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。

在主数据落地实施阶段,主要采取两种路径:数据管理层面的实施和质量管控层面的实施。
一、模型管理
在建模过程中,需遵循权威性、全局性、共享性和扩展性的原则,确保主数据模型的有效性和适用性。主数据模型的字段确定应基于系统间共享字段的需求,将共有共享的字段纳入主数据模型管理,以实现数据的统一管理和共享。 数字化转型网www.szhzxw.cn
二、数据维护

主数据维护方面,企业会按照前期制定的主数据标准,对各类主数据进行梳理和清洗,形成标准的主数据代码库。清洗过程包括按照一定的规则对零散、重复、缺失、错误、废弃的原始数据进行处理,确保数据的唯一性、准确性、完整性、一致性和有效性。通过系统校验、查重以及人工对比等手段,对主数据代码的质量进行检查,并通过数据清洗形成高质量的主数据代码库,最终导入模型中发布并分发给下游系统。
三、集成分发

集成分发是主数据实施的核心环节之一。依托睿码主数据管理平台的ETL功能,内置丰富的数据处理组件,支持多种数据接口,通过可视化的配置实现数据的清晰初始化、整合和分发。这确保了主数据能够准确、高效地传递给各业务系统,满足其使用需求。数字化转型网www.szhzxw.cn
在主数据分发的过程中,涉及主数据的切换,并为此制定了三种方案。针对已建系统,主要采取两种策略:一是严格按照主数据管理标准进行数据的替换;二是通过对照表的方式进行数据转换。对于在建系统,处理方式相对灵活。如果条件允许,更倾向于按照主数据标准直接触发数据到你的系统中。如果存在实际困难,也接受通过对照表的方式进行数据转换。至于待建系统,则必须严格按照主数据标准来执行。
四、质量管控

在质量管控层面,主要实现历史数据的清洗和周期性的数据质量管控方案。睿码主数据管理平台提供一款数据质量管理的工具,支持自定义清洗规则,进行数据清洗整合和质量类检查。常态化的质量管控流程则交由系统执行,按照设定的质检规则周期性生成质检报告,不断提升主数据的质量。
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