数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、现状调研
二、标准体系
1、制定数据标准规则
制定主数据标准是建立主数据代码库的基础工作，保障主数据管理工具开发运维以实现系统之间数据共享的前提，也是主数据管理组织及流程顺利开展的关键阶段。制定主数据标准一般遵循简单性、唯一性、可扩展性等相关原则，既要方便当前应用系统的需求，又要考虑未来信息系统发展的需求，此外，制定主数据标准还要根据业务需求的紧急程度分期建设。
确定数据范围，与业务部门共同制定主数据标准，标准内容包括确定分类规范、编码结构、数据模型、属性描述等。
在数据编码过程中常见的需求：
1）一物一码。让每一个物品或者物品类别进行对应唯一一个编码，让这个编码贯穿采购，生产，入库，销售，记账等业务环节，是各个业务部门进行高效协作的基础；
2）分配编码段多点同时编码。由于编码工作无法有一个唯一入口完成，造成了分布在企业内不同地点的工作人员均有权生产某个主数据的编码。为了避免重复可以在编码规范中实现建立配编码段，再将这些编码段分配给各个不同的编码地点，有效避免出现编码重复现象；
3）进行有意义编码使得物品信息更容易。编码中将大量的属性信息转变为编码中某个特定位的特定码，这样操作人员就能够即使仅仅看到编码也能够获取到很多主数据的属性信息；
4）能够自行编码。如果编码规范对每一位的编码都进行的规范和定义，每当遇到一个新的主数据时，该数据可以自动根据规范生成编码，降低人工工作量。
2、制定数据质量规则
为了确保主数据的准确性和一致性，需要制定严格的数据标准和质量规则。这包括对数据的格式、精度、完整性以及更新频率等方面的规定。同时，还需要设立数据质量监控机制，定期检查和纠正数据问题。
3、主数据主键和唯一性规则设定
每个主数据实体都应当有一个明确的主键，用于唯一标识每条数据记录。在实施主数据模型时，需要为每个数据实体设计合理的主键，并制定一套有效的唯一性规则，以避免数据重复和冲突。
4、主数据清洗规则设定
为了保证数据质量，需要对现有的数据进行清洗和标准化处理。这包括去除重复数据、纠正错误数据以及填补缺失值等操作。清洗规则的设定应当基于前述的数据标准和质量规则，通过自动化工具或手工操作来实施。
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