
大数据时代下企业开始关注主数据管理
如今,整个世界已经迎来了大数据时代。根据最新调查结果显示,到2020年,人类产生的数据总量将达到40ZB,全球范围内服务器的数量将会增加10倍,而由企业数据中心直接管理的数据量增加14倍,IT专业人员的数量增加1.5倍。随着数据在各行各业的渗透,以及人们对所积累的海量数据的挖掘与运用,“大数据时代”正在成为国际业界的热门话题。
大数据时代下,数据质量问题凸显
在大数据时代下,数据已经成为了企业的核心资产。大数据主要表现为四个特征:海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型、巨大的数据价值。企业可以根据需求对大数据进行处理和分析,从而挖掘其价值。大数据的核心价值体现不在于数据的数量大,而在于数据的质量高,因此数据管理正是大数据价值得以实现的必经之路。
主数据管理是提升企业数据质量的有效途径
主数据管理(Master Date Management,
MDM)在国内企业来说主要分为两种模式。一种是不同类型的主数据分别储存在多个异构系统内分开管理。例如产品主数据存储在PLM系统内,物料主数据存储在ERP系统内等等。另一种则是建立单独的主数据管理平台,将整个企业范围内的主数据集合起来统一管理。
对于大多数企业来说,目前主数据的管理方式大多为第一种,数据的采集和使用往往面临着以下问题:1)缺乏完整性和一致性,且存在大量数据冗余。2)数据共享过程中不知道以谁为“主”。系统间难以进行有效的信息交换、共享、统计和分析,无法形成决策依据。3)数据信息的建立及修改往往因涉及系统多造成人力的浪费和错误的发生。这些问题的存在最终会导致企业数据管理混乱。
为了使数据在整个企业范围内实现一致性、完整性和正确性,主数据管理平台的优势愈发凸显。搭建统一的主数据管理平台旨在帮助企业协调多系统和多部门的主数据资产――客户信息、产品信息、文件、电子邮件、视频等等,集中进行整理,并且以服务的方式分发给各个业务系统,MDM平台全面的展示了企业数据资产情况和聚合分配数据的持续状况,这种统一的管理模式对于大型的制造企业来说,无疑更为合理。其优势在于:
1.通过从各个应用系统中分离出主要的数据信息,使其成为一个集中的、独立于企业中各种应用的核心资源,并对其设定了统一的标准及明确的定义和范围,从而使得企业的核心信息得以重用并确保各个应用系统间的核心数据的完整性、一致性、准确性,消除了重复数据。
2.强化了对企业各业务系统的共性数据实体的数据和模型管理,改变了原来系统数据不共享、流程封闭的现状,降低了应用孤岛、数据孤岛出现的几率,增强了各系统在企业层面的互动,从而更好地优化企业业务流程,提升企业运转效率。
3.从IT角度来看,MDM系统增强了IT结构的灵活性,构建覆盖整个企业范围内的数据管理基础和相应规范,并且更灵活地适应企业业务需求的变化,同时,降低集成成本、接口成本、数据清理和维护成本等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28