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主数据治理平台培训规程
1.2涉及方案 主数据管理平台可以和数通畅联另一款产品企业服务总线组成基础数据治理解决方案，解决各个系统之间的数据分散、重复，未完全形成业务闭环，数据孤立不能互通，数据统计不一致，企业主数据（组织、人员 2.1培训目的 主数据管理平台主要培训目的如下： 1.了解主数据管理平台以及基础数据治理方案； 2.了解主数据管理平台的全生命周期的管理过程； 3.了解主数据管理平台的四种功能模型（简单列表、主从管理、 4.3数据下发分发 数据下发分发主要消耗0.2人天，数据下发分发主要培训内容包括： 1.如何进行主数据的分发，包括主数据分发与其它业务厂商的集成模式； 2.分发权限的配置、分发字段的定义； 3.分发任务类型的使用场景 5.2数据规则配置 数据规则配置主要消耗0.5人天，数据规则配置主要培训内容包括： 1.在元数据配置设置主数据的编码规则，编码规则要包含固定值、流水号、字段等方式，特别练习组织编码加人员流水的形式； 2 5.3功能模型配置 功能模型配置主要消耗1人天，功能模型配置主要培训内容包括： 1.了解主数据的四种功能模型(简单列表、主从管理、树形表格、树形管理功能模型)； 2.设置数据巡检排重的匹配度、匹配字段、
26610编辑于 2025-06-11经历与追求：主数据治理咨询顾问眼中理想的主数据管理平台
随着Oracle eBS实际概念和业务的扩展和演进，我得业务领域也扩展到了企业资源计划（ERP），主数据管理（MDM），大数据（Big Data）等数据治理、数据管理和数据分析领域。 这两个主数据对于需要对子公司进行财务管控的集团型总部来说，是极其重要的主数据。因此，该企业启动了在企业治理框架下的主数据治理项目，实施主数据治理平台。上述两个案例，距离现在已经有10+年的时间。 主数据治理咨询顾问的期望然而，在我作为顾问，为客户提供主数据治理咨询，尤其是主数据平台开发设计和实施落地的过程中，都遇到了无法逾越的困难和无法解答的困惑。 因此，主数据系统需要足够的灵活性，支持灵活的模型设计、灵活的数据关系定义、灵活的流程管理、灵活的集成API的管理、灵活的治理规则的定义等，而不是因系统的限制对治理方案“削足适履”。 不仅可以节省实施时间，同时降低实施风险和管理风险，极大提升主数据的质量。优秀的主数据治理咨询顾问就是“神笔马良”，需要一支“笔”，为企业实现高效优质的管理方案。
37810编辑于 2025-03-10- 来自专栏数据狗说事儿
数据治理：某环境公司主数据管理项目经验分享
01项目背景某环境股份有限公司，作为城市固废综合治理、静脉产业园及垃圾焚烧发电等环保领域的领军企业，是集投资、建设、运营于一体的全产业链综合性服务商。 基于上述分析，亿信华辰制定了从分散到集中的主数据管理模式建设框架，涵盖管理体系建设、平台能力建设、主数据治理服务三大方面。 2.管理体系建设在管理体系建设层面，致力于制定全面的主数据管理办法，并确立相应的管理规范和细则，以确保主数据的规范化管理。 3.建立主数据管理组织架构在集团主数据管理委员会及管理领导小组的引领下，成立了各主数据管理工作组，负责各类主数据的统一管理工作，这些工作组将承担起主数据的建模、维护、应用及监督等核心职责。 2.节约数据集成成本在主数据项目实施之前，企业内部的各个业务系统之间可能采用点对点的数据共享模式，这导致了数据接口的复杂性和开发成本的增加。
39710编辑于 2025-02-12 - 来自专栏主数据管理
【KPaaS】数据治理：解决主数据冗余和重复的三大方法
本文将从实践角度出发，系统阐述解决主数据问题的三大核心方法，并探讨如何借助高效解决方案，构建可持续的主数据治理体系。 解决之道在于“先立规矩，再行治理”：定义主数据实体范围：明确哪些数据属于主数据（如客户、物料、员工等），并划定其生命周期边界。 实践示例：让主数据治理更轻盈高效面对上述三大方法的落地挑战，具备扩展性能的的数据集成解决方案，其在主数据治理场景中展现出独特价值：1. 主数据模型管理KPaaS支持定义主数据实体结构、字段约束与校验规则。企业可快速搭建符合自身业务的客户、物料等主数据模型，并与现有标准对齐。2. 主数据治理是一场持久战，而非闪电战解决主数据冗余与重复，不能寄希望于一次性的数据清洗项目。它需要标准先行、技术支撑、流程保障三位一体的长效机制。
42410编辑于 2025-11-14 - 来自专栏主数据管理
【KPaaS洞察】如何通过主数据治理重构企业系统竞争力
本文将从企业的实际痛点出发，深入剖析主数据治理（MDM）如何成为重构系统竞争力的核心支点，并探讨如何借助现代化集成平台实现高效、可持续的治理实践。 主数据治理（MDM）的核心价值：构建“单一可信源”主数据治理的目标并非简单地“集中存储”，而是建立一个企业级的单一可信数据源（Single Source of Truth），实现主数据的统一定义、集中管理 这些能力显著提升了主数据的准确性与一致性，为上层应用提供“清洁数据”。工作流与变更治理关键主数据的变更需遵循审批流程。MDM支持配置审批流，如客户等级调整需销售主管审批，产品价格变更需财务确认。 50%以上合规风险集中管理数据生命周期支持一键删除、审计日志追溯人工维护自动化同步替代手动脚本减少运维负担，提升数据时效性技术收益：从数据治理到系统效能跃升主数据治理不仅是管理手段，更是技术优化的起点： 当前，一些高效灵活的MDM平台已将主数据管理能力深度内嵌，帮助企业以较低成本快速构建主数据治理体系。例如，提供主数据管理功能，支持轻松管理主数据模型、数据标准和清洗规则，实现跨系统主数据的统一管理。
35521编辑于 2025-08-05 - 来自专栏FreeBuf
观点 | 数据治理与数据安全治理思考
数据治理 数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，包括数据治理计划、监控、实施。 从这8个能力域来看与数据治理需要的工具类似，因此我们在某一个层面上，可以DCMM为标准来进行数据治理的工作开展，或者认同DCMM作为现阶段数据治理的指导，不必深究数据治理与数据管理的差异化。 （数据安全复合治理与时间白皮书） 不同之处 →视角不同 数据治理的视角： 数据治理指利用数据驱动业务，实现企业增值。数据治理的智能化程度，决定了企业数字化转型的加速度。 而数据安全治理是数据治理的一个过程，是企业数字化转型进行数据治理中必经阶段，数据安全治理是否可以独立实施还有待详细讨论，数据安全治理是以保护数据的生命周期安全，需要的一系列管理和技术支撑，是数据安全领域数据 在现阶段多数中小企业数据中台或数据治理仍在建设中的情形下，根据数据治理的侧重点不同，在数据治理过程中实施数据安全治理的比重或阶段各不相同，甚至不包含数据安全治理。
2.3K30编辑于 2023-03-30 - 来自专栏Lansonli技术博客
数据治理（二）：数据治理功能方面
数据治理功能方面图片 数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、 一、主数据管理 主数据（Master Data）就是关于业务实体的数据。主数据是关键业务实体的最权威、最准确、价值最大的数据，用于建立交易闭环。 例如对于银行来说，用户账号、贷款账号信息、理财产品等就是主数据；对于电商网站，用户、商品就是主数据等。主数据管理包括主数据申请、主数据发布、主数据分发等。 以上几个方面相辅相成，每个公司根据每个公司的数据规模不同建设的数据治理方面不同，其中以上几个方面中数据治理基础方面有数据集成管理、数据质量管理，元数据管理，数据安全管理。 实施有效的数据治理可以确保企业数据符合重要的数据法规，数据标准化可以提高数据的透明度，降低使用数据的成本，提高运营效率，数据治理是所有数据应用的根基，数据治理的好坏直接影响数据应用的价值，通过数据治理可以给企业提供更直观
1.8K51编辑于 2022-08-07 - 来自专栏超级架构师
【数据治理】什么是数据治理模型？
了解数据治理和数据治理模型，这些关键要素通常包含在政策、收益、风险和最佳实践中。 数据治理是识别组织的关键数据并确保数据质量和数据安全的过程。它还涉及从公司数据中提取价值以提高业务绩效。 具有多个业务单元的去中心化数据治理模型 - 在具有多个业务单元的去中心化数据治理模型中，各个业务单元可能共享客户、供应商和其他利益，因此它们共享一组主数据。 集中式数据治理模型——在集中式数据治理模型中，可能有单个或多个业务单元集中维护主数据。业务部门或数据消费者提出请求，中央组织负责管理主数据。 具有去中心化执行的集中式数据治理模型 - 在具有去中心化执行的集中式数据治理模型中，有一个集中式数据治理实体负责定义数据治理框架和策略，各个业务部门负责创建和维护其部分主要的数据。 数据治理模型定义了主数据管理职责的基本结构，而数据治理策略定义了管理数据的人员、流程和技术。 数据治理政策中的关键要素 数据治理策略概述了如何管理和控制组织的数据。
1.6K20编辑于 2022-05-18 - 来自专栏实时流式计算
【译文】数据治理与BI治理
几十年来，数据治理一直是企业关注的焦点，并随着企业数据量的急剧增长，数据治理的重要性日益凸显。然而，大规模的有效BI治理一直是一个难以实现的目标，因为它需要比传统数据治理更广泛的关注点。 毕竟，如果给用户的交付物不一致，或者缺乏适当的上下文以确保业务用户正确地理解数据，那么所谓高质量、精心治理的数据又有什么价值呢？ 有效的BI治理要求组织为数据和分析的治理建立流程。 BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景：独立的BI治理平台，或与数据目录协同工作。 什么是数据治理？ 数据治理是一组确保有效管理和利用数据的过程和技术的集合。 组织中的分析师和数据管理员使用数据治理工具来执行公司治理政策，来促进数据的正确使用。 典型的情况，是应用ETL流程从数据库中抽取元数据，整合到数据治理工具中，并在其中添加额外的治理信息，然后利用一些BI工具将其可视化。
1.5K40编辑于 2023-03-24 - 来自专栏数字化A
主数据与主数据管理
数据资产被做为重要生产要素， 主数据，主数据管理、数据治理等相关概念又被变得流行起来。 本文的讨论范围限定如何通过技术和系统层面进行主数据管理，不涉及相关组织，规范部分的讨论。 第四种方法-把主数据还给业务系统 随着微服务和服务治理技术方向的进步，让第四种方案成为可能。 主数据应该实时获取 为了实现主数据目标和确保数据全局存储一份， 业务系统在获取主数据时都应该实时获取，而不是通过离线分发的方式。 2. 标准就是，当大家不再频繁提起主数据管理（治理）时，就是主数据管理成功之时。笔者在互联网行业从业多年，极少听到主数据一词。 参考文档 1. 数据仓库与商业智能宝典(第2版) 成功设计、部署和维护DWBI系统- Ralph Kimball etc. 清华大学出版社 2. 主数据管理实践白皮书 中国信通院 3.
2.6K51发布于 2021-10-14 - 来自专栏Lansonli技术博客
数据治理（一）：为什么要数据治理
为什么要数据治理在大数据各个企业数据积累过程中，很多公司都注重了数据的“量”，很少有公司关注数据的“质”，仿佛只要有了海量的数据就可以解决所有问题。 要解决以上各种问题，只有通过数据治理才能够对不同的架构、跨不同业务领域平台提供一致的、可用的、安全的数据对象，真正的挖掘出企业的数据价值，来支撑经营管理，推动业务创新，从而为企业提供商业的竞争能力。 图片那么什么是数据治理？由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。 数据治理（Data Governance）指的是数据从零散没有规律变为统一规划的数据、从具有很少甚至于没有组织和流程的治理到企业范围内的综合数据治理、从处理数据时的混乱状态到数据井井有条的一个过程。 数据治理是一种数据管理的概念，能够确保数据的全生命周期存在高数据质量的能力，其最终目标是提升数据的价值。
1.5K41编辑于 2022-08-20 - 来自专栏数据分析、数据治理知识分享
数据治理方法：如何从0到1搭建企业级主数据管理平台
多年前，当我们开始“玩主数据”的时候，客户领导担心业务部门不能正确理解，把它称为“公共数据”——这个名称虽不够准确，却为普及主数据和主数据管理奠定了良好的基础。 本文将针对主数据管理解决方案的实施跟大家作一个探讨。 一个完整的主数据管理方案应该包括：主数据管理体系建设、主数据管理系统建设，这两个层面。 — 01 —主数据管理体系建设 主数据管理体系是为了规范主数据标准、主数据质量、主数据安全中的各类管理任务和活动而建立的组织、流程与工具，并实现这些组织、流程和工具的常态化运转；主数据管理体系建立的目标是提升主数据质量 2.标准梳理 标准的梳理是对主数据的标准化过程，主要是针对分类、编码、属性等建立统一的标准，并为后续的数据抽取、融合、清洗等环节打下基础。 2.满足主数据业务需求，可根据业务需要灵活定义模型及业务流程； 3.保障主数据高质量，及时发现、修复质量问题，为各类应用场景提供唯一、准确、权威的主数据支撑； 4.构建主数据高效共享，多种分发方式自主选择
2.3K70发布于 2021-05-13 【KPaaS洞察】什么是主数据治理？从概念定义到平台化落地实践
主数据治理的定义与核心范畴主数据（Master Data）是指企业在跨部门、跨系统、跨业务流程中共享的高价值核心业务实体数据。 主数据治理则是指对主数据的全生命周期进行管理的系统性工程。 传统治理模式的局限与挑战在主数据治理的早期实践中，许多企业尝试通过定制开发点对点接口或人工维护Excel表格的方式来管理数据。 2.确立单一事实来源（SSOT）平台支持灵活的主数据管理策略，帮助企业确立权威数据源。集中管理模式：对于新建系统或数据混乱严重的领域，直接建立主数据中心，统一维护后分发给下游系统。 通过集成平台化的主数据管理解决方案，企业能够以较低的改造成本和较高的灵活性，构建起标准化、自动化、实时化的主数据治理体系。
19921编辑于 2026-03-11- 来自专栏大数据成神之路
所谓数据治理
所有的这些信息加起来，就是这张表的元数据。 这么一类比，我们对元数据的概念可能就清楚很多了：元数据是数据的户口本。 2、元数据管理，是数据治理的核心和基础。 2.数据血缘和影响性分析 数据血缘和影响性分析主要解决“数据之间有什么关系”的问题。因其重要价值，有的厂商会从元数据管理中单独提取出来，作为一个独立的重要功能。 ，有的企业也称作关键业务数据或核心数据，只要制定出这些核心数据的标准，就能够支撑企业数据质量、主数据管理、数据分析等需要。 七、总结 数据标准的建设大致可以分成两个阶段： 1、梳理和制定数据标准。 2、数据标准的落地和实施。 其中后者是公认的难题。本文分析了其中的原因，提供了一些如何让数据标准更快更好落地的方法。 这个特征指明了数据是有其主体的，同时也说明了数据资源可能来源于企业内部的信息系统或者日常经营活动的沉淀，同时也有可能是企业通过外部的交换、购买等手段获取到的。 2）“能带来未来经济利益”。
1.1K30发布于 2021-06-01 数据管理的四大基石：通俗解读数据中台、数据仓库、数据治理和主数据
很多人听到数据中台、数据仓库、数据治理和主数据这些名词时，可能会还是觉得抽象难懂。但其实，如果我们用通俗的语言和生活中的例子来比喻，就能轻松揭开它们的神秘面纱。 03数据治理：数据的“交警”现在，让我们想象一下城市交通中的交警角色。交警负责维护交通秩序，确保车辆和行人遵守交通规则，防止交通拥堵和事故的发生。在数据世界里，数据治理就扮演着这样的角色。 数据治理还负责制定数据管理的规章制度，监督数据的采集、存储、处理和使用过程，确保数据在整个生命周期中都得到妥善管理。数据治理是指企业为确保数据质量、安全性和有效性，而采取的一系列政策、流程和措施。 如何去实现一套数据治理业务流程呢，亿信华辰整个数据治理平台的功能，即基于企业数据资产管理业务需求，通过数据采集、主数据、元数据、数据标准、数据质量、数据安全、数据资产管理、数据服务、数据可视化等全流程治理 05定位与差异：协同作战的团队成员数据中台、数据仓库、数据治理和主数据作为数据管理的四大基石，相互之间存在紧密的联系和协作，共同构成了完整的数据管理体系。
74910编辑于 2025-02-12- 来自专栏java架构计划训练营
SpringCloud Feign服务治理(2)
2、在调用方和被调用方服务启动类入口添加注解，并配置扫描路径 @EnableDiscoveryClient //让注册中心能够发现这个服务 @EnableFeignClients(basePackages
22710编辑于 2022-06-14 数据管理的四大支柱：一文讲清数据治理、数据中台、数据仓库、主数据
要解决这些问题，关键就在于理清四个核心概念：数据治理、数据中台、数据仓库和主数据。接下来，我就直接带你一步步弄懂这四大支柱分别管什么、怎么用，以及它们之间如何配合。 比如，客户表中的“性别”字段，不能一会儿是“男/女”，一会儿是“1/2”。 这是数据治理，它规定了整个数据世界该怎么运行，这是所有后续工作的前提。接着，你要管理好最重要的核心实体信息。这就是主数据管理，它在数据治理的框架下，确保企业最核心的实体数据是干净、统一、可信的。 所以，它们的关系是：数据治理是基石和保障，贯穿于其他三者之中。主数据管理是数据治理的关键实践和突破口，它的成果为数据仓库和数据中台提供了高质量的核心数据源。 数据仓库是面向历史的、稳定的“数据分析基地”。数据中台是面向未来的、敏捷的“数据服务工厂”，它构建在数据治理、主数据管理和数据仓库等基础能力之上。
74210编辑于 2025-11-22- 来自专栏SAP最佳业务实践
想学FM系列(4)-SAP FM模块:主数据(2)
3.1.1.2 承诺项目主数据维护 1）FMCIA - 单个处理 维护单个的承诺项目。 ① image.png ② 直接可记账的：该承诺项目可以在预算生成和预算耗用中直接记账使用。 3.1.1.3 承诺项目层次结构主维护 层次结构主要用于FM中的预算结构使用和预算控制地址使用，同时可能通过它来产生承诺项目组。 2）FMRP_CI_SET_HIER - 从主数据层次结构中创建组层次结构 通过承诺项目层次结构来生成承诺项目组。正常需求下，推荐使用这个来创建。 ，常常会将相关的映射关系记录在承诺项目的主数据当中。 在激活增强使用用户屏幕字段出口前，需要先行定义扩展字段的数据结构：CI_FMCI，它默认包含用户需要增强的具体的字段并保存到承诺项目主数据表中(FMCI)。 未完待续...
4.3K62发布于 2018-03-28 - 来自专栏张善友的专栏
SQL Server 2008 R2 主数据服务
主数据服务(Master Data Services，MDS)既是一个概念又是一个产品，主数据服务的概念是对核心业务数据有一个集中的数据入口看守人，数据项如客户账单地址，雇员/客户姓名，以及产品名称应该集中管理 主数据服务应用程序可以保证所有表只有一个正确的地址，而一个MDS可以是一个本地应用程序，SQL Server 2008 R2包括一个应用程序和一个接口管理核心数据。 主数据管理和实施: http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticles/dm-0904loulj/index.html SQL Server 2008 R2主数据服务安装:http://www.cnblogs.com/studyzy/archive/2009/12/28/sqlserver2008r2-mds-setup.html Management Server 技术概述:http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticles/dm-0903infosphere2/
1K60发布于 2018-01-30 - 来自专栏最新Python入门基础合集
大数据治理
另一方面，政府可以借助大数据治理提升公共服务水平和社会治理能力，实现更加智能化、精细化的管理。此外，大数据治理还有助于加强数据安全保护，维护个人隐私和国家安全。 第三章 大数据治理的关键技术与挑战 3.1 大数据治理技术概览 在大数据的时代背景下，数据的治理显得尤为重要。 第四章 大数据治理的策略与实践 4.1 大数据治理策略制定 在大数据时代背景下，大数据治理策略的制定显得尤为重要。 最后，定期开展数据治理培训和宣传活动，提高全员对数据治理的认识和重视程度。 大数据治理策略的制定需要综合考虑数据质量、安全性、合规性、可追溯性和可审计性等多个方面。 4.2 大数据治理实践案例分析 在当今数据驱动的时代，大数据治理实践案例层出不穷，充分展现了大数据治理策略在实际应用中的价值与效果。
35010编辑于 2024-11-20
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