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  • 数据治理平台培训规程

    1.2涉及方案 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 数据管理平台主要培训目的如下: 1.了解数据管理平台以及基础数据治理方案; 2.了解数据管理平台的全生命周期的管理过程; 3.了解数据管理平台的四种功能模型(简单列表、主从管理、 树形表格、树形管理),并进行模型创建,包括分类数据建模; 4.了解数据管理平台编码规则、校验规则的设置以及定义; 5.了解数据管理平台的巡检以及数据的清洗; 6.了解数据管理平台预制的openApi ; 4.参考信息录入。  巡检时间; 3.基于数据、参考数据、分类数据配置组件,并为功能提供绑定组件; 4.配置数据列表页面以及编辑页面表单,了解显示的样式及参考数据、功能组件绑定,最终解析SQL(包括SQL查询条件的调整)

    26610编辑于 2025-06-11
  • 经历与追求:数据治理咨询顾问眼中理想的数据管理平台

    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),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,是极其重要的数据。因此,该企业启动了在企业治理框架下的数据治理项目,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。 数据治理咨询顾问的期望然而,在我作为顾问,为客户提供数据治理咨询,尤其是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,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,极大提升数据的质量。优秀的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SAP最佳业务实践

    SAP S4 HANA新变化-数据:物料数据

    2、物料数据对外贸易相关字段 The below mentioned fields for Letter of Credit/ Legal control/Export control/ Preference management in Foreign Trade is supported by GTS from S/4HANA1511 release onwards and not through Material ECC: HANA: 4、MRP4:以下字段没有了 BOM explosion /dependent Requirement tab inMRP4 oSelectionMethod选择方法字段没有了 , onpremise edition 1511: MSC1, MSC2, MSC3 and MSC4.The functional equivalent in SAP S/4HANA, on-premise are the following transactions:  MSC1N Create Batch  MSC2N Change Batch  MSC3N Display Batch  MSC4N

    1.5K61发布于 2018-03-28
  • 来自专栏数据狗说事儿

    数据治理:某环境公司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数据管理模式建设框架,涵盖管理体系建设、平台能力建设、数据治理服务三大方面。 具体建设内容包括:明确管理部门及岗责、编码规则、模型标准;构建数据基本及业务视图;开发数据新增、查询、维护页面及流程;进行历史数据清洗与接入;开发数据获取与分发接口等。 3.建立数据管理组织架构在集团数据管理委员会及管理领导小组的引领下,成立了各数据管理工作组,负责各类数据的统一管理工作,这些工作组将承担起数据的建模、维护、应用及监督等核心职责。 4.数据管理流程以项目数据为例,其管理流程如下:业务人员首先前往数据管理平台进行项目查询。若项目已存在,则通过手动分发将数据同步至业务系统,随后在业务系统中进行流程办理。

    39710编辑于 2025-02-12
  • 来自专栏超级架构师

    数据架构」4种常见的数据管理实现风格

    重点放在提高数据质量、建立数据治理的指导方针以及确保数据可以在整个业务中轻松地管理和访问。 这些因素都可以通过使用最常见的实现样式来实现。 但是,需要对数据进行中央治理,以确保黄金记录是可靠的。 ? 注册表样式实现的优点 如果您在世界各地有大量的源系统,则很难建立权威的源。 报告也更容易,因为所有主数据属性都在一个地方。 如果您的业务需要能够将集中治理数据链接回源系统,那么整合样式中心可以自然地发展为共存样式中心。 MDM实现4:事务/集中式风格 事务样式使用链接、清理、匹配和丰富算法来存储和维护数据属性,以增强数据。然后可以将增强后的数据发布回其各自的源系统。 原文:https://blog.stibosystems.com/4-common-master-data-management-implementation-styles 本文:https://pub.intelligentx.net

    3.2K20发布于 2019-12-10
  • 来自专栏主数据管理

    【KPaaS】数据治理:解决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,构建可持续的数据治理体系。 解决之道在于“先立规矩,再行治理”:定义数据实体范围:明确哪些数据属于数据(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,其在数据治理场景中展现出独特价值:1. 4. 端到端可追溯所有主数据变更、清洗操作、同步结果均记录审计日志,支持按时间、实体、系统维度查询,满足内控与合规要求。 数据治理是一场持久战,而非闪电战解决数据冗余与重复,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。 数据治理(MDM)的核心价值:构建“单一可信源”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),实现数据的统一定义、集中管理 这些能力显著提升了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平台已将数据管理能力深度内嵌,帮助企业以较低成本快速构建数据治理体系。例如,提供数据管理功能,支持轻松管理数据模型、数据标准和清洗规则,实现跨系统数据的统一管理。

    35521编辑于 2025-08-05
  • 来自专栏SAP梦心的SAP分享

    【SAP S4 1511之变】:数据之变

    作为从事S/4版本的从业者,了解1511版本的变化还是挺有必要的。       所谓1511,就是15年11月SAP发布的版本,之前有15年03月的版本,而最新的版本是1610,即1610~       数据的变化如下: 一、供应商/客户 数据       ECC之下所用到的事务代码都已经失效了 [图片] 四、MARA-KZEFF无效 五、外贸模块的变化 因为S/4里面外贸模块变成了GTS功能,所以相关的数据里面的栏位也有变化! 六、物料数据MRP栏位的变化         MM01/MM02/MM03里面相关MRP的栏位变化:         1、批量大小         2、配额安排         3、订货单         十二、SRM产品主档变化         十三、后勤批次管理         MSC1\MSC2\MSC3\MSC4不再有效!被MSC1N\MSC2N\MSC3N\MSC4N替代!

    1.4K60发布于 2018-01-05
  • 来自专栏FreeBuf

    观点 | 数据治理数据安全治理思考

    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、数据管理        数据(Master Data)就是关于业务实体的数据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、理财产品等就是数据;对于电商网站,用户、商品就是数据等。数据管理包括数据申请、数据发布、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数据。业务部门或数据消费者提出请求,中央组织负责管理数据。 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

    数据数据管理

    数据资产被做为重要生产要素, 数据数据管理、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数据管理,不涉及相关组织,规范部分的讨论。 第四种方法-把数据还给业务系统 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。 image.png 图4:分布式数据管理 各业务自行维护统一的数据, 每一类数据都有统一的系统承载, 其它系统需要使用就通过实时接口的方式互相调用。 方案4是彻底的业务自治,每个数据都有专门承载管理对应实体的业务系统和业务负责人(业务负责人,产品经理,技术),在系统内实现自给管理并对外提供服务。 标准就是,当大家不再频繁提起数据管理(治理)时,就是数据管理成功之时。笔者在互联网行业从业多年,极少听到数据一词。 参考文档 1.

    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SAP最佳业务实践

    想学FM系列(4)-SAP FM模块:数据(2)

    3.1.1.2 承诺项目数据维护 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数据表中(FMCI)。 未完待续...

    4.3K62发布于 2018-03-28
  • 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搭建企业级数据管理平台

    多年前,当我们开始“玩数据”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,却为普及数据数据管理奠定了良好的基础。 不知啥时候开始,数据好像又成了热门词汇,数据项目层出不穷。 本文将针对数据管理解决方案的实施跟大家作一个探讨。 一个完整的数据管理方案应该包括:数据管理体系建设、数据管理系统建设,这两个层面。 —  01  —数据管理体系建设 数据管理体系是为了规范数据标准、数据质量、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;数据管理体系建立的目标是提升数据质量 2.满足数据业务需求,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、权威的数据支撑; 4.构建数据高效共享,多种分发方式自主选择

    2.3K70发布于 2021-05-13
  • 【KPaaS洞察】什么是数据治理?从概念定义到平台化落地实践

    数据治理的定义与核心范畴数据(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数据治理则是指对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。 平台化治理方案:针对上述挑战,基于数据集成平台的数据管理方案提供了一套系统化的解决思路。 通过集成平台化的数据管理解决方案,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

    可以说在业界,大家都为如何做好数据治理而感到困惑。 笔者涉猎大数据治理领域有6年多的时间,负责过政府、军工、航空、大中型制造企业的数据治理项目。 在摸清家底的基础上,由专业的数据治理团队帮助客户设计切实可行的数据治理路线图,双方取得一致的基础上,按照路线图来执行数据治理工作。 一方面治理推广工作没人做,流程能否坚持执行得不到保障。另一方面没有相关的数据治理培训,导致大家对数据治理的工作不重视,认为与我无关,从而导致整个数据治理项目注定会失败。 4.数据资产地图 通过对元数据的加工,可以形成数据资产地图等应用。 ,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、数据管理、数据分析等需要。

    1.1K30发布于 2021-06-01
  • 来自专栏SAP最佳业务实践

    想学FM系列(6)-SAP FM模块:数据(4)-基金

    2)创建用于基金的附加文本类型 指定基金数据的附加文本类型。 3)为基金编辑选定字段行 基金维护时的,维护界面上的字段状态控制。 4)分配选定字段行到 FM 范围 将配置好的基金字段控制变式分配给财务管理范围。 3.1.3.2 基金数据维护 1)FM5I /FM5U - 更改 创建/修改基金 2)FM_SETS_FUND1 /FM_SETS_FUND2 创建基金组,类似基金中心组的手工创建。 在激活增强使用自定义屏幕字段出口前,需要先行定义扩展字段的数据结构:CI_FMFINCODE,它默认包含用户需要增强的具体的字段并保存到基金数据表中(FMFINCODE)。 未完待续...

    2.7K82发布于 2018-03-28
  • 数据管理的四大基石:通俗解读数据中台、数据仓库、数据治理数据

    很多人听到数据中台、数据仓库、数据治理数据这些名词时,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、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。

    75010编辑于 2025-02-12
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