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。
先有业务解决方案，再有技术解决和实现方案。在你和业务人员沟通的时候，更多的应该是讨论业务解决方案。
举个例子来说供应商主数据的变更申请，你跟业务人员讨论的是变更申请的业务流程，岗位角色，审批规则，但是业务人员并不需要你是否通过流程引擎实现，或者在流程引擎里面如何去配置。你和业务人员讨论主数据的完整性校验规则或其他质量管理要求，但是业务人员不关心你是配置实现，代码实现，还是规则引擎实现。数字化转型网www.szhzxw.cn
主数据业务方案核心仍然是组织岗位，流程，数据模型，数据质量四个关键方面。再简单来说就是静态的数据模型和动态的数据流程处理。
数据模型即是最基本的元数据管理。
数据模型不是简单地确实这个主数据是单表还是多表，具体每个表有哪些字段和字段类型长度等信息。更加重要的是数据对象之间的关联和依赖，数据项参考完整性和校验，数据采集和来源规则，数据字典和编码约束等。数字化转型网www.szhzxw.cn
10多年前，我们做MDM系统，一个物料主数据的编码规范和编码管理，编码的定义规则，生成规则就是一个独立的文件，编码申请也是独立的流程。
现在的数据治理里面经常谈到数据血缘关系分析，那么前期你的数据模型，数据和数据之间的关联依赖关系建立，随着业务流程的流转形成的数据对象间的关系映射是否构建的完善，将直接影响到数据血缘关系的分析和数据的可追溯性。数字化转型网www.szhzxw.cn
对于流程管理也是同样的道理。不仅仅是主数据的申请，变更， 废弃等需要有流程支撑。对于主数据的关键字段项的变更，类似编码，状态等的变更往往都可能根据业务需要独立流程支撑。
比如一个供应商信息，如果其状态或类型需要变更，往往会对已经引用了该供应商的合同，订单等都造成影响，这种变更实际需要对历史在途单据做大量的规则校验和切换动作。采用独立流程支撑是完全有必要的。
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