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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