主数据管理范文1
近年来，新一代信息技术与社会各领域深度融合，由此引发的大数据也呈现爆发式增长。据统计，目前全球所掌握的数据每两年就会翻倍。[1]数据的采集、存储、处理、传播的数量也爆炸式地增长。社会组织和企业实现数据共享，可使整个社会能更充分地利用已有的数据资源，减少数据采集和资料收集等重复劳动和相应费用。美国学者理查德?诺兰（Richard.L.Nolan）总结企业计算机应用的发展规律，认为有六个发展阶段：起步、扩展、控制、集成、数据管理、成熟，即“诺兰模型”。[2]结合我国的实际情况，可以综合划分为三个发展阶段：初级阶段、中级阶段、高级阶段。目前我国企业的信息化建设，大部分处于中级阶段，即“诺兰模型”的“控制”和“集成”阶段。目前许多企业开始重视企业基础资源数据的管理，马戎[3]研究了制造企业的数据集成资源管理的系统设计和实现。张巍巍等提出了基于云平台的企业数据集成框架。[4]本文提出了一种基于主数据分发管理企业数据集成资源管理平台的设计与实现。
1 系统需求分析
许多企业的应用系统是分别在不同时期由不同的开发商进行开发和实施，业务数据由各应用系统自采自用，数据源多，存放分散，各业务系统之间多采用点对点的人工数据交换方式实现信息共享；由于开发商的技术封锁，造成数据集成壁垒，普遍存在的数据多头重复采集问题，缺乏对数据的集中管理和有效集成，无法保证数据之间逻辑正确性校验，无法保证数据的一致性和唯一性。
随着业务协同要求的提高，对分散的数据系统改造优化提出了新的挑战。需要通过技术手段使相关信息在各系统之间有效同步、消除信息孤岛、减轻人工操作工作强度和减少错误，各系统之间必须进行必要的数据交换。通过梳理企业目前业务模型和已建及在建的信息化系统，建立信息资源标准体系，在此基础上梳理出主数据，并通过建立主数据管理系统实现对主数据的管理，最后通过建立数据交换服务系统，实现主数据管理系统与企业各业务系统之间的数据集成。
2 系统设计与实现
本平台的框架包括建立信息资源标准体系、主数据管理系统、数据交换服务系统三大部分，总体架构如图1所示，主数据管理系统和数据交换服务系统是基于信息资源标准体系建立的，本平台的建设成果，是后续的数据中心建设以及应用系统建设的基础。
平台的体系结构及功能组件如图2所示。在用户通过入口进入系统后，接触到的是系统的功能组件，这些组件是整个系统的核心功能点，包括：主数据建模、规则配置、主数据维护、主数据展现、信息分类编码维护、主数据、主数据同步和代办事项等。功能组件下面联结的是主数据的资源库，根据存储的数据类型不同，分为库、流程库、配置库和维护库。
除了功能组件外，应用支撑组件和主数据资源库也是紧密联结的，这些应用支撑组件在数据交换、工作流管理、用户/组织/角色管理及系统任务调度方面起到强有力的支撑作用。同时系统应用支撑组件通过企业服务总线（ESB）各种服务，外部系统调用这些对外服务与主数据管理系统进行数据交换。
主数据管理范文2
说到数据分析或者数据仓库，可能很多人都比较熟悉。但如果谈到主数据管理(MDM)，对于大多数人而言可能比较陌生。
记者近日对几家中小企业IT主管进行采访，当问到主数据管理时，只有一位被访者表示曾经听过这一名词，但对于具体的作用基本不了解。
其实，这正反映了主数据管理技术发展所面临的尴尬现状：虽然近两年已经有所发展，但仍局限于有限的客户范围内。那么，到底什么才是主数据管理呢？
什么是主数据
首先来看看主数据的定义。“主数据指的是企业最重要的数据。” IBM软件集团大中华区信息管理主数据管理解决方案顾问总监林世伟如是定义道。林世伟认为，要判断企业内的数据是不是主数据，可以把握两大方向：第一，主数据不是所有的数据，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，如客户、供应商、账户、组织单位、员工、合作伙伴等都是主数据。主数据是企业内能够跨业务重复使用的高价值的数据；第二，主数据也不是特定应用所特别专属的数据。
“主数据描述的应该是用户的核心业务。比如银行，银行最重要的数据是什么？其实是客户的数据。所以银行的主数据一般情况指的是客户数据。”林世伟说。
这里需要注意的是，有人会把主数据和元数据以及数据仓库混在一起。事实上，主数据和元数据、数据仓库有着很大的差别。
其中，元数据是指表示数据的相关信息，比如数据定义等，而主数据是指实例数据，象产品目录信息等。比如，某省地税开发了一套征收管理软件，以市为单位部署了17套，每套征收管理软件中的元数据都是一样的，但是主数据还是需要进行管理的。另外，主数据管理和传统数据仓库解决方案也不是一个概念，数据仓库会将各个业务系统的数据集中在一起再进行业务的分析，而主数据管理系统不会把所有数据都管理起来，只是把需要在各个系统间共享的主数据进行采集和。相对于传统数据仓库解决方案的单向集成，主数据管理更注重将主数据的变化同步到各个关联的业务系统中。
主数据管理需求升温
其实，说到主数据管理，在几年前就一直存在。只不过，当时用户更关心如何进行数据分析，所以更多地将精力和资源投入到数据分析、挖掘等系统的建设上，而忽略了主数据管理的应用。
“前几年，很多企业都在做数据仓库的建设，但由于数据本身质量存在问题，所以导致数据分析的结果并不准确，或者缺乏针对性。这样，数据分析系统的价值和效果就会大打折扣。”Informatica中国区首席产品顾问但彬说道。
举一个简单的例子：如果企业的一名客户在某一项应用程序中被称为“GE”，而在另一项应用程序中被称为”The General Electric Company”，那么面向客户的团队将难以准确地识别该客户账户中的销售额和营业收入、产品渗透率或销售和渠道覆盖范围。由于在多项分化的业务应用中以不同格式存储了相同信息的多个版本，迫使销售和渠道人员花费高达70%的工作时间来搜寻并核对这一信息，而只能利用余下的30%的时间与客户打交道，这种情形并不少见。
之所以存在这样的问题，很大程度上是由于业务发展的渐进性以及IT技术发展的渐进性造成的。
实际上，正是由于这种渐进性，使各大企业的业务系统经历了从无到有，从简单到复杂的发展过程，从而形成了一个又一个的业务竖井。使得一些需要在各个业务中共享的数据(主数据)被分散到了各个业务系统进行分别管理。分散管理的主数据由于不具备一致性、准确性、完整性，使得各个企业普遍存在着产品管理不力、供应商管理不力、订单管理不力等现象。
这时，一些用户开始意识到主数据建设和管理的重要性。“从去年开始，用户对于主数据管理的需求开始呈现明显上升的趋势，特别是一些大中型用户，对于主数据管理的需求十分迫切。”但彬认为，这种需求其实反映出一种变化，即用户对于数据质量的重视度越来越高。
特别是随着企业数据量越来越大，结构越来越复杂。而在企业所积累的海量数据中，真正能够称得上“黄金数据”的有价值的数据非常少。因为，很多企业的数据不仅分散，而且相互交叉重复。
显然，如果对这些数据进行分析，那么得到的分析结果质量也很难保证，对于企业而言，这种分析的价值也就可想而知了。
而解决这一问题的根本方法就是引入主数据管理。“主数据管理正在成为应对数据质量及数据管理一致性挑战的重要利器。”但彬说道。
主数据管理并非技术问题
那么，企业究竟该如何开展主数据管理的建设呢？
可能在很多人看来，进行主数据管理建设最重要的是如何选择并应用最新、最好的技术。但事实上，企业进行主数据管理的建设，技术固然很重要，但更重要的是如何让技术和业务需求很好地结合起来，为业务目标来服务。
“主数据不光指需要共享的数据，更包含需要共享的业务规则和策略。”但彬认为，进行主数据管理建设，首先要做的就是进行业务的规划和咨询，找出业务的痛点。“IT服务商要帮助企业进行分析，看看是整体架构的问题，还是只是一类业务的问题。这样才能针对业务问题来做出整体的规划，制定统一的标准。”
在但彬看来，一个主数据管理解决方案不仅仅是一个软件平台，往往还包括一系列的最佳实践和方法，一些相关的业务团队以及特定的数据处理功能。因此，企业在进行主数据管理建设时，一定是以业务为核心，从业务需求开始。“主数据管理方案的实施首先依赖于要处理什么样的业务难题。只有关注业务的方式才能实现主数据管理方案，从而解决特定的业务难题，提供切实的商业价值，并在短期内获得显著的投资回报。”但彬说。
例如，A公司是一家是做胶卷的企业，它有非常成功的影像技术，A公司老板有一个新任务给企业的CIO,以增加企业的销售机会，老板想知道最好的400客户是谁?如何能帮到该企业老板确认谁是那400个最佳客户?
但是，这家企业内部的组织结构十分复杂，而且企业内部有很多不同的系统，关于客户的一些数据都分散在各个系统之中,在这些系统中，可能每个客户的名称、数据格式等也有很大差别。因此，CIO很难在现有的数据质量下完成老板所交代的任务。
在这种情况下，进行主数据管理的建设就显得十分必要，而且也会产生很大的业务价值。通过客户主数据管理建设，企业可以建立一个统一的客户管理视图，CIO自然也就可以了解每个客户对于公司的重要性如何了。
主数据管理建设刚刚开始
企业在进行主数据管理建设时，还应对其建设的难度和持续时间做好充足准备。因为，无论是数据质量的维护、数据的收集，还是主数据管理本身都不是短时间内可以完成的，也不是完成即可结束的项目。“一般企业，做一项主数据管理建设的周期至少在6个月以上。”而且，但彬认为，这还仅仅是一个开始。在他看来，主数据管理建设对于企业而言，是一段旅程，而不是终点。“主数据从一个地方开始，不断地改变、升级，必须有一个可以不断扩展的模型，来适应企业发展，同时还要把多重的业务实体包含在里面。”
确实，随着企业采用云计算、社交媒体、移动计算以及大数据软件来更新他们的IT系统时，企业的数据构成将会越来越复杂，越来越难以管理。Gartner预测，至2015年，整体MDM和客户数据解决方案MDM这两个市场的5年复合增长率均接近20%。这意味着，在企业要面临来自云计算、社交媒体和移动领域前所未有的数据增长时，对MDM技术的需求也将随之增长。
主数据管理范文3
结合当前工作需要，的会员“hinunhw”为你整理了这篇统计局数据管理中心主任先进事迹范文，希望能给你的学习、工作带来参考借鉴作用。
【正文】
统计局数据管理中心主任先进事迹
邹斌，男，汉族，1983年出生，现任自治区统计局数据管理中心主任。2018年3月他主动请缨到都安瑶族自治县永安镇安居村担任党组织第一书记。
驻村两年多来，邹斌始终把带领群众脱贫致富作为头等大事，舍小家、顾大家，在基层无私奉献。他带班子、谋发展、跑项目、搞产业，使所驻村发生了翻天覆地的变化，带领安居村2019年顺利实现了整村脱贫摘帽。
不期而遇是最美好的邂逅，就像他和安居村的故事一样。故事还得从2017年8月21日说起，那天他和往常一样正乘车前往安居村开展结对帮扶工作，在车上他冥冥之中发了一条朋友圈“安居村，第四次，还是第五次去了，这次意义和以往不太一样，责任感更清晰，也许我该趁机好好了解一下她，说不定未来的两三年我就要陪她一起完成脱贫攻坚任务”。想不到一语成谶，半年后当组织号召新选派第一书记时，他第一个主动报名参加，就这样，2018年3月19日正式开始了他的扶贫之旅。
记得刚到任时，他内心是忐忑的，因为安居村是都安县48个深度贫困村之一，2018年贫困发生率还高达51.6%，自然条件十分恶劣、各项基础设施十分落后，产业几乎空白，党建基础薄弱，脱贫攻坚工作压力十分巨大，是否能顺利完成局党组交给他的任务，如期实现安居村整村脱贫摘帽，他的心里也没有底。在短暂的不安后，他让自己冷静了下来，他告诉自己既然来了，就必须勇敢面对，他暗下决心，再难的骨头也必须啃下来。走访全村后，他基本掌握了村里的情况，他找到村两委一起商量，共同制定了以党建引领脱贫攻坚，重点抓好基础设施建设、难点突破产业发展的总体脱贫思路。
干事创业，人是最重要的因素，他一方面通过抓党建激发党支部和村两委人员的战斗堡垒和模范带头作用，另一方面努力协调好各方人员关系，让驻村工作队、帮扶干部等形成合力。安居村从软弱涣散的党支部一步步蜕变成现在的“先进基层党组织”和“五星级党支部”。成就感和荣誉感促使他更加努力工作。
基础设施是脱贫的硬杠杠，也是群众最期盼的，必须解决好。他的想法就是群众需要什么我们就干什么，这几年他写请示，跑部门，求领导，只要有机会他都会去试一试，成效还是很明显的。近两年多来，新建集中水柜9个；农村电网改造容量提升到原来的10倍；全村所有道路均实现水泥硬化；共实施危房改造120余户，搬迁26户；新建通讯基站3座，电信宽带接入近200户。安居村的面貌发生了翻天覆地的变化，群众满意了，他们的安居梦终于得以实现。
发展产业是脱贫攻坚的根本之策。在后盾单位的帮助下，安居村的产业实现了零的突破并不断壮大，他更是倾注了大量心血，下大力气发展起了以“贷牛（羊）还牛（羊）”为主，以中华蜜蜂养殖和粮改饲为辅的安居特色扶贫产业，取得了明显的成效。目前占地10000平方米的安居肉牛养殖基地已投入使用，肉牛存栏135头，计划近期再引进200头，配合400亩高产“粮改饲”项目，每年为村集体增收超过20万元，覆盖带动贫困户120余户，户均增收1000元以上；135箱中华蜜蜂已于成功取蜜，年产值预计超过10万元。随着安居产业的不断发展，安居村村集体经济从2016年的0元，发展到今年的近90万元，成为都安县唯一一个超50万的经济强村。
主数据管理范文4
摘 要 装备仓库存储的物资种类繁杂、数量庞大，传统数据库已逐渐不能满足装备仓库管理的需要。主动数据库的特点使可以装备仓库的日常管理变得更简便，减少了工作量。本文论述了如何在装备仓库中运用主动数据库。
关键词 主动数据库；装备仓库管理
主数据管理范文5
1主数据管理系统总体设计
1.1主数据管理范畴和机制①主数据的结构和信息分类编码在省局主数据管理系统中统一管理，由主数据管理系统对主数据的结构和基础编码分类进行定义。②零售户、卷烟品牌、卷烟规格、供应商、组织机构、人员六个主数据的内容在维护方业务系统中管理；行政区划的内容在主数据管理系统中维护。③主数据通过企业服务总线发送给各业务系统，各业务系统从企业服务总线接收基础编码分类，实现统一共享。④主数据内容维护方必须对主数据进行业务校验和技术校验，严格按照主数据系统定义的主数据结构将主数据信息通过企业服务总线推送给主数据管理系统。⑤主数据系统在接收到业务系统传送过来的主数据时，根据已定义的结构和范围等规则对于共享数据、有校验依据的关键内容等进行校验，并通过企业服务总线将其同步到其他使用方业务系统中。⑥使用方业务系统通过从企业服务总线接收相应的主数据内容。1.2数据交互方式主数据管理系统和业务系统的数据交互是双向的，通过ETL和对外接口实现，既可以从业务系统向主数据管理系统同步数据，也可以从主数据管理系统向各个业务系统对外数据。对外接口包括/订阅、WebService、和批处理等方式。
2主数据管理系统功能设计
2.1体系架构从浙江烟草实际出发，主数据管理系统的体系架构如图1所示，包含功能组件、应用支撑组件和对外服务三个层次。功能组件层是主数据系统的核心层，为用户提供了主数据操作和维护功能，应用支撑组件层是主数据系统的基础层，为功能组件层提供基础技术环境支撑，对外服务层负责与企业服务总线的数据交互，通过与集成平台企业服务总线的对接，实现与外部各业务系统的数据通信。图1 主数据管理系统体系架构2.2功能设计2.2.1主数据模型维护主数据模型维护是数据建模阶段主要使用的功能，提供对主数据模型的新建、修改、、取消、删除和查询，并可以配置主数据表之间的关联关系。2.2.2主数据规则维护主数据全局规则是指主数据表在没有配置展现方式的情况下，定义的主数据表和系统角色对应的默认展现规则，可以认为是与角色相关的一系列权限设置。主数据生成规则是通过预先定义好的逻辑规则自动生成某一个主数据属性的值（可以认为是主数据实例的某一属性值），而这种特定的逻辑是通过预先写好的程序代码实现的。2.2.3主数据内容维护在维护主数据模型和主数据规则之后，就可以对主数据实例进行维护。主数据维护包括主数据的新建、修改、删除、查询、启用、停用、导入、导出等功能。2.2.4主数据展现主数据展现包括主数据查询和主数据下载两个主要功能。主数据下载是向用户提供系统中已主数据内容的下载，根据用户权限的不同，下载主数据的范围也有所不同。2.2.5主数据日志查询日志监控提供对主数据模型、主数据实例维护过程中的操作日志查看功能，监控主数据系统的变化情况，便于追溯历史信息。2.3接口设计主数据管理系统定义主数据相关结构与编码规范，各维护方业务系统通过集成平台MQ方式将经过校验的主数据传送给主数据管理系统，主数据管理系统通过集成平台MQ方式进行统一分发，将主数据分发给各使用方业务系统。考虑到业务系统可能存在的异常情况，主数据管理系统支持业务系统通过Webservice方式主动到主数据管理系统查询主数据的同步方式。主数据管理系统提供的主数据交换服务列表包括主数据系统查询、接收和推送接口以及业务系统推送、接收接口。2.3.1交换模式①推送模式主数据维护方业务系统变更主数据后，调用推送接口将主数据信息同步到主数据管理系统中，主数据管理系统调用接收接口接收主数据信息；主数据管理系统接收到变更的主数据后，调用推送接口将主数据推送到企业服务总线（MQ）中，主数据使用方业务系统调用接收接口接收主数据信息，更新到使用方业务系统中。②查询模式主数据使用方可以通过调用主数据提供的查询服务接口查询最新的主数据信息。2.4部署模式由于业务系统物理设备较为集中，因此对主数据管理系统采用了集中部署方式。主数据管理系统集中部署到总部的节点，总部的用户之间通过内网直接访问主数据管理系统，下属的分支机构用户则通过行业网访问总部的主数据管理系统。这种部署方式的好处是总部可集中管理企业主数据，部署和管理模式相对简单，消耗成本低。
作者：颜时锋 单位：中国烟草总公司浙江省公司
主数据管理范文6
【关键词】：石油物探；数据库；管理技术
中图分类号：C93文献标识码： A
1、前言
物探装备及物探技术随着电子计算机技术的高速发展也飞速的发展着，在石油勘探领域中，物探技术水平有着举足轻重的作用，从石油物探技术发展趋势来看，地震采集处理一体化技术、勘探数据管理与决策、三维可视化技术、虚拟现实技术、油田开发油藏管理与检测等技术都将是发展完善的目标，而他们都离不开综合数据库管理技术，它作为信息化建设中的一个部分很需要去研究和发展。本文以下内容将对石油物探中数据库管理技术的研究与应用进行分析和探讨，以供参考。
2、数据库管理系统总结架构设计
数据单纯的存放在主库中并没有任何价值，数据的价值是以应用来体现的，因此，如何方便有效的应用数据才是主库建设的最终目标。方便有效的应用数据，从数据库方面的体现就是建立高效并与业务需求最为接近的视图，这是业务专家对业务的提炼成果。如何合理的记录成果，并展现给业务单位，是数据库系统的一项重要内容，各种业务数据与日俱增，而这些业务数据可能是来源于各类专业库或业务单位提交的文件资料，这些数据才是主库生命力的来源。因此，需要将各种数据吸收整理进入勘探开发中心主库，开发应用系统，系统采用B/S模式设计。主库管理系统涵盖数据库管理、模型管理、应用管理及数据管理四个方面的核心功能，也是一套对数据结构及数据变动进行监控管理的系统。系统需要跟踪资源建设变化、统计数据入库情况和建立元模型库，进而跟踪模型变化数据字典，最终集模型管理，数据库管理、应用及数据管理应用为一体的数据运维平台。
3、模型管理与元数据管理
3.1、模型管理层
本模块功能主要为数据中心模型组提供模型管理及主库升降级功能，给其他各室、组提供模型浏览下载。主要功能：模型管理、主库升降级、模型协同工作、模型信息浏览、下载申请审批、模型下载。主要是模型管理员用来对模型进行管理，对主库进行升降级，让模型组成员对模型进行协同修改工作。而元数据管理模块是应用管理和数据集成的基础，实现创建，维护元数据及按元数据给用户授权。主要功能有专业分类管理，元数据管理，元数据权限管理，元数据映射关系管理。
3.2、元数据管理层
对于不同数据数据库的数据库名称、表、字段、约束、索引、视图、触发器等元数据是数据定位，从而快速查询管理的关键数据，需要专门建立应用层以达到高效管理的目的，现在以元数据管理，元数据权限管理，元数据映射关系管理三个模块进行应用层的开发。数据管理元可以对某个元数据进行修改，并将修改信息进行保存，还可设置查询条件对元数据进行查询，并将查询导出。而元数据管理权限模块可以设置查询条件对元数据进行查询且数据管理员可以选择某一元数据，并对之进行权限设置。在元数据映射关系管理模块数据管理员可以对查看某个表的映射关系，还可以对某个表的映射关系直接导出到本地硬盘。
4、应用管理
应用管理是中心主库建设与管理研究系统的一部分，用户进入本模块都会有统一的权限校验，然后根据用户权限来操作具体的功能模块。主要是实现对应用层的元素查询、对上层应用系统提供数据服务的接口功能、对应用层的管理及web service 的管理等功能。Web service 是一个应用组件，它逻辑性的为其他应用程序提供数据与服务。各应用程序通过网络协议和规定的一些标准数据格式来访问Web service，通过Web service内部执行得到所需结果。Web service可以执行从简单的请求到复杂商务处理的任何功能，一旦部署以后，其他Web service应用程序可以发现并调用它部署的服务。应用层管理界面用户可以设置好查询条件点击查询按钮即可查询出符合用户查询要求的应用层数据，也可以点击专业分类树菜单中节点来查询应用层数据，还可以点击查看所有按钮即可查看用户自己提的所有应用层数据，且对于显示的应用层数据，用户可以对之进行查看、删除操作，如果用户所查看的应用层数据还未，则还可以进行编辑操作。
另外，普通用户进入专业数据统计页面看到各个专业的调研数据量、掌握数据量、数据库中数据量的比例图，点击库中数据量可进入查看所选专业在库中数据情况。有时在分析数据时还需要从不同的主题入手去统计，于是根据不同的关键字去统计数据很需要这种功能的实现。经过一系列的操作后，可以实现对每个月的数据统计情况的应用层建设，这样就可以查看每月数据统计结果。
4、结尾
石油数据库技术是近年来数字油田的信息化建设的重要部分，在专业数据库、中心主库和项目数据库的三层构化设计下，物探数据时贯穿整个油田生命周期的相当重要的一部分，如何将这些数据也能利用数据来很好的管理，以提高利用资料的效率，仍很值得去研究。
【参考文献】
[1]《国内外物探技术现状与展望》曲寿利等，石油工业出版社
