产品数据管理功能

易于实施的SOLIDWORKS Enterprise PDM 软件提供了各种完善的功能，而这些功能可推动全套直观的产品数据管理(PDM) 解决方案，以便您实施、管理PDM 并将其用作您的产品开发运营的基础。

文件引用管理

自动维护零件、装配体、工程图和其他类型设计数据之间的所有文件参考引用。

文件引用管理

使用SOLIDWORKS PDM 自动维护所有文件引用信息，这样您将无需手动管理零件、装配体、工程图和其他类型的设计数据之间的引用。系统可管理SOLIDWORKS 文件以及来自其他CAD 系统的文件和包含OLE（对象链接和嵌入）对象的文档的引用。您可以方便地查看这些关系，并快速理解父子引用（显示为“包含”或“使用位置”数据）从而做出明智决策。此功能还可自动创建材料明细表(BOM)数据，从而节省时间，同时确保设计数据的文件引用准确性。

使用SOLIDWORKS PDM 参考管理功能，您可以：

?在将文件移到不同文件夹或重命名时自动更新引用，从而节省修复丢失或损坏的引用所花的时间

?在Windows? 资源管理器中查看父子文件关系

?自行创建用户定义的引用以在文件之间建立链接。利用此功能，通过附加非CAD 数据或来自其他CAD 系统的数据，生成完整的材料明细表数据。您甚至可以将规格表或工程更改单文件与CAD 模型关联和联系起来。

?在维护文件引用的同时，将整个装配体结构（包括工程图）回退到之前的版本

利用SOLIDWORKS PDM 文件引用管理功能，设计过程将会更快和更准确，让您能够让产品的开发、制造和业务流程变得顺畅。

修订和版本控制

通过使用SOLIDWORKS Enterprise PDM (EPDM)的修订和版本控制功能，确保您始终使用“正确版本”的设计。自定义文件命名和版本控制方案，维护文档历史记录，轻松管理文档版本，避免与使用错误的修订相关联的代价高昂的制造错误。

主要修订和版本控制功能包括：

修订方案映射

使用SOLIDWORKS EPDM 功能配置您自己的修订命名约定，包括单字母、字母与数字组合和使用特殊字符分隔，从而实现全面的版本控制方案映射。您甚至可以为不同的文档类型或项目创建唯一的修订命名方案。

版本控制

使用此自动修订管理系统，可以维护完整的文档历史记录，从而节省时间并避免错误。该软件可在每次将

文档检入库时自动创建一个全新的版本，通过重命名确保文件不会被覆盖。可以访问或存储旧的非活动版本，然后可根据需要轻松恢复文件。

受控的访问

控制对正在进行更改的文件的访问，确保不会破坏版本。此功能可保证仅已批准的最新版本才对指定的用

户可用。通过定义受限的访问权限，您可以避免建造错误版本的产品这一代价高昂的制造错误。

自动递增修订版本

利用自动递增修订版本来节省时间并避免手动任务。使用该系统内置的文件插件（用于读写文件的“属性”

信息）和自动化工作流程引擎，您可以在文件达到某个工作流程状态时递增修订版本属性。（例如，您可

以使用这些工具来自动更新工程图标题栏。）

借助SOLIDWORKS EPDM 修订和版本控制功能，您可以确保组织中所有人都在正确的时间使用正确版

本的设计，从而避免代价高昂的制造错误，保持设计迭代的完整性，并加快产品上市速度。

高级搜索

使用SOLIDWORKS Enterprise PDM (EPDM) 中强大的搜索工具跨各种文件类型快速查找所需数据，从而通过设计重用节省时间并降低开发成本。您可以对多种数据类型（例如CAD 文件、Microsoft? Word 文档、Excel? 电子表格、Outlook? 电子邮件和图像文件）快速执行文件内容搜索，并使用各种搜索条件（包括名称、数据、元数据和工作流程状态）查找文档。主要高级搜索功能包括：

定制的搜索表格

通过配置称为“卡”的搜索表格来全面定制文件搜索首选项，表格中为用户提供了与其公司的特定数据相关的输入字段。利用此工具，您可以搜索对您的组织有意义的项。您甚至可以为特定用户或组创建和分配多个搜索卡，以进一步定制搜索功能。

搜索收藏

将搜索条件保存为“收藏”并共享，这样您就能够即时访问常用搜索。

内容搜索

使用Windows? 索引创建文件内容目录，以支持更强大的搜索功能。这使您可以搜索特定字符串，例如工程图注释或PDF 文件中的规格号。利用此方法，如果需要更新所有受影响的文档，将会更容易做出更改。

集成的Windows 资源管理器搜索

充分利用该系统的高级搜索工具与Windows 资源管理器搜索功能协作工作的方法。您可以直接在Windows 资源管理器内搜索数据，也可以使用单独的SOLIDWORKS EPDM 搜索工具。利用此功能，可以从任何基于Windows 的应用程序的“文件打开”对话框中执行搜索。

利用SOLIDWORKS EPDM 的高级搜索功能，您可以在查找数据上花更少的时间，而将更多的时间用在帮助您的组织取得成功上。

电子工作流程

利用SOLIDWORKS Enterprise PDM (EPDM)软件，轻松创建电子工作流程来标准化、管理和优化开发、文档审批和工程更改流程。使用可自定义的流程图以图形方式显示流程，并且该系统会自动跟踪、管理和强制执行您的工作流程，确保每个流程阶段中正确的人员能够访问正确的文件，使得流程更高效地推进。全面的报告工具可以显示项目状态，因此问题和延迟可以迅速得到解决。报告还可以为经理和主管提供所需信息以改进流程和实现利润最大化。

主要电子工作流程功能包括：

电子签名和审批

使用这些工具来以电子方式协调整个流程，而不是递送纸袋和纸质工程图以便签名和审批。电子工作流程将流转审批所需的适当文件，并在文件得到批准或拒绝时自动发送通知。

流程自动化

在流程图环境中以图形方式对产品开发流程建模，并评估流程的冗余性和低效性，从而实现流程的自动化。利用此功能，可以确定有可能实现自动化的领域，例如批量打印数据，或安排在下班后使用远程计算资源来执行CPU 密集型功能。

自动通知

配置电子工作流程，在文件或文档于工作流程中的各个阶段中推进时自动通过电子邮件通知用户。

利用SOLIDWORKS EPDM 电子工作流程功能，您可以简化您的工作流程，提高产出量，并缩短产品上市时间。

电子签名

利用SOLIDWORKS Enterprise PDM (EPDM) 电子工作流程功能，不再需要流转纸质文档和纸袋以便签名和审批这一耗时和不适用的过程。使用系统工具来以电子方式自动流转和审批文档，从而加快该过程，在审批人员位于不同地理位置时尤其是如此。

除了促进审批外，SOLIDWORKS EPDM 还可以自动向所有指定人员发送有关批准或拒绝的电子邮件通知，让整个过程尽可能即时完成。该系统还通过电子工作流程支持合规性所要求的双重电子签名。

主要电子签名功能包括：

自动更新文件属性

使用电子工作流程操作自动更新文件属性、自定义属性信息和工程图标题栏属性，以与批准签名保持一致。（例如，当工程图在审阅和审批流程中推进时，可以向这些工程图添加用户名称和日期。）所有用户均可应用签名、审批和更新，无论他们能否访问SOLIDWORKS CAD 软件。

双重电子签名

只需签名人第二次输入其用于执行流程或更改审批的密码，即可满足美国食品和药品管理局(FDA) 针对双重电子签名的合规性要求。这可以防止未经授权的用户批准无人看管的计算机上的文件，并提供双重签名的完整审核跟踪历史记录。

审核跟踪和历史记录

利用 SOLIDWORKS Enterprise PDM (EPDM) 软件，可以维护产品设计、工程和开发活动的完整历史记录以用于报告和审核目的。该系统可以记录对设计、文档和文件执行的操作，以及所有系统配置更改。文档和流程管理系统的基石是能够跟踪更改并提供完整的产品开发历史记录。利用 SOLIDWORKS EPDM 软件，您可以轻松确定：

谁做出了更改？

更改了什么内容？

为什么要更改？

何时进行了更改？

每当您修改设计或文档时，SOLIDWORKS EPDM 都会保持完全的文档控制，并跟踪整个项目过程，从而提供完整的审核跟踪和产品开发历史记录。SOLIDWORKS EPDM：

每次文档检入到库中时自动生成全新的版本

存储旧版本以便将来访问，并维护完整的文件和文档历史记录

跟踪所有电子工作流程活动，包括状态、更改、审批和电子签名

记录对文档执行的各项操作，以及系统配置更改

提供全面的报告功能，让您能够概括和呈递项目信息以用于报告和审核目的

材料明细表(BOM) 输出

能够以多种方式和格式导出材料明细表(BOM) 数据，对成功的制造商来说已变得非常重要。利用SOLIDWORKS Enterprise PDM (EPDM)材料明细表导出功能，您可以导出材料明细表信息供在下游应用程序和系统中使用，并避免耗时的手动数据录入。轻松定义构成产品的所有材料（包括机械零件、电气零部件、软件、文档和包装），并导出材料明细表数据以供CAD 和非CAD 用户使用。利用SOLIDWORKS EPDM 系统，您可以:

?将CAD 系统连接到ERP（企业资源计划）或MRP（制造资源计划）系统以轻松更新材料明细表信息?以多种方式导出材料明细表数据，包括中间文件格式（无需访问CAD 制作应用程序）、来自SOLIDWORKS 工程图表格的数据和来自材料明细表模板的数据

?基于您的特定工作流程操作自动创建XML 格式的材料明细表数据

多站点复制

?SOLIDWORKS PDM Professional使用成型系统，从一个中央位置复制您的入库文件和数据库信息，让分散的设计团队获得最新数据并高效地协作和工作，无论他们在一个中央位置还是分布在全世界的多个地点均无妨。充分利用多点复制功能，将文件和数据库同步到多个远程服务器，从而确保所有人均能访问最新版本或

修订而不会影响性能。当用户完成任务时，

SOLIDWORKS PDM Professional 会自动向相应团队的适当人员发出通知，其中包含用于执行按需复制的超链接。

主要多站点复制功能包括：

文件库复制功能：

本地文件访问

使用复制的文件服务器，甚至可以快速高效地在本地访问大型CAD 文件，而没有漫长的响应时间延迟。

计划的复制

在非高峰时段，当WAN 流量较低时，可安排在多个服务器间进行多点复制。轻松配置复制方案，以最大限度缩短响应时间，例如仅添加远程站点需要的库的特定领域，或仅复制最新版本的文件。

按需复制

只需访问文件即可启动到本地服务器的按需复制。即使新文件尚未与本地服务器同步，用户也可使用新的文件和版本。随时可以下载或访问您需要的文件版本。

数据库复制功能：

多个辅助只读数据库

使用Microsoft SQL Server Enterprise 中的Always On 可用性组，SOLIDWORKS PDM Professional 可以将只读数据库操作（例如库搜索和浏览）指向本地复制数据库，从而大幅提高高延迟环境的性能。

同步或异步复制方案

数据库复制方案可定义为同步或异步，具体取决于复制是在低延迟环境中用于服务器负载平衡（同步），还是在高延迟环境中用于提高性能（异步）。

PDM 自定义

使用SOLIDWORKS EPDM 中全面的配置和定制工具，设计您的SOLIDWORKS Enterprise PDM (EPDM)实施以满足您的产品开发环境的独特要求，并定制您的系统以满足您的确切需求。使用预定义的库之一实施开箱即用的软件。为最大限度提高生产效率、协作和交流方面的好处，许多公司扩展了该系统以包括其他部门、实现附加流程自动化并与其他业务系统连接。

您可以利用以下功能来定制您的SOLIDWORKS EPDM 实施：

可配置的表格

?数据卡—许多其他PDM 系统只是提供信息列表，与这些系统不同的是，SOLIDWORKS EPDM 通过数据卡来提供更强的灵活性。此功能可通过拖放式控件轻松进行配置，能够以最适合您的格式显示数据。使用图像、下拉列表、单选按钮、复选框、文本字段、其他对象或组合来填充数据卡，并定制您的PDM 实施。

?用户输入表格—利用这些表格捕获用户的输入，同时创建新文件或文件夹结构，并自动将此信息传入新对象。此工具通过减少所需的手动输入量来提高数据的一致性和质量。

搜索卡—利用“搜索卡”可以为搜索条件配置输入表格以适合不同用户和部门的需求。某些部门可能只需要单个输入字段（例如用于搜索零件号），而其他部门或用户可能需要搜索多个属性。

SOLIDWORKS API（应用程序编程接口）

借助SOLIDWORKS EPDM 软件包含的SOLIDWORKS API，使用通用编程语言创建定制插件或自动化程序。全面的API 帮助系统和代码示例可帮助您加快定制功能的开发速度，最大限度提高PDM 投资的回报。

Dispatch

使用SOLIDWORKS EPDM Dispatch 工具，无需编程专业技术即可创建和执行许多定制任务。利用此易用的工具，您可以执行许多由事件自动触发或由用户通过上下文右键单击菜单手动启动的系统操作。

定制报告

使用内置的SOLIDWORKS EPDM 报告生成工具或Microsoft? SQL Server Business Intelligence 软件创建定制报告或仪表板，以监控进度或获得系统相关统计来帮助制定业务决策。

CAD 搜索

集成式CAD 搜索

使用SOLIDWORKS 3D CAD软件中的搜索功能，在计算机网络、库、SOLIDWORKS PDM 或Internet 中快速查找CAD 文件和信息。您将在搜索CAD 文件和模型、查找CAD 命令时节省时间，或者更高效地寻找有关使用SOLIDWORKS 的帮助和建议，从而加快您的设计过程。

CAD 搜索概述

快速查找所需的文件有助于简化产品开发。SOLIDWORKS FeatureManager（以及用户界面中的帮助搜索和命令搜索）中的SOLIDWORKS 搜索筛选器可快速提供解答并避免重复。使用SOLIDWORKS CAD 搜索，您可以：

?搜索个别文件、产品或类似项目（例如，所有“泵”）

?利用Windows? 桌面搜索的强大功能

?从SOLIDWORKS 文件探索器中查看和搜索目录

?搜索您希望了解或使用的命令

?搜索帮助系统—包括相关的在线知识库文章和社区论坛

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

浪潮主数据管理产品典型客户案例

浪潮主数据管理产品典型客户案例浪潮集团有限公司 2015年1月

目录 1.中储粮油脂主数据管理 (3) 1.1. 项目背景 (3) 1.2. 建设内容 (4) 1.3. 项目成效 (6) 2. 中国中铁物资主数据管理 (8) 2.1. 项目背景 (8) 2.2. 建设内容 (9) 2.3. 项目成效 (10) 3. 中交天津航道局数据整合 (12) 3.1. 项目背景 (12) 3.2. 建设内容 (14) 3.3. 项目成效 (14) 4.上海建工财务主数据管理 (16) 4.1. 项目背景 (16) 4.2. 信息化建设情况 (17) 4.3. 项目成效 (19)

1.中储粮油脂主数据管理 1.1. 项目背景中国储备粮管理总公司是中央直接管理的涉及国民经济命脉和国家经济安全的重要国有骨干企业，注册资本166.8亿元人民币。其主要任务是受国务院委托，具体负责中央储备粮的经营管理。中国储备粮管理总公司是目前中国最大的粮油企业之一，拥有强大的粮油收购、仓储、物流、加工和销售能力。中储粮油脂有限公司是中国储备粮管理总公司设立的专门负责油脂油料经营管理的专业化公司，其主要任务：一是管理中央储备油脂油料，确保中央储备油脂油料数量真实、质量完好，确保国家急需时调得动、用得上；二是执行国家对油脂油料市场的宏观调控任务，维护市场稳定，维护农民利益；三是搞好中央储备油脂油料轮换，开展油脂油料经营，提高市场占有率；四是发展油脂加工产业和物流体系，延伸产业链条，逐步将公司发展成为集仓储、贸易、加工和进出口为一体的大型专业化油脂油料公司。中储粮油脂有限公司经营范围为：中央储备油脂油料的收购、储存、加工、销售及相关业务；粮油收购、储存、加工、销售、检验及相关设备、材料、包装物销售；进出口业务。中储粮油脂有限公司目前直接管理的储备油脂油料储备库遍布全国各地，并全资或控股拥有各类油脂油料加工厂、粮油中转、贸易、期货经纪公司等多家企业。

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

主数据管理和产品信息管理的商业价值

IBM 软件团队，信息管理 2006 年 8 月主数据管理和产品信息管理的商业价值作者：高级营销经理 Gaurav Deshpande 和行业市场营销经理 Prem D'Cruz

2 介绍 3 什么是主数据管理？ 6 制造业公司为什么应该考虑 MDM？ 10 产品信息管理解决方案 11 总结 11 如需更多信息介绍 Chris 是一名赛车爱好者，他正在浏览 Web 网站，寻找一个进气口系统，以大幅度提高他的赛车的动力。他找到了一个称为 Typhoon 的产品，但是制造商的 Web 网站让他很失望——上面只有基本的信息：部件号码、尺寸和说明，但是没有订购细节。在打过无数次电话之后，他发现，他的特许经销商和本地汽车零件零售商都没有这种部件的库存，这迫使他转向了一家在线分销商。Chris 焦急地等待着他的新部件；现在，从他订购它起已经过去了 10 天，而那家分销商则指责制造商发出了错误的部件。因此，Chris 放弃了它的采购，并转向一家竞争对手的产品。这个故事听起来熟悉吗？在制造业（汽车、航空与航天、电子和工业公司）中，管理产品和客户信息是一项巨大的挑战。今天，糟糕的信息和断裂的流程是行业中隐藏的危机。这种在运营效率方面的矛盾导致客户不满意或损失无数的机会。无论是产品号码、项目关系、服务代码、保障信息或是客户身份，只应有单一条目的信息却可能拥有多个值，分散在多个位置。这些问题使它们自己在各个组织如今面临的无数挑战之中脱颖而出： ? 实时访问产品和部件信息及可用性； ? 销售工具（如配置程序）和产品指南缺少最新信息； ? 在上下文中访问非结构化信息——技术手册、服务公告、铃音、图像、数据表、计算机辅助设计 (CAD) 图纸和指导视频； ? 重复使用部件和组件以降低设计和采购成本； ? 能够将产品数据和供应商与客户数据联系起来，形成更有意义的商业洞察； ? 顺畅新产品推出、保修和返还的流程； ? 缺乏全方位的客户视图，不能改善并开展差异化服务。

产品数据管理培训资料

?全面认识产品数据（BOM、研发文档、图纸、研发过程数据、数据评审信息）的管理模式。以大量案例与事例，认识研发、供应链、销售、客户服务与产品数据的联系，从而帮助企业理顺产品数据管理，制定和实施企业产品数据业务发展规划。 ?全面学习PART（零部件）、BOM（Bill Of Material,物料清单）、过程文档和技术文件等各类产品数据版本管理方法、流程、工作模板。了解PLM系统中产品数据组织形式，了解产品数据管理IT化最佳实践。 ?重点掌握在IPD流程体系下的产品数据评审体系，以及产品数据准确性管理方法，并学习如何建立起产品数据齐套性管理方法，建立起企业产品数据高质、安全的长效解决机制。 ?掌握在企业建立系统完整的EC（Engineering Change,工程更改）流程体系、理顺控制产品数据变更与文档变更的关系。了解PLM系统中EC流程最佳实践。 ?掌握面向客户、面向供应链的BOM结构设计原理，掌握优化产品制造和销售模式的BOM设计方法。?介绍如何配合产品研发流程的产品数据管理，产品数据业务发展方向。以及相关PLM支撑系统介绍。产品数据为BOM、研发文档、图纸、研发过程数据、数据评审信息的整合和升华，产品数据管理是系统化的产品数据管理方法、流程、规范及其IT系统。产品数据不但是产品研发过程和成果的记录，而且是企业ERP、CRM等IT系统的重要基础数据，对现代企业良好运转有重要影响。尤其重要的是，产品数据是将员工个人技术和经验转化为企业技术资产的关键途径，使得企业正常经营和发展不依赖于少数员工。产品数据管理是企业研发实现并行化和规范化提供支撑，是研发与供应链、销售、售后服务部门之间的桥梁和纽带。产品数据管理为企业提高研发效率，改善研发与企业供应链及销售、售后服务等部门的协作，以及建立企业实现多开发中心、多制造中心，提基础平台。 ●为什么企业高度依赖员工个人技术和经验，一旦流失技术骨干就会严重影响企业经营？ ●为什么研发工程师技术水平很高，但是在新产品投入批量生产后却发现图纸、清单错误百出，造成大量错货、错料，不仅导致大量经济损失，而且还导致恶劣的市场影响，使研发部门颜面扫地？ ●为什么产品发生故障的原因，常常不是因为高难技术问题，而是源于一些简单的零部件？为什么类似的故障反复在不同产品出现？

大数据处理框架选型分析

前言说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和

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

主数据管理研究报告

主数据管理研究报告作者：TDWI Wayne W. Eckerson1 译者：ChinaBI 焦有章摘要主数据由一系列的定义了业务实体的事实组成，事实可能用于对一个实体建立多个定义或视图。主数据中的实体提供多个IT系统交互过程中的业务连贯性和数据的完整性。在2006年TDWI的网络调查中，主数据中最常界定的业务实体是客户（74％），其次是产品（54％）和会计科目（56％）。其他实体，包括商业伙伴（49％），雇员（45％），地区（41％），销售联系（25％），和固定资产（21％）。根据实际情况，MDM解决方案分为三种。操作型MDM被集成到操作型应用ERP、CRM、财务等。分析型MDM主要应用在数据仓库中，因为数据的变迁和目的而创建新的数据结构。企业级MDM 包括操作型MDM和分析型MDM，并且是比它们更广泛的概念， MDM已经在大型应用中实践过，如数据仓库中的分析型MDM和ERP中的操作型MDM。目前的趋势是将MDM独立出来，作为一个单独的解决方案，因此它能够实现企业更大范围内集成主数据和更多系统的相关定义。今天，很少机构(20%)单独实施MDM，尽管大部分(76%)部署了企业范围内的MDM。在TDWI关于MDM的调查中，83%的受访者认为企业面临着没有主数据的困窘，54%的人认为他们从良好的主数据中获得了收益。MDM对数据仓库和商业智能有更深的影响，报告(81%)和BI(54%)功能都基于主数据的质量。例如，汇报数据时，主数据能够帮助得到精确的报表，回答关于数据的变迁问题。但是主数据也影响其它的业务功能，像客户服务、市场、采购、生产计划和供应链。并且它帮助解决企业整合的问题，像合并、收购和重构。设计MDM软件方案的第一步是决定业务实体和它们的存储模型，是层次、多维、面向对象、关系型或者是平面数据。早期的MDM有一个常见的数据同步的争议，已经开始寻找机会改进。成功的关键因素是，需要机构中的业务人员参与业务实体的定义，定义才是有效和有用的。同样，主数据实现它的目标-共识的定义和应用的一致性，必须完全的公开共享，它要求一个集中的机构执行这项任务，例如数据民主委员会。这些如何管理数据的正确措施对于机构和人员配置有重要影响。主数据管理概览对于IT业的许多人，最近十年就是关于整合的十年。整合客户数据，整合应用，为BI整合数据，与合作伙伴整合，通过Web services与政府整合。实际工作中越来越多的人称之为主数据管理(master data management ,MDM)。因此，很多主数据管理专家和它们的业务商业伙伴都在问：“什么是主数据管理？为什么要关注 1本报告版权归属TDWI，是TDWI免费公开的报告。为了促进商业智能在国内的传播，ChinaBI（中国商业智能网）将之翻译成中文。如果文中有表达不准确的请参考原文，欢迎大家来信批评指正，译者email： jiaoyouzhang@https://www.360docs.net/doc/827160271.html, 同时，也欢迎大家到https://www.360docs.net/doc/827160271.html, 下载频道或者论坛资料中心下载其他资料。

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value)。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1大数据下数据驱动的决策方式目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、 EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150 亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，

产品数据管理(PDM)与产品全生命周期管理(PLM)课案

产品数据管理(PDM)与产品全生命周期管理(PLM) 摘要：产品全生命周期管理是企业实现制造业信息化的必经途径，也是企业提高自身竞争力的重要手段。本文重点讨论了产品生命周期管理的主要研究内容，它的核心思想，并在此基础上探讨产品生命周期管理的技术架构及其主要功能。初步阐述了我国实现PLM的重要性。关键字：PLM；PDM;技术架构；信息孤岛； Abstract: the products lifecycle management is the necessary way for enterprises to realize manufacturing informatization, and is the key methods to improve their own competitiveness. Th is paper discusses the main research contents of products lifecycle management and its core idea s, and based on this we discussed the technology framework and main functions of products lifec ycle management. The article expounded the importance of PLM technology in China. Keyword: PLM; technology framework; Information Island; 前言经济全球化和工业信息化使制造业竞争环境、发展模式和活动空间等发生了深刻的变化，这些变化对制造业提出了严峻的挑战。为满足日益变化的客户需求，产品制造商需要从以生产推动销售的方式，转变到按客户需求订单安排生产的方式。特别是近年来兴起的企业外包业务和单一的客户需求的增加，生产厂商只有降低产品成本、提高产品质量、加快产品上市时间，以及为客户提供优质的产品服务，才能最终实现企业利润最大化，实现企业生产经营目标。人们已经认识到产品全生命周期管理对企业作为一个集成系统运行的重要性。可以认为，产品全生命周期管理是适用于企业过程、组织方式的技术，具有强烈的企业运行模式的背景。[1] 产品生命周期管理PLM自提出以来，便迅速成为制造业关注的焦点。PLM结合电子商务技术与协同技术，将产品开发流程与SCM、CRM、ERP等系统进行集成，将孤岛式流程管理转变成集成化的一体管理，实现从概念设计、产品设计、产品生产、产品维护到管理信息的全面数字化；实现企业知识价值的提升与知识共享管理，产品开发与业务流程的优化，从而全面提升企业生产效率，降低产品生命周期管理的成本，以提升企业的市场竞争力。随着计算机技术的快速发展，各种单元软件(CAD/CAM/CAPP等)和企业管理软件(ERP/SCM等)在企业中得到广泛的应用。在产品全生命周期管理过程中由于采用不同的系统、不同的应用、不同的技术平台，使得产品数据难以顺畅流动，导致产品数据资源不能共享，

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

产品数据管理

产品数据管理产品数据管理（Product Data Management）什么是产品数据管理（PDM） PDM是以软件为基础的技术，它将所有与产品相关的信息和所有与产品有关的过程集成到一起。产品有关的信息包括任何属于产品的数据，如 CAD/CAM/CAE的文件、材料清单(BOM)，产品配置、事务文件、产品定单、电子表格、生产成本、供应商状态等等。产品有关的过程包括任何有关的加工工序、加工指南和有关于批准、使用权、安全、工作标准和方法、工作流程、机构关系等所有过程处理的程序。包括了产品生命周期的各个方面，PDM使最新的数据能为全部有关用户，包括从工程师、NC 操作人员到财会人员和销售人员均能按要求方便地存取。与PDM常常相关的术语有：电子数据库、过程或过程控制、结构、配置管理/改变控制、接口和集成等。 PDM之源初探知识经济推动信息交流与管理人类社会离不开信息交流与沟通。信息交流的方式与程度倍受社会环境、文化氛围以及经济基础的影响与制约。

未来学家托夫勒曾指出：人类社会发展的第三次浪潮中出现了“知识经济”这样一种新的经济范畴。知识经济极大地推动了人类社会的发展，并促使社会产生了五大变化： ?资本性质的变化 ?生产方式的变化 ?就业方式的变化 ?生产速度的变化 ?产品价格的变化其中生产方式的变化意味着大规模集约化生产方式已不是最先进的生产方式。世界上已有很多新型企业以灵活多变的方式根据客户不同的需求而组织生产。这种生产方式的特点概括为“高速度，低库存”。它以科学的管理、有效的运作来随时接受订单、随时生产，并且无需为此增加成本。生产速度的变化意味着将淘汰那些看似成本低廉、但是生产周期过长的产品和企业。在第三次浪潮中，“快速达到既定目标”对企业显得越来越重要。时间的任何一瞬都比前一瞬更值钱，因为现在的一瞬可以比以前做更多的事情。从这个意义上来说，高效、准时比低廉的劳动力更重要。对企业来说，“Time to Market”永远是第一位的。以上这两方面的变化导致着人们观念的变化以及生产行为的变化，变化的显著特点是强调科学的管理。管理离不开信息，离不开IT技术。人们必须寻求一

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》学院：国土资源工程学院班级：测绘121 姓名：王易豪学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析引言大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

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：

产品数据管理(PDM)技术概述

产品数据管理（PDM）技术概述 1产品数据管理系统(PDM)发展及现状 1.1PDM技术的基本概念及产生的背景产品数据管理(PDM)是以软件技术为基础，以产品为核心，实现对产品相关的数据、过程、资源一体化集成管理的技术。PDM明确定位为面向制造企业，以产品为管理的核心，以数据、过程和资源为管理信息的三大要素。它继承并发展了CIM(Computer integration Manufacture)等技术的核心思想，在系统工程思想的指导下，用整体优化的思想对产品设计过程进行描述，规范产品生命周期管理，保持产品数据的一致性和可跟踪性。其进行信息管理的两条主线是静态的产品结构和动态的产品设计流程，核心思想是设计数据的有序、设计过程的优化和资源的共享。在20世纪的60、70年代，企业在其设计和生产过程中开始使用CAD、CAM等技术，新技术的引用在促进生产力发展的同时也带来了新的挑战。对于制造企业而言，虽然各单元的计算机辅助技术己经日益成熟，但各自动化单元自成体系，彼此之间缺乏有效的信息沟通与协调，这就是所谓的“信息孤岛”问题。进入20世纪末，以信息技术为主要特征的高新技术飞速发展，推动了技术进步和经济全球化，加速了技术革新、管理革新，企业面临的商业环境和市场环境发生了根本的变化。具体表现在以下几个方面：（1）技术进步和高新技术的应用，信息量急剧增加。（2）全球化市场与全球化竞争。（3）用户对产品的需求呈现多样化和个性化。（4）产品更新换代加快，生命周期缩短，人们对交货期的期望越来越高。（5）生产方式的多样化。但很多企业在技术、管理、技术与管理的协调发展以及适应新的生产模式和管理模式等方面还存在一些问题，影响了企业的竞争能力和向现代企业的发展。这些问题具体表现在：（1）设计手段和加工技术落后。（2）管理落后，特别是技术先进性与管理落后的矛盾日益突出。CAD技术的全面推广，大大提高了设计质量，减少了差错，降低了返工率，大大提高了企业的产品开发能力和市场竞争力。但另一方面，却给数据管理带来了更多的困难，数据管理的落后更为明显，主要表现在：信息共享程序低、信息传递速度慢、文档管理落后、设计方式陈旧及应用集成效率不高等方面。（3）新的生产模式，如CIMS、并行工程、精益生产、敏捷制造等，对信息管理技术提出了更高的要求，不仅要求支撑技术能够支持多学科领域专家协同工作，而且要求把产品信息和开发过程有机地集成起来，做到在正确的时间，把正确的信息以正确的形式送达到正确的人手中。由于以上诸多方面对信息管理的需求，许多企业己经意识到：实现信息的有序管理将成为他们在未来竞争中保持领先地位的关键因素。产品数据管理（TIPDM）正是在这一背景下产生的一项新的信息管理思想和技术。