新闻资讯

智能制造场景下的主数据识别分析方法

时间:2018-08-02     来源: 三维天地     返回

主数据是整个企业范围内各个系统间共享的、高价值的数据,可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用,并且存在于多个异构的应用系统中。主数据管理最重要的就是数据的唯一性、完整性和相互的关系。显然,主数据只是企业数据的一部分,进行主数据体系建设的需求分析,首先对主数据进行识别,界定需求范围,才能有的放矢的进行后续的分析设计工作。

主数据识别分析主要采用逐级、逐层、多维度、多因素的识别方法,以国家标准和行业标准为参考依据,对现行数据的特征、标准、体系、属性规范等方面进行深入挖掘与分析,从中提取有效信息,继而在此基础上集合企业运营的实际情况,提出具体的主数据列表。

主数据识别分析中主要考虑以下问题:

● 识别那些是主数据和哪些是主数据的属性;

● 识别不同主数据之间的关系;

● 识别主数据与业务系统之间的关系;

● 识别主数据与业务管理之间的关系。

一、多因素分析方法
多因素分析方法是现代统计学中一种重要而实用的方法,能够把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能反映出事物内在的联系的、固有的、反映事物本质特征的因素。运用多因素分析法,首先确定需要分析的指标,确定影响该指标的各因素及与该指标的关系,急速那确定各个因素影响的程度数额,得出结果分析。

具体流程图如下:

二、主数据类型识别分析

主数据应具以下特征:

● 特征一致性:主数据的特征经常被用作业务流程的判断条件条件和数据分析的具体维度层次,因此保证主数据的关键特征在不同应用、不同系统中的高度一致是将来能否实现企业各层级的应用整合,也是企业数据仓库成功实施的必要条件。

● 识别唯一性:在一个系统、一个平台甚至一个企业范围内同一主数据,要求具有唯一的识别标志(编码、名称、特征描述等),用以明确区分业务对象、业务范围和业务的具体细节。

● 长期有效性:主数据通常贯穿该业务对象的整个生命后期甚至更长。只要该主数据所代表的业务对象仍然继续存在或仍具有比较意义,则该主数据就需要在系统中继续保持其有效性。

● 交易稳定性:主数据作为用来描述业务操作对象的关键信息,在业务过程中其识别信息和关键特征会被交易过程中产生的数据所继承、引用和复制。但是无论交易过程如何复杂和持久,除非该主数据本身的特征发生变化,否则主数据本身的属性通常不会随交易的过程而被修改。

三、主数据元属性识别分析:

一种数据类型通常包含众多属性,以满足各类业务的需求。因此,并不是所有属性都满足主数据特征的要求,需要对数据属性进行逐一判断,只将满足主数据基本特征的属性纳入主数据管理范畴。对同时满足特征唯一性、识别唯一性、长期有效性和交易稳定性的要求,应属于主数据,而反之则不属于主数据内容。

如果没有主数据体系的支撑,随着企业信息化集成的推进,越来越多的业务信息系统开发、实施将会带来更多的信息孤岛,阻碍企业的应用集成、业务协同和信息共享,不利于企业发展。因此建立长效的主数据管控体系是信息化建设的坚实保障。