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数据架构是数据治理的地基

目录管"有什么"、标准管"是什么"、模型管"有什么关系"、分布管"谁产生谁消费"

数据资源目录

盘清家底:有什么数据、在哪里、谁负责、什么含义、能不能用

从业务能力到输入/输出,派生目录骨架,逐层下钻直到属性与字段

数据标准

统一口径:字段定义、取值字典,一处定义,全局引用

四类标准分治:主数据、基础数据、指标数据、事务数据

数据模型

业务对象之间的关系、实体之间的关系

概念模型 → 逻辑模型 → 物理模型,逐级细化

数据分布

说清谁产生、谁消费:信息链、数据流、数据源

流程中跑什么数据 → 系统中跑什么数据 → 每种数据的源头在哪里

平台支撑 · EAMS

数据资源目录、数据标准、数据模型、数据分布——四件事都建在 EAMS 平台里,与业务能力、业务流程同源联动。

数据的技术信息
数据资源目录:数据的技术信息(真实界面)
概念模型
概念模型:全局 ER 图(真实界面)

案例 · 某装备制造企业:数据架构分两期落地

困境

数十个系统都是各部门各自建设,数据的口径、维度、颗粒度各不相同——数据无法跨系统应用,公司管理和决策需要的指标无法自动计算。因此,必须开展数据架构建设

一期 · 目录与标准

先定目录模板(长什么样、分几层、采集哪些内容),再做数据盘点:业务盘点(有哪些数据,线上/线下、结构化/非结构化)与系统盘点(有哪些表、哪些字段)对齐后填入模板,形成目录;再基于目录做数据标准

二期 · 模型与分布

数据模型:基于目录中的业务对象理清关系,编制数据模型;数据分布:识别流程和系统中流转的数据,形成信息链、数据流,进而识别数据源,形成数据源清单

您企业的数据地基,打牢了吗?

预约交流,我们看您的数据架构该怎么一步步建起来





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