主数据介绍
主数据管理办法
中国联通供应商主数据管理办法（试行） 第一章总则 第一条为逐步形成中国联通完善的供应链管理体系，为企业运营和各业务发展提供唯一、准确的供应商基础数据，实现中国联通供应商基础数据的单点录入、全局共享，依据中国联通采购管理办法、中国联通IT规划等相关制度，制定本办法。 第二条本办法所称供应商，是指直接向中国联通提供物资和服务的企业及其分支机构、事业单位和个人。个人包括个体工商户和其他自然人。 第三条本办法所称供应商主数据，是指在整个企业范围内各个信息系统需要共享的，长期稳定存在的，描述供应商自然属性的相关数据。 第四条中国联通供应商主数据管理的原则：一级平台、两级管理、三级操作。 第二章供应商主数据管理范围 第五条中国联通供应商主数据按照企业供应商和个人供应商分别管理。对于费用较低的零星购臵或一次性供应商，根据成本优先的原则不对其数据进行管理，仅作为企业
供应商的特殊类型（杂项供应商）予以归一化管理。 第六条供应商信息主要包括基本信息、业务地点信息、联系人信息、采购信息和财务信息等五类信息。供应商基本信息是供应商的自然属性，由供应商主数据系统管理。 第七条供应商的其它业务属性，由各业务属性的归口部门负责，通过各专业应用系统创建和维护。供应商的业务地点信息和财务信息由财务部门归口负责，在ERP系统中维护；联系人信息和采购信息由采购管理部门归口负责，在采购管理系统中维护。 第三章供应商主数据管理职责 第八条中国联通建立全集团统一的供应商主数据管理平台，建立全集团集中的维护工作组，统一负责供应商编码、数据质量、数据安全等管理和日常维护工作。 第九条中国联通总部和省两级采购管理部门是中国联通供应商主数据的业务管理部门，负责制定供应商主数据管理制度、规范、编码规则和操作手册，负责指导下级公司的供应商主数据业务操作工作。供应商编码标准见附件1。 第十条中国联通总部、省、市三级采购管理部门是中国联通供应商主数据的业务操作部门，负责受理各级供应商主数据创建的申请、审核、创建、维护和分发等工作。各级采购管理部门的操作权限如下：
主数据管理详解(MDM)
主数据管理详解 主数据是指在整个企业范围内各个系统 (操作 /事务型应用系统以及分析型系统 )间要共享的 数据， 比如，可以是与客户 (customers),供应商(suppliers),帐户(accounts)以及组织单位(or ganizational units) 相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性 完整性 (complete) 、可控性 (controlled) ，为了达成这一目标， 就需要进行主数据管理 (Master Data Management ，MDM) 。 什么是主数据管理 (Master Data Management ， MDM) 主数据是指在整个企业范围内各个系统 (操作 /事务型应用系统以及分析型系统 )间要共 享的数据， 比如，可以是与客户(customers),供应商(suppliers),帐户(accounts)以及组织单 位 (organizational units) 相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性 nt) 、完整性 (complete) 、可控性 (controlled) ，为了达成这一目标，就需要进行主数据管理 (M aster Data Management ， MDM) 。需要注意的是，主数据不是企业内所有的业务数据，只 (consistent) 、 (consiste
是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据，比如大部分的交易数据、帐单数据等都不是 主数据，而像描述核心业务实体的数据，而像客户、供应商、帐户、组织单位、员工、合作 伙伴、位置信息等都是主数据。主数据是企业内能够跨业务重复使用的高价值的数据。这些 主数据在进行主数据管理之前经常存在于多个异构或同构的系统中。 主数据管理(Master Data Management ，MDM) 是指一组约束和方法用来保证一个企业 内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含义和质量。这是从深 层次来说来说明主动主数据管理(MDM) 的深度和复杂性，简单的说，主数据管理(MDM) 保证 你的系统协调和重用通用、正确的业务数据(主数据)。通常，我们会把主数据管理作为应用 流程的补充，通过从各个操作/ 事务型应用以及分析型应用中分离出主要的信息，使其成为 一个集中的、独立于企业中各种其他应用核心资源，从而使得企业的核心信息得以重用并确 保各个操作/ 事务型应用以及分析型应用间的核心数据的一致性。通过主数据管理，改变企 业数据利用的现状，从而更好地为企业信息集成做好铺垫。 主数据管理(MDM) 可以帮助我们创建并维护整个企业内主数据的单一视图(Si ngle View)，保证单一视图的准确性、一致性以及完整性，从而提供数据质量，统一商业实体的定义，简化
中国移动企业级大数据中心建设指导意见V1.1(终版)资料
中国移动企业级大数据中心建设指导意见 为进一步提高中国移动互联网战略的服务能力，对驱动企业管理的精细化、智能化，对外提供信息服务型产品，实现大数据开放后的运营和服务提升，公司决定在全国围实施中国移动企业级大数据中心建设工作，通过整合全公司数据资源，盘活数据资产，助力公司第三条曲线的拓展，以服务“增效、外增收”的整体企业战略，保证中国移动在激烈市场竞争中的可持续发展。 一、建设要求与重点 企业级大数据中心作为中国移动唯一、统一的数据采集、处理、服务和运营的平台，通过“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营和统一服务”，形成集团及各省市公司“多节点”、“网状网”形态的数据和服务共享能力；具备独立机构以承担平台建维、数据交换、资产管理、应用开发、数据服务和数据运营职责。为企业、外部客户提供“按需”的服务能力，辅助企业决策，彰显数据价值。 企业级大数据中心的建设要求包括三方面： （一）建好组织：建立相对独立的、专业的企业级大数据中心管理机构，立足公司全局，全面负责企业级大数据平台的规划、建设、运维，以及数据资产管理、产品开发和数据运营等职能。 （二）搭好平台：企业级大数据中心满足中国移动全部数据“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营、统一服务”的要
求，实现逻辑集中；全部数据的采集、处理和存储分布于多个节点，进行物理分散，同时实现关键数据资产的异地容灾备份。 （三）做好服务：企业级大数据中心能为集团各部门、专业基地（位置等）、专业公司（咪咕、互联网、政企、在线服务、物联网等）、各省公司及外部行业提供灵活的“按需”服务。 二、建设重点 企业级大数据中心建设重点要求如下： （一）企业级大数据中心的能力要求 为了承接大数据中心的基础平台管理、数据交换、资产管理、应用开发、数据应用、数据运营六个职责，在大数据平台技术架构层面提供数据基础服务能力、系统平台管理能力、数据资产管理能力和应用共享开放能力四个部分： 数据基础服务能力：数据基础服务能力是大数据平台的基础，包含数据采集功能、数据存储运算功能、数据交互功能。数据采集需包括来自BSS、OSS、MSS的基础数据、来自于用户上网行为的DPI二次解析数据以及来自外部的第三方数据的数据采集。数据存储运算功能可根据数据类型及应用采用不同类型的数据库技术实现对不同价值、规模、时效性的数据差异化存储和运算。数据交互功能是实现不同形式的数据存储之间的数据交互。 系统平台管理能力：大数据平台需具备系统平台管理能力，提供对大数据平台的软件和硬件资源的管理，包括诸如资源管
主数据管理详解
数据是指在整个企业范围内各个系统(操作/事务型应用系统以及分析型系统)间要共享的数据，比如，可以是与客户(customers), 供应商(suppliers), 帐户(accounts)以及组织单位(organizational units)相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性(cons 数据是指在整个企业范围内各个系统(操作/事务型应用系统以及分析型系统)间要共享的数据，比如，可以是与客户(customers), 供应商(suppliers), 帐户(accounts)以及组织单位(organizational units)相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性(consistent)、完整性(complete)、可控性(controlled)，为了达成这一目标，就需要进行主数据管理(Master Data Management ，MDM)。 什么是主数据管理(Master Data Management ，MDM) 主数据是指在整个企业范围内各个系统(操作/事务型应用系统以及分析型系统)间要共享的数据，比如，可以是与客户(customers), 供应商(suppliers), 帐户(accounts)以及组织单位(organizational units)相关的数据。主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性(consistent)、完整性(complete)、可控性(controlled)，为了达成这一目标，就需要进行主数据管理(Master Data Management ，MDM)。需要注意的是，主数据不是企业内所有的业务数据，只是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据，比如大部分的交易数据、帐单数据等都不是主数据，而像描述核心业务实体的数据，而像客户、供应商、帐户、组织单位、员工、合作伙伴、位置信息等都是主数据。主数据是企业内能够跨业务重复使用的高价值的数据。这些主数据在进行主数据管理之前经常存在于多个异构或同构的系统中。 主数据管理(Master Data Management ，MDM)是指一组约束和方法用来保证一个企业内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含义和质量。这是从深层次来说来说明主动主数据管理(MDM)的深度和复杂性，简单的说，主数据管理(MDM)保证你的系统协调和重用通用、正确的业务数据(主数据)。通常，我们会把主数据管理作为应用流程的补充，通过从各个操作/事务型应用以及分析型应用中分离出主要的信息，使其成为一个集中的、独立于企业中各种其他应用核心资源，从而使得企业的核心信息得以重用并确保各个操作/事务型应用以及分析型应用间的核心数据的一致性。通过主数据管理，改变企业数据利用的现状，从而更好地为企业信息集成做好铺垫。 主数据管理(MDM)可以帮助我们创建并维护整个企业内主数据的单一视图(Single View)，保证单一视图的准确性、一致性以及完整性，从而提供数据质量，统一商业实体的定义，简化改进商业流程并提供业务的响应速度。从变化的频率来看，主数据和日常交易数据不一样，变化相对缓慢，另外，主数据由于跨各个系统，所以对数据的一致性、实时性以及版本控制要求很高。 主数据管理其实在很早之前就一直存在，只不过现在随着业务发展以及监管的需要，对主数据的实时性、准确性、一致性有了更高的要求，才被业界广泛接受，各个厂商相应的推出了一系列的主数据管理集成与基础套件以及特定领域的解决方案。近年来最明显的变化是，客户在以前的时候经常问的问题是：“主数据管理是什么?”，而现在客户经常问的问题演变成了：“我们的业务的确存在一些问题，主数据管理正好可以解决这个问题，我们怎么开始?”。与以前相比，客户对主数据管理(MDM)的认识有了巨大的进步，并开始尝试用主数据管理(MDM)解决他们在整个企业范围内进行跨业务、跨主题域时遇上的各种挑战和问题：比如税务行业，税务局在按纳税人在一些分析统计时，就发现关于纳税人的基本信息分布在核心征收管理系统、发票管理系统、个
RH436-1数据管理、存储及集群技术概述
数据管理、存储及集群技术概述 一、数据 1.数据的分类 1.1.用户数据：用户数据的保护比系统数据更具有挑战性，用户数据的丢失或泄露则是致命的，比如银行业务λ 1.2.系统数据：系统数据丢失了并不会造成企业真正的损失λ 1.3.应用数据：应用数据在企业中是最不能轻视的，大量攻击都是通过系统上应用的漏洞来开展的λ 2.数据可用性 2.1.哪些数据必需保证高可用λ 2.2.注意数据的生命周期：分类存储（打包归档还是直接存储）λ 2.3.数据的访问方法和频率：是只读的还是可读写的？是应用程序的数据，还是可以直接访问的数据？是一个网络配置文件，还是为为了安全的配置？λ 2.4.应用程序的“data starved”数据饥饿：不应该是数据跟不上来，而应该是程序跟不上λ 2.5.所有的一切都要防止单点故障（SPOF：single points of failur）λ 3.规划设计 3.1. 数据越少要求越小λ 3.2. 减小复杂性λ 3.3. 增加灵活性λ 3.4. 保证数据的完整性λ 二、集群 集群是有一组计算机来共同完成一件比较复杂的事情。 1.集群的目标 1.1. HPC（High Performance）：高性能集群，追求性能，大型的运算，λ 1.2. HA（High Availability）：高可用，追求稳定，主要是为了防止单点故障，为了实现的是24小时不间断的工作，并不要求有多快λ 1.3. LBC（Load Balancing）：负载均衡集群，基本不用（现大多数利用硬件LBC设备）λ 2.redhat的cluster products 2.1. RHCS（Redhat cluster suite）：红帽集群套件，在RHEL5的AP版自带的λ 2.2. GFS（Global File system）：全局文件系统，GFS支持并发写入。是一个集群级的文件系统。λ 2.3. CLVM （Clusterd logical volume manager）:集群级的逻辑卷，的LVM 只是单机版的逻辑卷，在一个节点做了LVM，只能在这个节点看到。若果使用的是CLVM，做的LVM则可以在整个集群中看到。λ 2.4. Piranha：LVS 基础上设计的一套负载均衡高可用解决方案，LVS是基于IP 的负载均衡技术，由负载调度器和服务访问节点组成。λ 3.集群的基本拓扑
sap主数据管理mdm详细介绍
MDM是一个集成的解决方案，管理所有的主数据信息。客户主数据、物料主数据、供应商数据等。 一、使用SAP MDM主数据管理解决方案，可以整合、协调主数据、管理丰富的产品内容， 主数据集中后，就能够对主数据进行有效的管理、同步和分配，并将其发布给公司内外所有相关的用户。 1、整合主数据：使用灵活、可配置的数据模型，您可以从不同的数据源(SAP和非SAP 系统)汇总主数据信息，SAP MDM能够整合来自不同系统的主数据对象。对汇总过来 的主数据信息进行搜索，辨别出相同或相似的对象，并按照需求将之清除、整理， 得到统一、完整而准确的主数据视图，在数据整合后，数据可以被轻松访问来实现 准确的企业层面的分析和报表。 2、协调主数据：除了主数据整合功能以外，SAP MDM主数据管理还可以通过交互式的 分发模式来协调整个企业范围内的主数据信息，将准确、完整的主数据信息更新到 链接的SAP或非SAP系统中，另外，它还内置了数据处理工作流，支持统一企业内 基于多层角色的模式来共同维护主数据。它可以从一个系统的记录来维护主数据， 并作为集中的主数据管理集线器，自动更新到其他系统中对应的信息，达到整个公 司层面上不同应用系统之间的数据统一、协调。 3、集中主数据：SAP MDM是实现公司层面数据标准化目标的理想平台，在主数据从多 个源系统整合到MDM之后，主数据可以进行集中的管理和创建。用户可以使用功能 强大的客户端主数据管理器或SAP企业门户界面直接管理这些数据，SAP MDM提供 有效的数据校验和工作流平台，可以对主数据的创建、修改和删除进行统一的监管，这些主数据信息也可以根据需要通过业界标准的XML格式同步或分发到其他需要的 系统中，达到集中的主数据质量控制和监管，实现企业数据标准化目标。此外，还 可将统一、标准的信息提取到SAP BI只能分析系统中，得到准确的全局报表分析。 4、管理丰富的产品/物资内容：在SAP MDM中，您不但可以管理具有复杂分类和层次 结构的产品/物资信息，还可以管理组成这些产品/物资主数据的任何类型的内容， 无论是图形还是图表内容。所有主数据内容可以从不同的SAP系统和非SAP系统中 导入。通过单程的数据标准化(内置各种计量单位和单位转换)功能以及高性能的基
服务器能力计算
系统处理能力TPC估算方法 1 TPC 标准介绍 在对系统进行方案设计时, 通常会遇到下列问题： a) 配置什么样的服务器设备? b) 系统性能如何? c) 系统能够满足多长时间的应用? 单凭历史经验给出一个经验值来评估整套系统显然是不够的, 必须拿出足够的理 论证据来证明设计中已考虑到了上述问题。通常, 采用TPC 的基准测试来衡量硬件服务器的处理能力, 同时, 采用通用计算公式估算软件所需的处理能力。 1.1 TPC TPC 是由数10 家会员公司创建的非盈利组织,总部设在美国。该组织对全世界开放, 但迄今为止,绝大多数会员都是美、日和西欧的大公司。TPC 的成员主要是计算机软硬件厂家, 而非计算机用户, 它的功能是制定商务应用基准程序的标准规范、性能和价格度量, 并管理测试结果的发布。 TPC 的测试结果和出版物是开放的, 可以通过网站( http: //https://www.sodocs.net/doc/68959680.html,) 获取详细信息。IBM、NCR、HP、SUN 等国际著名服务器供应商均是TPC 会员,这些公司旗下的产品均会在网站上公布TPC 的测试结果。目前, 国内的工程项目中大量采用了上述公司制造的服务器类产品, 因而这些数据对于设计阶段的性能估算很有参考价值。至今, TPC 已经推出了4 套基准程序( TPC- A、TPC- B、TPC- C 和TPC- D) 。其中TPC- A 和TPC- B已经过时, 不再使用。TPC- C 是在线事务处理(OLTP) 的基准程序, TPC- D 是决策支持的基准程序。目前, 工程设计中常见的系统均为在线事务处理型( 包括BSS、OSS 和OA) , 因此TPC- C 基准测试是本文关注的重点。 1.2 TPC- C 基准测试 TPC- C 是一种旨在衡量OLTP 系统性能与可伸缩性的行业标准基准测试项目。这种基准测试项目将对包括查询、更新及队列式小批量事务在内的广泛数据库功能进行测试。许多数据专业设计人员将TPC- C视为衡量“真实”OLTP 系统性能的有效指示器。TPC- C 基准测试是对硬件处理能力的考核标准。TPC- C 通过模拟一个批发商的货物管理系统,衡量硬件服务器的性能指标( 查询、统计功能的执行效率) 。TPC 对具体的测试环境, 也做了详细的规定。 1.2.1 测试环境 批发公司有W个仓库, 每个仓库供应10 个地区, 其中每个地区为3 000 名顾客服务。每个仓库中有10 个终端, 每个终端用于一个地区。在运行时,10×W个终端操作员向公司的数据库发出5 类请求。 1.2.2 逻辑和流程 该系统需要处理的交易有以下几种。
Excel数据管理与图表分析 公式概述
Excel 数据管理与图表分析 公式概述 在Excel 中，公式是一种可以自动完成计算的工具。通常情况下，公式由常数、变量、函数、名称以及运算符组成的一个表达式。 1．公式的结构 公式的结构主要有两种，一种为以等号开头，即在一个空白单元格中输入一个等号，Excel 就默认为用户输入了一个公式（公式一般都是以等号“=”开头）。在等号之后需要输入计算元素（操作数）。其中，各操作数之间均以运算符进行分隔，如图2-1所示为一个典型公式的语法结构： 图2-1 公式的结构 提 示 该公式的含义为：首先计算B1至E5单元格区域中的数据之和，即B1+C1+D1+E 1+B2+C2+D2+E2+B3+C3+D3+E3+B4+C4+D4+E4+B5+C5+D5+E5；然后，将B1单元格中的数值加上12；最后，将第一次计算的结果除以第二次计算的结果。 另一种方法是尊重Excel 以前Lotus 1-2-3 的用户操作习惯，允许用户使用以@符号作为公式的起始符号，然后，后面紧跟函数，其语法结构如图2-2所示。 图2-2 公式结构 提 示 Lotus 1-2-3是1983年Lotus 公司（该公司现已被IBM 公司收购）推出的1-2-3电 子表格系统，可以称得上是个人计算机软件的杰出代表。 这两个公式在结构上，除了开头的符号不同外，另外以@符号开头的公式必须后面紧随函数，而前一种结构则无此要求。下面来介绍一下这两种结构中的各元素的功能： ● 等号或@符号 为了区分公式与字符型的常数，Excel 规定公式的最前面必须加一个“=”等号或者“@”符号，然后再输入计算的各元素。 ● 单元格引用 通过指定单元格地址，来引用某个单元格或者单元格区域中的数据进行计算。 ● 运算符 包括一些符号，例如“+”加号和“*”乘号。 数字常量 等号 单元格引用 加法运算符 函数 除法运算符 @符号 函数
MDM 介绍二 主大数据管理系统(MDM)的成熟度
主数据管理(MDM)的成熟度 根据主数据管理实施的复杂程度，参照Jill Dyche， Evan Levy 的观点大体可以把主数据管理可以分为五个层次，从低到高反映了主数据管理(MDM)的不同成熟度。下面我们简单介绍一下这五个层次： Level 0 ：没有实施任何主数据管理(MDM) 在Level 0的情况下，意味着企业的各个应用之间没有任何的数据共享，整个企业没有数据定义元素存在。比如，一个公司销售很多产品，对这些产品的生产和销售由多个独立的系统来处理，各个系统独立处理产品数据并拥有自己独立的产品列表，各个系统之间不共享产品数据。在Level 0，每个独立的应用负责管理和维护自己的关键数据(比如产品列表、客户信息等)，各个系统间不共享这些信息，这些数据是不连通的。 Level 1 ：提供列表 不管公司大还是小，列表管理是我们常用的一种方式。在公司内部，会通过手工的方式维护一个逻辑或物理的列表。当各个异构的系统和用户需要某些数据的时候，就可以索取该列表了。对于这个列表的维护，包括数据添加、删除、更新以及冲突处理，都是由各个部门的工作人员通过一系列的讨论和会议进行处理的。业务规则(Business Rules)是用来反映价值的一致性，当业务规则发生改变或者出现类似的情况时，这样高度手工管理的流程容易发生错误。由于
列表管理是通过手工管理的，其列表维护的质量取决于谁参加了变更管理流程，一旦某人缺席，将会影响列表的维护。 MDM Level 1比MDM Level 0的不同就是，各个部门虽然还是独立维护各自的关键数据，但会通过列表管理维护一个松散的主数据列表，能够向其他各个部门提供其需要的数据。在MDM Level 1中，数据变更决定以及数据变更操作都是由人来决定的，因此，只有人完成数据变更决定后才会变更数据。在实际情况中，虽然数据变更流程有严格的规定，但是由于缺乏集中的、基于规则的数据管理，当数据量比较大时，数据维护的成本会变的很高，效率也会很低。当主数据，比如客户信息、产品目录信息等数量比较少时，列表管理的方式是可行的，但是当产品目录或客户列表出现爆炸式增长以后，列表管理的变更流程将变得困难起来。MDM Level 1 依赖于人的协作。如果产品经理需要更新过后的产品价格列表，那需要联系ERP系统所有者，让其发送邮件给她。在企业范围内实现客户或产品列表就如同维护不同部门之间人们的关系一样。如果客户或产品存在层次或分组，列表将很难提供，并且通常在Level 1因为过于复杂难以被管理。 Level 2 ：同等访问(通过接口的方式，各个系统与主数据主机之间直接互联) MDM Level 2与MDM Level 1相比，引入了对主数据的(自动)管理。通过建立数据标准，定义对存储在中央知识库(Central Repository)中详细数据的访问和共享，为各个系统间共享使用数据提供了严密的支持。中央知识库(Central Repository)通常会被称为
提升客服中心的数据服务能力与价值
两天的培训课程结束了，时间短、内容多、专业性强是本次参训的直观体验。授课王老师在CC 数据分析与应用方面耕耘多年，经验丰富且为人平和，听其讲课、与之沟通均获益良多。 本次课程主要针对客户服务运营领域，涵盖了服务数据分析、大数据应用方向、数据挖掘概念等内容，重点在Excel 和SPSS Modeler 数据分析工具的使用和练习过程。 软件实操过程无需多言，具体的应用场景加工具书可能更为有效。功夫在诗外，在数据分析之前，首先要有深刻的业务理解，通过业务逻辑驱动分析需求，然后进行数据提取、整合、清理、建模和验证，挖掘获取的知识可为业务决策提供数据支撑，并在后续的业务升级中产生更多数据，从而形成良性循环。 通常而言，企业在数据应用中存在如下问题：一是数据不完整，各部门之间的数据难以共享；二是懂业务的数据分析人员非常稀缺；三是难以获取可靠易用的分析工具。作为一般意义上的成本中心，客服中心能获取的资源相对有限，在大数据和人工智能时代，发挥渠道和数据优势，提供精益服务、尝试精准营销、支撑业务决策将是客服中心升级转型的必由之路。 当前的数据应用可划分为三个层次：报表、统计和预测。报表是记录过去的信息，发现数据的变化情况；统计是结合业务目
标，进行数据对比、关联和原因分析；预测是侦测模式、发现规律、探求未来趋势并提前采取相关措施。银联客服中心目前处于数据存储、汇总和表格呈现的初级阶段，针对业务构成、对比和关联性等层面的分析较少，尚未涉及模型创建、业务预测和数据可视化等高阶应用。 结合公司战略及客服中心特点，可尝试从如下方面开展工作：一是打通服务数据和业务数据通路，创建客户画像以提供定制化服务。中心自有渠道包括IVR、电话、网络、短信、微信、微博等，每年服务量超过X万次，其中电话语音和网络客服量超过Y万次，内容较为完整，可作为基础数据；IVR、微信和短信数据主要反映了用户行为和响应过程，可作为辅助和验证数据。从服务数据中抽取账户信息和用户行为，借助大数据平台与统一用户系统及业务数据对接，识别客户身份、年龄、区域、发卡行和业务倾向，为客户提供定制化服务，无论IVR语音、电话服务或是短信提醒，所有的内容都基于客户标签实时产生，将产品营销融于服务全过程。 二是充分挖掘语音数据价值，为智能服务奠定基础。人工智能是未来的发展方向，中心在语音识别和智能客服方面已进行尝试，但也存在一定局限。在大数据、云计算成为公司平台战略的前提下，如何在私有云的环境中，利用成熟可靠的技术将语音数据转为可读文本，基于业务知识库进一步完成语义识别，这是数据挖掘和智能服务应用的前提。
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端（含数据录入及数据导入）。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段通过建设大数据服务平台：为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性（以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策）。为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。1.3 建设内容基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。 1、信息查询 包括教职工信息查询和学生信息查询。
主数据管理和实施
主数据管理和实施 企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。 企业主数据可以包括很多方面，除了常见的客户主数据之外，不同行业的客户还可能拥有其他各种类型的主数据，例如：对于电信行业客户而言，电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据；对于航空业客户而言，航线、航班是其企业主数据的一种。对于教育部门而言，学生、课程教学的各种信息可以形成主数据；对于某一个企业的不同业务部门，其主数据也不同，例如市场销售部门关心客户信息，产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息，人事部门关心员工机构，部门层次关系等信息。 数据管理的范畴和主数据管理的概念 图 1. 数据管理的范畴 如图所示，企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。 交易数据：用于纪录业务事件，如客户的订单，投诉记录，客服申请等，它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。 主数据：主数据则定义企业核心业务对象，如客户、产品、地址等，与交易流水信息不同，主数据一旦被记录到数据库中，需要经常对其进行维护，从而确保其时效性和准确性；主数据还包括关系数据，用以描述主数据之间的关系，如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、产品与产品的关系等。 元数据：即关于数据的数据，用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据所处的系统等信息。 主数据管理是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性。主数据管理的典型应用有客户数据管理和产品数据管理。 一般来说，主数据管理系统从IT 建设的角度而言都会是一个相对复杂的系统，它往往会和企业数据仓库/ 决策支持系统以及企业内的各个业务系统发生关系，技术实现上也会涉及到ETL、EAI、EII 等多个方面。一个典型的主数据管理的信息流为：
大数据环境下电信数据服务能力开放研究
大数据环境下电信数据服务能力开放研究 刘春1，邹海锋2，向勇3 （1.中国电信股份有限公司广东研究院广州510630；2.深圳市远行科技有限公司深圳518000； 3.中国电信股份有限公司广东研究院广州510630） 摘要数据资源是电信运营商的核心资产，在数据激增的环境下，数据服务能力开放有利于运营商增加管道的价值和收入，但对其运营能力也提出了更高的要求。本文在研究大数据环境下数据服务能力开放业务需求的基础上，明确了数据服务内容，提出了数据服务能力开放平台的建设思路、体系架构和开放机制，对运营商加强能力开放平台建设具有积极指导意义。 关键词大数据；数据服务；能力开放 1引言 随着近年来企业信息化建设的不断深化、社会化网络的兴起，以及移动互联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据规模及其存储容量正在迅速增长，数据的类型也变得复杂多样。海量多样化的数据对信息的有效存储、快速读取、检索提出了挑战；且其中所蕴藏的巨大商业价值也引发了对数据处理、分析的巨大需求。因此，大数据的概念应运而生，引用维基百科的定义：“大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。” 当前，大数据已逐渐渗透到各个行业和业务职能领域，以利用数据价值为核心的商业服务正在不断涌现，如数据资源服务、数据分析服务、数据开放平台服务等，大数据将成为重要的生产因素，它的演进将与生产力的提升有着直接的关系。 对电信运营商而言，其业务特性使得它具备了较强的大数据特征。然而，运营商业务数据快速积聚的同时，并没有从传送大量的上层应用内容中获得更多收益，却面临收入增速放缓的困境。要真正扭转这一局面，运营商必须转变过去简单粗放的网络运营方式，顺应移动互联网“开放、共享、合作、高效”等特征，逐步向综合服务提供商转变，向集约化运营模式的转变。在大数据时代，数据服务能力开放是这一转变的有力推手。 业务数据是运营商的核心资源，结合大数据技术，电信运营商开放自身的数据服务能力，为外部合作伙伴提供精确的用户行为收集与分析、提供精准广告投放推荐能力等数据分析服务，是强化流量经营，开展规模化信息服务运营的有效手段。这将有助于实现向综合服务提供商、集约化运营的有效转变，增加管道的价值和收入，进一步抓住未来广阔的信息化市场，摆脱被边缘化和底层化的危机，取更大的商业价值。
主数据管理介绍
主数据管理 随着用户IT系统的建设，信息孤岛现象越来越严重，为了实现信息的共享，软 件厂商提供了各种解决方案，主数据管理即是其中之一，在2008年的Oracle Openworld大会上，Oracle就有很多关于主数据管理的讨论。 那么什么是主数据？什么是主数据管理？ 根据IDC的定义，主数据（Master Data）主要指系统间共享数据（例如，客户、供应商、账户和组织部门相关数据）。DMReview专栏作家Jane Griffin将主数据定义为“...用于为核心业务实体创建和维护全企业‘记录系统’，以记录业 务交易并评定这些实体的业绩所需的信息。” 由于当时IT系统的建设水平限制，当前的主数据跨越几乎所有的组织业务部门，分布在多个不同的系统中，如企业资源计划(ERP)、客户关系管理(CRM)、商业智能(BI)系统；遗留系统和大型机系统；合作伙伴和供应商系统；以及单个电子数据表、文档、.pdf文件和桌面数据库。 主数据管理简称MDM(Master Data Management)的官方定义一般采用： A set of disciplines, applications, and technologies for harmonizing and managing the system of record and system of entry for the data and metadata associated with the key business entities of an organization. 主数据管理是一系列的规则、应用和技术，目的是为了协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录和系统登录中的数据和元数据。 主数据管理一般需要支持以下六大功能： 1.指定每个特定主数据域的业务职责，例如，产品、客户、供应商和组织结 构。严格履行职责可保证接入共享资源的系统始终保持高质量主数据。 2.提取分散在各个应用系统中的主数据集中到主数据存储库,主数据存储库一般采用二维数据库存储主数据。。
主数据管理(MDM)的成熟度
主数据管理(MDM)的成熟度 MDM全写Master Data Management，翻译为主数据管理或元数据管理。 什么是MDM 企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。 主数据和主数据管理的概念 企业主数据可以包括很多方面，除了常见的客户主数据之外，不同行业的客户还可能拥有其他各种类型的主数据，例如：对于电信行业客户而言，电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据；对于航空业客户而言，航线、航班是其企业主数据的一种。对于某一个企业的不同业务部门，其主数据也不同，例如市场销售部门关心客户信息，产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息，人事部门关心员工机构，部门层次关系等信息。 数据管理的范畴和主数据管理的概念 如图所示，企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。 ●交易数据：用于纪录业务事件，如客户的订单，投诉记录，客服申请等， 它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。 ●主数据：主数据则定义企业核心业务对象，如客户、产品、地址等，与交 易流水信息不同，主数据一旦被记录到数据库中，需要经常对其进行维护，从而确保其时效性和准确性；主数据还包括关系数据，用以描述主数据之间的关系，如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、产品与产品的关系等。
元数据：即关于数据的数据，用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据所处的系统等信息。 主数据管理是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性 ( “ The set of disciplines, technologies, and solutions used to create and maintain consistent, complete, contextual and accurate business data for all stakeholders (users, applications, data warehouses, processes, companies, trading partners, customers, etc.) across and beyond the enterprise ” ) 。主数据管理的典型应用有 Customer Data Integration —客户数据管理和Product Information Integraiton —产品数据管理。 图 2. 主数据管理的信息流 一般来说，主数据管理系统从 IT 建设的角度而言都会是一个相对复杂的系统，它往往会和企业数据仓库 / 决策支持系统以及企业内的各个业务系统发生关系，技术实现上也会涉及到 ETL、EAI、EII 等多个方面，如图 2 所示，一个典型的主数据管理的信息流为： 1.某个业务系统触发对企业主数据的改动； 2.主数据管理系统将整合之后完整、准确的主数据分发给所有有关的 应用系统； 3.主数据管理系统为决策支持和数据仓库系统提供准确的数据源。 因此对于主数据管理系统的建设，要从建设初期就考虑整体的平台框架和技术实现。
主数据管理和实施
主数据管理和实施 娄丽军(loulj@https://www.sodocs.net/doc/68959680.html,), 软件架构师, EMC 简介：企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。 发布日期：2009 年4 月02 日 级别：初级 访问情况2596 次浏览 建议: 3 (查看或添加评论) 平均分（共4 个评分） 前言 企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。 主数据和主数据管理的概念 企业主数据可以包括很多方面，除了常见的客户主数据之外，不同行业的客户还可能拥有其他各种类型的主数据，例如：对于电信行业客户而言，电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据；对于航空业客户而言，航线、航班是其企业主数据的一种。对于某一个企业的不同业务部门，其主数据也不同，例如市场销售部门关心客户信息，产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息，人事部门关心员工机构，部门层次关系等信息。 数据管理的范畴和主数据管理的概念 图 1. 数据管理的范畴
如图所示，企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。 ?交易数据：用于纪录业务事件，如客户的订单，投诉记录，客服申请等，它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。 ?主数据：主数据则定义企业核心业务对象，如客户、产品、地址等，与交易流水信息不同，主数据一旦被记录到数据库中，需要经常对其进行维护，从而确保其时效性和准确性； 主数据还包括关系数据，用以描述主数据之间的关系，如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、产品与产品的关系等。 ?元数据：即关于数据的数据，用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据所处的系统等信息。 主数据管理是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性( “ The set of disciplines, technologies, and solutions used to create and maintain consistent, complete, contextual and accurate business data for all stakeholders (users, applications, data warehouses, processes, companies, trading partners, customers, etc.) across and beyond the enterprise ”) 。主数据管理的典型应用有Customer Data Integration —客户数据管理和Product Information Integraiton —产品数据管理。 图 2. 主数据管理的信息流 一般来说，主数据管理系统从IT 建设的角度而言都会是一个相对复杂的系统，它往往会和企业数据仓库/ 决策支持系统以及企业内的各个业务系统发生关系，技术实现上也会涉及到ETL、EAI、EII 等多个方面，如图2 所示，一个典型的主数据管理的信息流为： 1某个业务系统触发对企业主数据的改动； 1主数据管理系统将整合之后完整、准确的主数据分发给所有有关的应用系统； 1主数据管理系统为决策支持和数据仓库系统提供准确的数据源。 因此对于主数据管理系统的建设，要从建设初期就考虑整体的平台框架和技术实现。 以客户主数据为例，常见的主数据域包括： ?Party：参与方。参与方包含的范围是所有与企业发生了或者发生过正式业务关系的任何合法的实体，比如填写了投保单的参与方。Party 是分类别的，可以是个人、机构和团体。对于Party 来说，因为开展业务的需要，可能要对他们进行分级、分类，比如VIP，
国家电网公司物资分类与物料主数据管理细则
国家电网公司物资分类与物料主数据 管理细则 第一章总则 第一条为提升物资分类与物料主数据管理水平，依据《国家电网公司物资采购标准管理办法》，制定物资分类与物料主数据管理细则（以下简称细则）。 第二条本细则适用于公司总（分）部、各单位及所属各级单位（含全资、控股、代管单位）物资分类与物料主数据（以下简称“主数据”）的新增、修订、问题受理等管理工作，服务分类及服务主数据管理可参照执行。 第三条本细则所称“主数据”包括物资分类、物料主数据及采购标识规则。主数据在国网公司主数据管理平台（SG-MDM）进行统一管理和维护，管理流程见附件：物资和服务主数据管理流程图。 第四条物资分类是根据物资信息化管理要求，从不同角度、不同层次，对物资进行区分、归类、命名、描述，建立的物资分类结构体系和物资信息化代码体系。 国网公司的物资分类体系按照大类、中类、小类进行分类，每个小类下辖若干特征项，每个特征项下对应若干特征值。 第五条物料主数据是根据物资分类结构体系，按照相关规则，赋予物资的信息化代码，包含了物资编码、物料描述、计量单位、采购标识和分类特征等信息。 第六条采购标识是根据物资采购标准，对物料进行分类的标识，分为国网标准物料、非标准物料和未标准化物料。 国网标准物料指物资采购标准界定范围内、公司推广应用的物资；非标准物料指在物资
采购标准界定范围外、公司限制使用的物资；未标准化物料指尚未编制物资采购标准、公司不限制使用的物资。 第七条采购标识规则是根据物资采购标准制定、辅助计算机识别采购标识的规则，是物料主数据与采购标准模板的衔接纽带。 第八条本细则职责分工按照《国家电网公司物资采购标准管理办法》执行。 第二章新增与修订 第九条主数据新增 （一）新增主数据对应的物资必须是客观存在的、但尚未列入主数据管理系统的物资。新增主数据的需求是否合理的判断依据是国家标准、行业标准、公司企业标准以及公司科技推广成果。 （二）公司各级单位在提报新增主数据需求之前，须组织开展预审。 （三）新增小类以电子邮件形式进行提报，特征值及物料主数据新增需登陆主数据管理系统进行线上提报。新增小类一般应根据物资关键特性设置特征项；新增特征值需符合既有特征项的定义。 第十条主数据修订 （一）主数据修订包括物资分类、特征值、物料主数据的冻结、解冻，以及采购标识规则的修订。 （二）对于重复存在或无法满足物资采购及应用需求的主数据，经咨询专业专家意见、国网物资部批准后，在主数据管理系统中完成修订工作，并及时发布通知公告。 （三）物资分类及物料主数据被冻结后，对于需要处理未清业务的，由各单位在ERP 系统中自行解冻，业务处理完毕即时恢复冻结状态。对于仍在计划申报阶段，未发布招标采购公告的主数据，原则上不能继续使用，应选用其他物料主数据申报计划。