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主数据管理前沿信息_客户主数据管理(2024年12月实时热点)

内容来源：毛坦厂SEO所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

主数据管理

数据仓库分层架构：从原始数据到决策支持嘿，大家好！今天我们来聊聊数据仓库的分层架构，这可是个热门话题啊！之前我们已经聊过一些基础知识，今天我们继续深入探讨。原始数据存储（ODS）𐟛 ️ 首先，咱们得从原始数据说起。ODS是数据仓库的起点，里面存储的是从业务系统直接抽取的原始数据。这些数据非常详细，记录了每一次业务操作，简直是数据的原始森林。它的作用就是提供最原始、最完整的数据，确保数据的及时性和完整性。数据来源主要是ERP、CRM、POS等业务系统。维度数据（DIM）𐟏튦Ž夸‹来是DIM层，这个层主要是存储时间、地点、产品等维度数据。它的数据粒度相对粗略，但包含了关键的主数据和属性。DIM层的目的是确保维度数据的一致性和准确性，为后续的分析打下坚实的基础。数据来源主要是业务系统的主数据和MDM（主数据管理）系统。明细数据层（DWD）𐟒𜊧„𖥐Ž是DWD层，这个层主要是存储处理过的业务数据，结合了事实和维度信息。它的数据粒度详细但已处理，保留了业务事件的细节。DWD层的作用是为高级分析提供干净、详细的业务数据。数据来源主要是ODS层和DIM层。汇总数据层（DWM）𐟓Š 再往上就是DWM层，这个层主要是存储经过汇总和统计的数据，目的是加速查询过程。它的数据粒度较粗，按时间、区域、产品等维度汇总。DWM层支持中期分析需求，提高查询效率。数据来源主要是DWD层。数据集市（DM）𐟎œ€后是DM层，也叫数据集市。这个层是面向特定业务领域，提供定制化的数据分析和报表。它的数据粒度最粗，按业务需求汇总。DM层支持特定领域的决策需求，快速响应。数据来源主要是DWM层、DIM层和DWD层。层级关系和操作流程✨ 从ODS到DM，数据越加浓缩，信息更精炼。数据层层递进，形成完整的数据流。处理复杂度从简单到复杂，数据的价值逐步提升。数据应用从实时数据到决策支持，满足多样需求。操作流程也很简单：数据收集：从各业务系统中抽取数据到ODS层。数据清洗：对ODS层数据进行清洗、去重、补全缺失值。数据转换：将清洗后的数据转换成统一格式，并与维度数据关联。数据存储：将处理后的数据存储到DWD层。数据汇总：按时间、区域、产品等维度对DWD层数据进行汇总，存储到DWM层。数据聚合：根据特定业务需求对DWM层数据进行进一步的聚合，存储到DM层。数据应用：通过报表、BI工具等方式将DM层数据展现给用户，支持业务决策。希望这篇文章能帮你更好地理解数据仓库的分层架构，如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！𐟓쀀

301159,三维天地, 尾盘进了你，明天又套我吧…… 三维天地参加明天的数据要素大会不[捂脸][捂脸][捂脸] 三维天地公司为华为搭建主数据管理平台，实现数据标准化、数据安全管理、数据价值洞察

【央国企数智化｜以数筑基，中国电子云助力中国化学集团提质转型】汇聚超过12+系统核心基础数据、管理各类主数据超过200万条、支撑服务50+业务系统、耗费人天工时降低88%、节约人工成本超200万元…… 中国电子云一体化主数据管理解决方案正应用于中国化学工程集团有限公司（简称中国化学），以主数据为关键切入点，结合集团业财一体化战略，成功实现“组织架构全局一致、项目情况实时可查、财务数据穿透可视”的管控目标，真正意义上实现了从“战略管控”到“财务管控”的管理模式转型。「中国电子云」详见公众平台：央国企数智化｜以数筑基，中国电子云助力中国...

以下是对主数据的详细介绍：一、定义主数据（Master Data）是指具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，具有相对静态的特点，是单一的、准确的、权威的数据来源。这些数据包括但不限于客户、产品、供应商、员工以及财务数据等，是企业在多个业务系统中重复使用、共享的具有高价值的核心业务实体数据。二、特征 1. 高业务价值：主数据是企业进行业务决策和运营的基础，具有极高的业务价值。 2. 跨部门共享：主数据可以在企业内的各个业务部门之间共享，打破信息孤岛，实现数据的整合和协同。 3. 相对静态：与实时变化的交易数据相比，主数据相对稳定，变化频率较低。 4. 单一准确权威：主数据是企业内唯一、准确、权威的数据来源，避免了数据的重复和冲突。三、类型根据David Loshin的定义，主数据包含元数据、定义、属性、关系、角色和类别等核心信息。而维基百科则进一步指出，主数据不仅包含业务数据，还涉及非结构数据、分析型数据、组织架构数据及元数据等。四、作用 1. 消除数据冗余：通过主数据管理，可以整合各个业务部门的数据，消除数据冗余，提高数据质量。 2. 提升决策效率：准确的主数据可以为企业的决策提供有力支持，提高决策效率和准确性。 3. 优化业务流程：主数据管理可以确保各个业务部门之间的数据一致性和准确性，从而优化业务流程，提高工作效率。 4. 降低运营成本：通过主数据管理，企业可以更有效地管理数据资产，降低数据管理和维护的成本。五、管理主数据的管理与维护是企业数据治理的重要组成部分。主数据管理涉及建模、整合、存储和服务等多个环节，需要按照标准主数据管理规程的要求，通过严格的管理流程来实现主数据的全生命周期管理以及数据字典的管理维护。在数据建模方面，企业需要建立统一的主数据模型，定义数据的属性和关系；在数据整合方面，需要利用数据清洗工具及扩展功能，将各系统生成的主数据进行汇集、校验、清洗和发布；在数据存储方面，需要建立主数据基准库，集中存储主数据；在数据服务方面，需要提供在线查询和订阅功能，并通过流程驱动和消息驱动的标准接口提供数据共享服务。总之，主数据是企业中具有高业务价值的核心数据，对于确保业务流程的顺畅、报告和分析的可靠性以及遵守相关法律法规的合规性具有重要意义。企业需要高度重视主数据的管理和维护工作，通过有效的主数据管理策略和实践来提升数据质量、优化业务流程和降低运营成本。

数字化转型ppt 随着科技的飞速发展，数字化转型已经成为制造业发展的新引擎。今天，我们来聊聊我们在汽车智能制造领域进行的数字化转型实践！𐟏�’𛊩ṧ›‚述 𐟓Š 这个项目主要是通过SAP S4/HANA平台，全面升级企业资源规划（ERP）。我们的重点是精细化成本核算、系统集成和集团型业务管控，目标是提升企业的运营效率。核心目标 𐟌Ÿ 夯实数据基础：通过ERP系统为核心，集成产品生命周期管理（PLM），实现主数据的集中管理和共享。建立核心价值链流程体系：优化核心业务流程，打破局部观念，强调整体利益。业务财务一体化：打通研发、生产、供应链、销售等业务流程，实现业财一体化。项目范围 𐟓‹ SAP ERP实施功能范围：涵盖项目管理、销售管理、生产管理、物料管理、财务管理及成本管理等。系统集成：包括供应商关系管理（SRM）、办公自动化（OA）、产品生命周期管理（PLM）等系统的集成。项目计划 𐟓… 从2022年5月的项目准备到2023年1月的系统上线，我们制定了详细的项目计划，确保每一步都精准落实。蓝图设计成果 𐟗𚯸 完成了业务现状调研、蓝图流程设计、业务流程确认等关键步骤。设计了详细的业务流程地图，包括研发项目、交付型项目和量产产品的主要业务流程。主数据管理 𐟓Š 我们将建立标准化与共享的主数据管理体系，确保物料主数据的统一和准确。风险与对策 ⚠️ 我们已识别项目实施过程中可能遇到的风险，并制定了相应的应对策略，确保项目顺利进行。系统实现 𐟛 ️ 在系统实现阶段，我们将进行系统配置、单元测试、集成测试、权限设计、基础数据准备等一系列工作，以确保系统顺利上线。通过这一系列的数字化转型措施，我们相信能够大幅提升企业的竞争力，实现智能制造的飞跃。想了解更多细节？快来关注我们吧！

𐟔 ECC与S4界面表结构差异 𐟤” 你是否好奇ECC和S4 HANA在界面和表结构上的不同？让我们一起来探索这两者之间的差异吧！ 𐟒𛠥œ觕Œ面风格上，ECC和S4 HANA有着明显的区别。S4 HANA的界面更加现代化，提供了更加直观和用户友好的设计。相比之下，ECC的界面则显得稍显陈旧。 𐟓Š 在数据库表和打印功能方面，ECC和S4 HANA也存在差异。S4 HANA的数据库表设计更加灵活，能够更好地支持复杂的数据处理和报告生成。而ECC则可能在一些方面显得不够灵活。 𐟔 除此之外，ECC和S4 HANA在主数据、ATP和MRP设置以及MRP运行等方面也存在着显著的差异。这些差异主要涉及到物料主数据的管理、生产版本和BOM展开的处理、工单类型的后台配置以及MRP计划和运行的模式等方面。 𐟤“ 总的来说，ECC和S4 HANA在界面和表结构上的差异是多方面的，涵盖了界面设计、数据库表处理、打印功能以及主数据管理等多个方面。这些差异为用户提供了更多的选择和灵活性，但也需要用户根据自身需求来选择适合的系统。

数据管理八大核心概念，你了解几个？ 𐟔 什么是数据管理？数据管理是一套为了有效管理企业内部数据的架构、政策和措施。简单来说，就是确保数据的准确性、完整性和一致性。 𐟓Š 数据管理的核心维度数据管理框架包括三个关键维度：人、过程和技术。在这门课程中，我们会深入探讨这三个方面。 𐟓š 数据管理的八大核心部分元数据管理：管理关键数据元素和业务技术元数据，确保数据的一致性和准确性。数据质量：关注数据的准确性、完整性、一致性、有效性、及时性和唯一性，进行数据质量的评估和分析。数据治理：制定和执行数据标准和政策，建立数据治理原则和委员会，确保数据管理的规范性。主数据和参考数据管理：管理主数据和参考数据，确保数据的一致性和可靠性。数据集成：处理数据的实时和批处理，管理源数据和目标数据，实施ETL和ELT流程，实现数据的无缝集成。数据架构：设计和管理数据架构层，利用共享服务和数据仓库，处理大数据，确保数据架构的高效性。数据隐私：保护敏感和非敏感信息，制定和执行数据隐私政策，确保数据的安全性和隐私性。分析：利用仪表板、报告和分析工具进行数据分析，生成标准和临时报告，及时响应数据警报。 𐟎“ 欢迎来到数据管理课程！在这张图中，我们可以看到数据管理的八大核心部分。希望通过这门课程，你能更好地理解和管理企业数据！

软信天成：产品主数据管理有何作用？干货分享产品主数据管理旨在帮助企业管理和维护组织内所有产品相关的数据，包括产品描述、尺寸、定价和其他产品属性，确保产品数据在各个部门和系统中准确、一致、最新且可访问。以软信产品主数据管理解决方案为例，它基于智能主数据管理平台的PIM功能，可以为企业提供以下优势：可信的产品主数据：将来自多个孤立的内部和外部的产品数据存储在一个可访问的位置，并对其进行清洗、删除重复数据、标准化数据、分类数据，将它们映射到产品管理数据模型中，最终转换为您可以信赖的单一、准确的产品主数据。便捷的数据管理：为企业提供一个统一的平台管理、组织、共享产品数据，加速产品上市。采用层级化数据构建，树形、分类等组织产品信息，实现从大类到子类的逻辑划分，便于管理和查询信息。并且，以图片、链接等丰富的数据展现方式，让产品信息更加直观，便于市场和销售部门使用。允许用户根据实际需求创建个性面板，将相关产品数据按特定类型、性质分组展示。全面的产品信息：在数据日益丰富和透明的今天，消费者可以通过各种来源收集产品和服务的信息。如果网上列出的产品信息和实际产品信息不匹配，可能会出现无数问题。软信产品主数据管理解决方案能够确保有序的数据呈现，为消费者提供全面、准确的产品信息，从而提升消费者体验和信任度。更好的决策：准确、及时的产品数据是企业进行科学决策的重要依据。软信解决方案通过提供实时、全面的产品数据视图，支持企业从多个维度进行数据分析，包括销售趋势预测、库存管理优化、市场策略调整等，为企业战略规划和日常运营提供数据驱动的洞察。如果您对我们的主数据管理解决方案感兴趣或希望进一步了解其实施细节，欢迎私信！#主数据管理# #数据治理#

新能源电池行业在快速发展中面临多重挑战，包括物料管理混乱、物料成熟度不足、BOM层级结构不清晰、物料编码不规范、呆滞物料积压以及物料归档和下线管理不完善等问题。为解决这些问题，企业需要通过数据治理建立更加完善的主数据管理体系，实施标准化物料分类、属性和编码，定期进行物料数据审计和清洗，引入统一的物料管理系统，并进行物料成熟度评估与管理，优化BOM管理系统，建立全面的物料追溯管理体系，实施智能化追溯系统，建立呆滞物料识别与处理机制，优化库存管理策略，加强跨部门协作，以及建立完善的物料归档和下线管理流程。（电动新物种）「新能源电池行业」「物料管理挑战」「数据治理与追溯系统」

每天认识一个药企数字化系统——药品流向返利补差系统系统介绍本系统是一款专为药企打造的准确度高、高效的流向数据管理系统。通过流向数据核验核算和补差返利结算等功能，帮助药企更好的追溯药品流向链路。将数据进行智能高效分析，帮助药企快速响应市场变化、提高业务效率。系统架构数据异常处理：流向数据前后脱节或审核有误系统自动预警，生成预警清单，数据支持线上一键修改。数据核算模板：根据流向SFE数据汇总生成员工及团队纯销数量、金额。补差返利数据计算处理模板：通过企业自定义补差政策匹配流向明细并核算返利金额。数据核验模板：整理数据库信息，对数据进行初步审核并提取关键信息形成流向数据报告，自动识别并提示异常原因系统流程数据业务洞察：返利补差核算、流向数据核算、药店流向核算、异常数据预警流向主数据库：返利政策数据、当月流向数据、终端产品数据、YTD流向数据、省市区标准目录、门店目录流向数据归属：流向数据分档、流向数据清洗、异名管理、辖区管理、库存管理、记录归档多渠道流向采集：DDI直连、页面抓取、数据对接、批量导入解决方案支持多模式的流向数据采集，体系化流向数据处理能力，有效节约人力，大幅提升流向处理效率。为药企提供业务数据精细化管理能力，进行数据多维度分档管理，助力药企建设标准化主数据，实现对业务数据的全局管理。通过企业自定义补差政策匹配流向明细并核算返利金额，快速处理数据，减少人工操作的成本和误差，缩短计算时间提高数据准确性。#药企数字化营销# #药品流向# #返利补差系统# #数据核算# #药品流向管理# #医药行业#