存储系统和数据仓库等系统在分行的延伸。平台主要提供面向分行管理分析类应用的数据传输、存储、加工和展现服务,用于支持和整合管理分析类应用系统的开发和部署。通过分行综合数据管理平台,逐步统一全行业务指标口径,利用统一的数据模型、数据标准、基础设施和工具,在满足分行差异化需求的同时,最大限度减少重复投入,实现信息共享。 (二)分行管理分析类应用主要指支撑分行后台经营管理和满足外部监管要求的各类应用。 (三)实施及运行管理工作主要指平台的日常运行管理,包括平台基础设施管理以及基于平台的分行管理分析类应用的业务需求管理与实现,数据质量管理,平台版本管理,基础设施管理,系统运行、监控及用户管理,数据管理及安全等。

主数据管理详解

数据是指在整个企业范围内各个系统(操作/事务型应用系统以及分析型系统)间要共享的数据,比如,可以是与客户(customers), 供应商(suppliers), 帐户(accounts)以及组织单位(organizational units)相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性(cons 数据是指在整个企业范围内各个系统(操作/事务型应用系统以及分析型系统)间要共享的数据,比如,可以是与客户(customers), 供应商(suppliers), 帐户(accounts)以及组织单位(organizational units)相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性(consistent)、完整性(complete)、可控性(controlled),为了达成这一目标,就需要进行主数据管理(Master Data Management ,MDM)。 什么是主数据管理(Master Data Management ,MDM) 主数据是指在整个企业范围内各个系统(操作/事务型应用系统以及分析型系统)间要共享的数据,比如,可以是与客户(customers), 供应商(suppliers), 帐户(accounts)以及组织单位(organizational units)相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性(consistent)、完整性(complete)、可控性(controlled),为了达成这一目标,就需要进行主数据管理(Master Data Management ,MDM)。需要注意的是,主数据不是企业内所有的业务数据,只是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据,比如大部分的交易数据、帐单数据等都不是主数据,而像描述核心业务实体的数据,而像客户、供应商、帐户、组织单位、员工、合作伙伴、位置信息等都是主数据。主数据是企业内能够跨业务重复使用的高价值的数据。这些主数据在进行主数据管理之前经常存在于多个异构或同构的系统中。 主数据管理(Master Data Management ,MDM)是指一组约束和方法用来保证一个企业内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含义和质量。这是从深层次来说来说明主动主数据管理(MDM)的深度和复杂性,简单的说,主数据管理(MDM)保证你的系统协调和重用通用、正确的业务数据(主数据)。通常,我们会把主数据管理作为应用流程的补充,通过从各个操作/事务型应用以及分析型应用中分离出主要的信息,使其成为一个集中的、独立于企业中各种其他应用核心资源,从而使得企业的核心信息得以重用并确保各个操作/事务型应用以及分析型应用间的核心数据的一致性。通过主数据管理,改变企业数据利用的现状,从而更好地为企业信息集成做好铺垫。 主数据管理(MDM)可以帮助我们创建并维护整个企业内主数据的单一视图(Single View),保证单一视图的准确性、一致性以及完整性,从而提供数据质量,统一商业实体的定义,简化改进商业流程并提供业务的响应速度。从变化的频率来看,主数据和日常交易数据不一样,变化相对缓慢,另外,主数据由于跨各个系统,所以对数据的一致性、实时性以及版本控制要求很高。 主数据管理其实在很早之前就一直存在,只不过现在随着业务发展以及监管的需要,对主数据的实时性、准确性、一致性有了更高的要求,才被业界广泛接受,各个厂商相应的推出了一系列的主数据管理集成与基础套件以及特定领域的解决方案。近年来最明显的变化是,客户在以前的时候经常问的问题是:“主数据管理是什么?”,而现在客户经常问的问题演变成了:“我们的业务的确存在一些问题,主数据管理正好可以解决这个问题,我们怎么开始?”。与以前相比,客户对主数据管理(MDM)的认识有了巨大的进步,并开始尝试用主数据管理(MDM)解决他们在整个企业范围内进行跨业务、跨主题域时遇上的各种挑战和问题:比如税务行业,税务局在按纳税人在一些分析统计时,就发现关于纳税人的基本信息分布在核心征收管理系统、发票管理系统、个

RH436-1数据管理、存储及集群技术概述

数据管理、存储及集群技术概述 一、数据 1.数据的分类 1.1.用户数据:用户数据的保护比系统数据更具有挑战性,用户数据的丢失或泄露则是致命的,比如银行业务λ 1.2.系统数据:系统数据丢失了并不会造成企业真正的损失λ 1.3.应用数据:应用数据在企业中是最不能轻视的,大量攻击都是通过系统上应用的漏洞来开展的λ 2.数据可用性 2.1.哪些数据必需保证高可用λ 2.2.注意数据的生命周期:分类存储(打包归档还是直接存储)λ 2.3.数据的访问方法和频率:是只读的还是可读写的?是应用程序的数据,还是可以直接访问的数据?是一个网络配置文件,还是为为了安全的配置?λ 2.4.应用程序的“data starved”数据饥饿:不应该是数据跟不上来,而应该是程序跟不上λ 2.5.所有的一切都要防止单点故障(SPOF:single points of failur)λ 3.规划设计 3.1. 数据越少要求越小λ 3.2. 减小复杂性λ 3.3. 增加灵活性λ 3.4. 保证数据的完整性λ 二、集群 集群是有一组计算机来共同完成一件比较复杂的事情。 1.集群的目标 1.1. HPC(High Performance):高性能集群,追求性能,大型的运算,λ 1.2. HA(High Availability):高可用,追求稳定,主要是为了防止单点故障,为了实现的是24小时不间断的工作,并不要求有多快λ 1.3. LBC(Load Balancing):负载均衡集群,基本不用(现大多数利用硬件LBC设备)λ 2.redhat的cluster products 2.1. RHCS(Redhat cluster suite):红帽集群套件,在RHEL5的AP版自带的λ 2.2. GFS(Global File system):全局文件系统,GFS支持并发写入。是一个集群级的文件系统。λ 2.3. CLVM (Clusterd logical volume manager):集群级的逻辑卷,的LVM 只是单机版的逻辑卷,在一个节点做了LVM,只能在这个节点看到。若果使用的是CLVM,做的LVM则可以在整个集群中看到。λ 2.4. Piranha:LVS 基础上设计的一套负载均衡高可用解决方案,LVS是基于IP 的负载均衡技术,由负载调度器和服务访问节点组成。λ 3.集群的基本拓扑

数据管理办法.doc

数据管理办法 第一章总则 第一条为适应集团信息化发展要求,充分利用数据资源为生产、经营、管理和决策服务,保证各类信息合理、有序流动和信息安全,确保集团信息化建设快速协调有序安全发展,根据国家有关法律法规以及《集团信息安全管理办法》(中平〔2013〕188号)、等规定,特制定本管理办法。 第二条本办法适用于集团各职能部室,直属和特设机构、专业化公司、事业部、区域公司及其所属各单位(以下简称各单位)。 第二章管理范围 第三条本办法管理范围包括:各单位与生产、经营、办公、安全等相关的应用系统和数据,以及为其提供支撑的基础设施资源、计算存储资源和办公终端资源等。 第三章组织机构和工作机制 第四条集团信息化领导小组是集团数据资源管理体系的最高层,负责审定集团有关数据资源管理的规章、制度、办法,负责审核有关标准、规范、重要需求等。集团信息化领导小组办公室(以下简称集团信息办)负责集团数据管理的监督、检查和考核,指导集团数据管理工作,查处危害集团数据安全的事件。各单位负责本单位数据的采集、传输、使用、安防、备份等管理

工作。中国平煤神马集团平顶山信息通信技术开发公司(以下简称信通公司)作为技术支撑及运维部门,负责集团数据中心的运维和运营工作。 第四章数据分级管理 第五条根据数据在生产、经营和管理中的重要性,结合有关保密规定,按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队(车间)级应用系统和数据分别制定管理标准。 第六条集团级应用系统和数据,技术管理由集团信息办负责,业务管理由相关业务处室负责,运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理,集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队(车间)级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。 第五章数据标准管理 第七条集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定,负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准,在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。 第八条数据编码和接口标准应符合以下要求: (一)数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性;

sap主数据管理mdm详细介绍

MDM是一个集成的解决方案,管理所有的主数据信息。客户主数据、物料主数据、供应商数据等。 一、使用SAP MDM主数据管理解决方案,可以整合、协调主数据、管理丰富的产品内容, 主数据集中后,就能够对主数据进行有效的管理、同步和分配,并将其发布给公司内外所有相关的用户。 1、整合主数据:使用灵活、可配置的数据模型,您可以从不同的数据源(SAP和非SAP 系统)汇总主数据信息,SAP MDM能够整合来自不同系统的主数据对象。对汇总过来 的主数据信息进行搜索,辨别出相同或相似的对象,并按照需求将之清除、整理, 得到统一、完整而准确的主数据视图,在数据整合后,数据可以被轻松访问来实现 准确的企业层面的分析和报表。 2、协调主数据:除了主数据整合功能以外,SAP MDM主数据管理还可以通过交互式的 分发模式来协调整个企业范围内的主数据信息,将准确、完整的主数据信息更新到 链接的SAP或非SAP系统中,另外,它还内置了数据处理工作流,支持统一企业内 基于多层角色的模式来共同维护主数据。它可以从一个系统的记录来维护主数据, 并作为集中的主数据管理集线器,自动更新到其他系统中对应的信息,达到整个公 司层面上不同应用系统之间的数据统一、协调。 3、集中主数据:SAP MDM是实现公司层面数据标准化目标的理想平台,在主数据从多 个源系统整合到MDM之后,主数据可以进行集中的管理和创建。用户可以使用功能 强大的客户端主数据管理器或SAP企业门户界面直接管理这些数据,SAP MDM提供 有效的数据校验和工作流平台,可以对主数据的创建、修改和删除进行统一的监管,这些主数据信息也可以根据需要通过业界标准的XML格式同步或分发到其他需要的 系统中,达到集中的主数据质量控制和监管,实现企业数据标准化目标。此外,还 可将统一、标准的信息提取到SAP BI只能分析系统中,得到准确的全局报表分析。 4、管理丰富的产品/物资内容:在SAP MDM中,您不但可以管理具有复杂分类和层次 结构的产品/物资信息,还可以管理组成这些产品/物资主数据的任何类型的内容, 无论是图形还是图表内容。所有主数据内容可以从不同的SAP系统和非SAP系统中 导入。通过单程的数据标准化(内置各种计量单位和单位转换)功能以及高性能的基

高效数据存储技术和管理策略思考

高效数据存储技术和管理策略思考 1) 快照 SNIA(存储网络行业协会)对快照(Snapshot)的定义是:关于指定数据集合的一个完全可用拷贝,该拷贝包括相应数据在某个时间点(拷贝开始的时间点)的映像。快照可以是其所表示的数据的一个副本,也可以是数据的一个复制品。 快照的作用主要是能够进行在线数据备份与恢复; 快照有主要有两种技术, 一种是第一次写时复制(Copy OnFirst Write,COFW),有时简称为写时复制(CopyOn Write,COW)。即在数据第一次写入到某个存储位置时,首先将原有的内容读取出来,写到另一位置处(为快照保留的存储空间,此文中我们称为快照空间),然后再将数据写入到存储设备中。而下次针对这一位置的写操作将不再执行写时复制操作。

另一种技术是 I/O 重定向(I/O Redirect)。即将读写操作重新定向到另一个存储空间中。在一个快照生成期间,所有的写操作将被重定向到另一个介质,而读操作是否需要读重定向,则需要根据读取的位置是否有过自上次快照以来的写重定向,必须对有过写重定向的位置进行读重定向,否则不需要进行读定向。当要创建一个快照时,则将自上次快照以来所有的重定向写数据所对应在源介质中的数据复制出来生成这个时间点的快照,然后再将这些重定向写数据写回到源介质中的相应位置上,从而完成一个快照生成过程。 我们所开发的vbs-target 是基于数据重定向机制实现的。 2) LUN拷贝 就是将源LUN的数据拷贝到目标LUN。

LUN拷贝支持全量和增量2种类型的数据拷贝。1,全量拷贝: 2,增量拷贝: 3) 自动精简配置

数据统计管理办法

生产经营数据统计管理办法 一、总则 第一条为了有效地、科学地组织****公司(以下简称公司)的数据统计工作,保证数据统计资料的准确性与及时性,充分发挥数据统计工作在生产经营活动中的重要作用,特制定本办法。 第二条数据统计工作的基本任务是对公司生产经营活动情况进行统计调查,统计分析,提供统计资料,实行统计监督。 第三条公司数据统计实行厂(场)、部门统计管理体制和按业务部门归口负责的原则。业务职能部门负责组织、协调全厂(场)或生产部门的生产数据统计工作。 第四条根据各生产厂(场)和生产部门数据统计工作的需要以及统计业务的繁简程度,配备专职或兼职核算员。核算员应保持相对的稳定,核算员(包括兼职)调(变)工作时,事前必须征求生产厂(场)或生产部门的意见,并要有适合的人员接替其工作。 二、统计报表的管理与分工 第五条凡国家统计局、地方统计局等政府机关单位的统计报表,由总经理根据公司内各职能部门的职责分工,确

定统计编制责任部门。如报表涉及两个以上部门,而又无适当部门负责时,则由总经理或主管该项工作的副总经理召集有关部门协商统计编制。 第六条对各种定期上报公司的统计报表,核算员要及时负责向公司相关业务部门填报,并负责报表的准确性和及时性。 第七条对公司的各类报表,由业务职能部门统一格式,各部门必须按时填报。 第八条公司内部各种定期统计报表,为确保统计报表数字的准确可靠,各部门、厂(场)主管领导必须对上报报表进行认真审查后方能上报。 第九条统计报表如有个别项目需要修改时,由原制表业务职能部门直接通知填报生产厂(场)或生产部门,并将修改后的式样送公司企划部门备案。 第十条需要手工记录的各种定期统计报表,由企划部门根据生产厂(场)和生产部门的实际需要统一印刷、保管、发放。 第十一条各生产厂(场)或部门对外报送的各种专业统计报表,必须经生产厂(场)或生产部门负责人签字,并报主管副总经理审批。 第十二条各级统计人员和核算员应加强指标的分析,经常深入实际,调查研究了解有关指标的波动原因,为分析

Excel数据管理与图表分析 公式概述

Excel 数据管理与图表分析 公式概述 在Excel 中,公式是一种可以自动完成计算的工具。通常情况下,公式由常数、变量、函数、名称以及运算符组成的一个表达式。 1.公式的结构 公式的结构主要有两种,一种为以等号开头,即在一个空白单元格中输入一个等号,Excel 就默认为用户输入了一个公式(公式一般都是以等号“=”开头)。在等号之后需要输入计算元素(操作数)。其中,各操作数之间均以运算符进行分隔,如图2-1所示为一个典型公式的语法结构: 图2-1 公式的结构 提 示 该公式的含义为:首先计算B1至E5单元格区域中的数据之和,即B1+C1+D1+E 1+B2+C2+D2+E2+B3+C3+D3+E3+B4+C4+D4+E4+B5+C5+D5+E5;然后,将B1单元格中的数值加上12;最后,将第一次计算的结果除以第二次计算的结果。 另一种方法是尊重Excel 以前Lotus 1-2-3 的用户操作习惯,允许用户使用以@符号作为公式的起始符号,然后,后面紧跟函数,其语法结构如图2-2所示。 图2-2 公式结构 提 示 Lotus 1-2-3是1983年Lotus 公司(该公司现已被IBM 公司收购)推出的1-2-3电 子表格系统,可以称得上是个人计算机软件的杰出代表。 这两个公式在结构上,除了开头的符号不同外,另外以@符号开头的公式必须后面紧随函数,而前一种结构则无此要求。下面来介绍一下这两种结构中的各元素的功能: ● 等号或@符号 为了区分公式与字符型的常数,Excel 规定公式的最前面必须加一个“=”等号或者“@”符号,然后再输入计算的各元素。 ● 单元格引用 通过指定单元格地址,来引用某个单元格或者单元格区域中的数据进行计算。 ● 运算符 包括一些符号,例如“+”加号和“*”乘号。 数字常量 等号 单元格引用 加法运算符 函数 除法运算符 @符号 函数

局数据管理办法

中国联通山东省分公司固定语音网 局数据管理办法(试行) 第一章总则 第1条为规范固定语音网局数据(以下简称局数据)的管理和制作,确保局数据的准确性和规范性,有效保障网络安全,特制定本办法。 第2条本办法中局数据是指固定语音交换设备中与系统配置、业务配置、路由组织、网络管理有关的除用户数据以外的所有系统数据。 第3条本管理办法适用于全省所有固定语音通信设备,包括:PSTN交换设备、信令转接点设备、智能网、SSP、软交换设备等的局数据管理。 第4条本管理办法以《中国联通通信网络运行维护规程(试行)》(中国联通集团〔2009〕71号)为依据,根据山东省分公司固定语音网的维护管理现状制定。 第5条各市分公司运行维护部应当在本管理办法的基础上,制定适合各市分公司的局数据管理细则。 第二章局数据管理职责

第6条省公司运行维护部 1、负责全省固定语音网的局数据管理工作。 2、负责对各市分公司的局数据管理工作进行检查及考核。第7条省公司网络管理中心 1、归口管理全省的局数据调度。 2、负责统一制定全省的局数据规范。 3、负责执行集团公司下发的各类局数据调单。 4、负责全省局数据的核查工作。 第8条市分公司运行维护部 1、负责本公司范围内的局数据管理。 2、负责执行省公司下发的各类局数据调单。 3、负责分公司范围内局数据的核查工作。 第三章局数据管理的基本原则 第9条各市分公司负责局数据的操作工作,省公司网络管理中心、市分公司局数据调度部门下发的局数据调度文件是制作、修改局数据的唯一依据,任何单位或个人未经主管部门许可不得对本辖区内的局数据进行任何修改和调整。 第10条在故障等紧急情况下可先行进行局数据修改,但对修改结果必须及时报上级主管部门。

MDM 介绍二 主大数据管理系统(MDM)的成熟度

主数据管理(MDM)的成熟度 根据主数据管理实施的复杂程度,参照Jill Dyche, Evan Levy 的观点大体可以把主数据管理可以分为五个层次,从低到高反映了主数据管理(MDM)的不同成熟度。下面我们简单介绍一下这五个层次: Level 0 :没有实施任何主数据管理(MDM) 在Level 0的情况下,意味着企业的各个应用之间没有任何的数据共享,整个企业没有数据定义元素存在。比如,一个公司销售很多产品,对这些产品的生产和销售由多个独立的系统来处理,各个系统独立处理产品数据并拥有自己独立的产品列表,各个系统之间不共享产品数据。在Level 0,每个独立的应用负责管理和维护自己的关键数据(比如产品列表、客户信息等),各个系统间不共享这些信息,这些数据是不连通的。 Level 1 :提供列表 不管公司大还是小,列表管理是我们常用的一种方式。在公司内部,会通过手工的方式维护一个逻辑或物理的列表。当各个异构的系统和用户需要某些数据的时候,就可以索取该列表了。对于这个列表的维护,包括数据添加、删除、更新以及冲突处理,都是由各个部门的工作人员通过一系列的讨论和会议进行处理的。业务规则(Business Rules)是用来反映价值的一致性,当业务规则发生改变或者出现类似的情况时,这样高度手工管理的流程容易发生错误。由于

列表管理是通过手工管理的,其列表维护的质量取决于谁参加了变更管理流程,一旦某人缺席,将会影响列表的维护。 MDM Level 1比MDM Level 0的不同就是,各个部门虽然还是独立维护各自的关键数据,但会通过列表管理维护一个松散的主数据列表,能够向其他各个部门提供其需要的数据。在MDM Level 1中,数据变更决定以及数据变更操作都是由人来决定的,因此,只有人完成数据变更决定后才会变更数据。在实际情况中,虽然数据变更流程有严格的规定,但是由于缺乏集中的、基于规则的数据管理,当数据量比较大时,数据维护的成本会变的很高,效率也会很低。当主数据,比如客户信息、产品目录信息等数量比较少时,列表管理的方式是可行的,但是当产品目录或客户列表出现爆炸式增长以后,列表管理的变更流程将变得困难起来。MDM Level 1 依赖于人的协作。如果产品经理需要更新过后的产品价格列表,那需要联系ERP系统所有者,让其发送邮件给她。在企业范围内实现客户或产品列表就如同维护不同部门之间人们的关系一样。如果客户或产品存在层次或分组,列表将很难提供,并且通常在Level 1因为过于复杂难以被管理。 Level 2 :同等访问(通过接口的方式,各个系统与主数据主机之间直接互联) MDM Level 2与MDM Level 1相比,引入了对主数据的(自动)管理。通过建立数据标准,定义对存储在中央知识库(Central Repository)中详细数据的访问和共享,为各个系统间共享使用数据提供了严密的支持。中央知识库(Central Repository)通常会被称为

主数据管理与实施策略.

主数据管理和实施 简介:企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据,比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等;它是具有高业务价值的、可以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。本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。 前言 企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据,比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等;它是具有高业务价值的、可以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。本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。 主数据和主数据管理的概念 企业主数据可以包括很多方面,除了常见的客户主数据之外,不同行业的客户还可能拥有其他各种类型的主数据,例如:对于电信行业客户而言,电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据;对于航空业客户而言,航线、航班是其企业主数据的一种。对于某一个企业的不同业务部门,其主数据也不同,例如市场销售部门关心客户信息,产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息,人事部门关心员工机构,部门层次关系等信息。 数据管理的范畴和主数据管理的概念 图 1. 数据管理的范畴 如图所示,企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。 ?交易数据:用于纪录业务事件,如客户的订单,投诉记录,客服申请等,它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。 ?主数据:主数据则定义企业核心业务对象,如客户、产品、地址等,与交易流水信息不同,主数据一旦被记录到数据库中,需要经常对其进行维护,从而确保其时效性和准确性; 主数据还包括关系数据,用以描述主数据之间的关系,如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、产品与产品的关系等。 ?元数据:即关于数据的数据,用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据

数据分析管理办法

数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作,用以识别改进的方向并实施持续的改进,特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门,负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析,并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据(综合管理部收集) 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据(综合管理部收集) 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据: ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合

项的数量比例; ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据(综合管理部收集) 每次管理评审输入、输出信息,纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据(综合管理部及相关职能部门收集) ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据,以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息; ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据; ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势; ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据(工程部及相关职能部门收集) ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息; ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息(次数、内容); ——与采购过程有关的数据和信息: · 合格供方(物资和工程)名录动态信息和数据; · 供方对产品实现过程及工程最终各项参数的影响情况有关的数据,包括缺陷数、不合格品数、安全隐患数、隐患整改数等包括质量、职业健康安全和环境的各项参数、数据。 5.4.4 相关供方投入的资源,如劳动力、机械设备、监视和测量装置等配置及其变化的数据和信息; 5.4.5 工程项目的工期数、里程碑进度、调试进度、并网日期和移交生产日期等技术经济指标数据; 5.5 与产品的监视和测量有关的数据(工程部、生产准备部和相关职能部门收集) 5.5.1 与工程质量、职业健康安全和环境等验评结果有关的数据 ——单位工程和分部分项工程验评结果数据,计算合格率、优良率; ——汇总受监焊口数、抽监比例、焊口抽检一次合格率、优良率。 5.5.2 与不合格品控制有关的数据

主数据管理和实施

主数据管理和实施 企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据,比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等;它是具有高业务价值的、可以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。本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。 企业主数据可以包括很多方面,除了常见的客户主数据之外,不同行业的客户还可能拥有其他各种类型的主数据,例如:对于电信行业客户而言,电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据;对于航空业客户而言,航线、航班是其企业主数据的一种。对于教育部门而言,学生、课程教学的各种信息可以形成主数据;对于某一个企业的不同业务部门,其主数据也不同,例如市场销售部门关心客户信息,产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息,人事部门关心员工机构,部门层次关系等信息。 数据管理的范畴和主数据管理的概念 图 1. 数据管理的范畴 如图所示,企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。 交易数据:用于纪录业务事件,如客户的订单,投诉记录,客服申请等,它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。 主数据:主数据则定义企业核心业务对象,如客户、产品、地址等,与交易流水信息不同,主数据一旦被记录到数据库中,需要经常对其进行维护,从而确保其时效性和准确性;主数据还包括关系数据,用以描述主数据之间的关系,如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、产品与产品的关系等。 元数据:即关于数据的数据,用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据所处的系统等信息。 主数据管理是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案,以保证主数据的完整性、一致性和准确性。主数据管理的典型应用有客户数据管理和产品数据管理。 一般来说,主数据管理系统从IT 建设的角度而言都会是一个相对复杂的系统,它往往会和企业数据仓库/ 决策支持系统以及企业内的各个业务系统发生关系,技术实现上也会涉及到ETL、EAI、EII 等多个方面。一个典型的主数据管理的信息流为:

Oracle 数据文件的管理策略

Oracle 数据文件的管理策略 数据文件是物理上存储表空间数据的操作系统文件,在创建表空间的同时将为它建立数据文件。在创建表空间前,DBA不仅要考虑表空间的管理方式,还需要决定与表空间对应的数据文件的数量、大小以及位置。 1.确定数据文件的数量 在为其他非SYSTEM表空间设置数据文件的数量时,需要考虑如下限制条件: ●初始化参数DB_FILES指定在SGA区中能够保存的数据文件信息的最大数量,也 就是一个实例所能支持的数据文件的最大数量。 ●操作系统中每一个进程能够同时打开的文件数量是有限的,这个限制的大小取决于 操作系统本身。 ●每新建一个数据文件,都会在数据库的控制文件中添加一条记录。如果在控制文件 中指定了MAXDATAFILES子句,那么在控制文件中最多只能保存 MAXDA TAFILES条数据文件的记录。但是数据库所拥有的数据文件的最大值仍然 是DB_FIELS参数指定。如果MAXDATAFILES参数小于DB_FILES参数,则Oracle 会自动对控制文件进行扩展,以便容纳更多的数据文件记录。 2.确定数据文件的存放位置 表空间数据的物理存放位置由数据文件的存放位置决定。因此,要正确地为表空间设置物理存储位置,就必须合理地选择数据文件的存放位置。 例如,如果数据库可以使用多个磁盘,可以考虑将可能并发访问的数据文件分散存储在各个磁盘中,这样可以减少由于磁盘I/O冲突对系统性能造成的影响。 3.分离存放数据文件与日志文件 如果数据库的可靠性要求较高,则必须保证数据文件与重做日志文件分别保存在不同的磁盘中。如果数据文件和重做日志文件保存在同一个磁盘中,当这个磁盘损坏时,数据库中的数据将永久性地丢失。 在使用复合重做日志文件时,如果各个成员日志文件分别存放在独立的磁盘中,那么同时丢失所有重做日志的可能性很小,这时将数据文件与重做日志文件保存在相同的磁盘中是允许的。

【管理制度】数据分析管理办法

数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作,用以识别改进的方向并实施持续的改进,特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门,负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析,并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据(综合管理部收集) 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据(综合管理部收集) 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据: ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例; ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据(综合管理部收集) 每次管理评审输入、输出信息,纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据(综合管理部及相关职能部门收集) ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据,以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息; ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据; ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势; ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据(工程部及相关职能部门收集) ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息; ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息(次数、内容); ——与采购过程有关的数据和信息: 精品资料网(https://www.360docs.net/doc/f617687428.html,)专业提供企管培训资料

主数据管理介绍

主数据管理 随着用户IT系统的建设,信息孤岛现象越来越严重,为了实现信息的共享,软 件厂商提供了各种解决方案,主数据管理即是其中之一,在2008年的Oracle Openworld大会上,Oracle就有很多关于主数据管理的讨论。 那么什么是主数据?什么是主数据管理? 根据IDC的定义,主数据(Master Data)主要指系统间共享数据(例如,客户、供应商、账户和组织部门相关数据)。DMReview专栏作家Jane Griffin将主数据定义为“...用于为核心业务实体创建和维护全企业‘记录系统’,以记录业 务交易并评定这些实体的业绩所需的信息。” 由于当时IT系统的建设水平限制,当前的主数据跨越几乎所有的组织业务部门,分布在多个不同的系统中,如企业资源计划(ERP)、客户关系管理(CRM)、商业智能(BI)系统;遗留系统和大型机系统;合作伙伴和供应商系统;以及单个电子数据表、文档、.pdf文件和桌面数据库。 主数据管理简称MDM(Master Data Management)的官方定义一般采用: A set of disciplines, applications, and technologies for harmonizing and managing the system of record and system of entry for the data and metadata associated with the key business entities of an organization. 主数据管理是一系列的规则、应用和技术,目的是为了协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录和系统登录中的数据和元数据。 主数据管理一般需要支持以下六大功能: 1.指定每个特定主数据域的业务职责,例如,产品、客户、供应商和组织结 构。严格履行职责可保证接入共享资源的系统始终保持高质量主数据。 2.提取分散在各个应用系统中的主数据集中到主数据存储库,主数据存储库一般采用二维数据库存储主数据。。

大数据环境下的数据质量管理策略

大数据环境下的数据质量管理策略 信息时代,数据已经慢慢成为一种资产,数据质量成为决定资产优劣的一个重要方面。随着大数据的发展,越来越丰富的数据给数据质量的提升带来了新的挑战和困难。提出一 种数据质量策略,从建立数据质量评价体系、落实质量信息的采集分析与监控、建立持续 改进的工作机制和完善元数据管理4个方面,多方位优化改进,最终形成一套完善的质量 管理体系,为信息系统提供高质量的数据支持。 1信息系统数据质量 信息由数据构成,数据是信息的基础,数据已经成为一种重要资源。对于企业而言, 进行市场情报调研、客户关系维护、财务报表展现、战略决策支持等,都需要信息系统进 行数据的搜集、分析、知识发现,为决策者提供充足且准确的情报和资料。对于政府而言,进行社会管理和公共服务,影响面更为宽广和深远,政策和服务能否满足社会需要,是否 高效地使用了公共资源,都需要数据提供支持和保障,因而对数据的需求显得更为迫切, 对数据质量的要求也更为苛刻。 作为信息系统的重要构成部分,数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素,直接 关系到信息系统建设的成败。根据“垃圾进,垃圾出(garbagein,garbageout)”的原理,为了使信息系统建设取得预期效果,达到数据决策的目标,就要求信息系统提供的数据是可靠的,能够准确反应客观事实。如果数据质量得不到保证,即 使数据分析工具再先进,模型再合理,算法再优良,在充满“垃圾”的数据环境中也只能

得到毫无意义的垃圾信息,系统运行的结果、作出的分析就可能是错误的,甚至影响到后续决策的制定和实行。高质量的数据来源于数据收集,是数据设计以及数据分析、评估、修正等环节的强力保证。因此,信息系统数据质量管理尤为重要,这就需要建立一个有效的数据质量管理体系,尽可能全面发现数据存在的问题并分析原因,以推动数据质量的持续改进。 2大数据环境下数据质量管理面临的挑战 随着三网融合、移动互联网、云计算、物联网的快速发展,数据的生产者、生产环节都在急速攀升,随之快速产生的数据呈指数级增长。在信息和网络技术飞速发展的今天,越来越多的企业业务和社会活动实现了数字化。全球最大的零售商沃尔玛,每天通过分布在世界各地的6000多家商店向全球客户销售超过2.67亿件商品,每小时获得2.5PB的交易数据。而物联网下的传感数据也慢慢发展成了大数据的主要来源之一。有研究估计,2015年全球数据量为8ZB,而到2020年则高达35.2ZB,是2015年数据量的44倍之多。此外,随着移动互联网、Web2.0技术和电子商务技术的飞速发展,大量的多媒体内容在指数增长的数据量中发挥着重要作用。 大数据时代下的数据与传统数据呈现出了重大差别,直接影响到数据在流转环节中的各个方面,给数据存储处理分析性能、数据质量保障都带来了很大挑战。大数据与传统数据对比如表1所示。 由于以上特性,大数据的信息系统更容易产生数据质量问题:

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