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。
主数据现状分析和调研建议的思路仍然是业务和流程驱动，从端到端流程分析入手，逐步展开到2到3级流程，通过流程分析找到核心的业务对象和数据对象。同时基于流程分解后形成的业务功能和数据对象进程CRUD分析来评估数据的参考引用范围情况。
当然流程功能映射到具体的业务系统，很多端到端流程形成了跨系统的业务交互，这些交互点往往会成为后续数据分发和共享的关键接口点。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据本身是静态的，但是端到端流程的流转本身形成了业务对象和数据对象的流转，产生了数据之间的动态映射，典型的类似从项目到合同，从合同到订单，从订单到物料，从物料到资产等。这些数据映射本身又体现了数据模型中的动态特性。
在传统的主数据规范咨询中，我们往往引入了企业架构规划方法论进行数据架构规划，主数据分析和识别。主数据作为企业的核心基础业务数据，会被多个业务系统使用，通常具有较高的业务价值。从不同层面，准确地识别出企业的主数据，及科学的管理主数据能够为企业在业务运营及IT支撑等方面带来显著的收益。数字化转型网www.szhzxw.cn
主数据识别思路仍然是从静态数据，跨多个系统使用两个关键要素出发。
如果只有单个系统，则不需要纳入主数据管理。
如果数据变动频繁，不纳入主数据管理。
基于以上主数据识别思路，则主数据识别需要重点关注的点在于上下游业务流程之间的数据交互，要处理的是来自不同系统但代表同一类业务对象的数据流等。
当然，原来偏重的主数据识别方法论已经没有太大的必要。一个很重要的原因就是MDM出来了很多年，大的行业都有比较多的应用，究竟哪些基础数据应该做为主数据管理已经有明确的历史应用和最佳实践，这个本身不会再出现大的变化。也无需你再从0开始去做详细的主数据调用，主数据识别工作。
比如一个MDM项目往往标书中就已经明确规范要求要实施哪些类别的主数据，你需要做的仅仅是对每类主数据展开详细的数据模型调用，流程调用，集成和分发需求调研即可。
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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。
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