主数据平台设计与开发（主数据系统设计）

本篇文章给大家谈谈主数据平台设计与开发，以及主数据系统设计对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享主数据平台设计与开发的知识，其中也会对主数据系统设计进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、主数据概念到平台（22.2.13）
• 2、做主数据系统的难点在哪里？
• 3、国内哪个数据治理管理平台性能最好最快？希望大家推荐一下，感谢！
• 4、大专生学大数据好工作吗

主数据概念到平台（22.2.13）

谈主数据管理还是先从主数据概念说起，简单来将主数据是指跨多个业务系统共享并使用的集成静态数据。从这个定义里面可以看到主数据强调了两个关键点，第一是必须跨多个系统共享和使用，第二是它属于基础静态数据。所谓基础静态数据说明数据本身的新增变更都不频繁。从整个企业系统建设中，我们经常用到的企业客户、物料这些信息就属于主数据，而对于合同项目订单这类数据我们则一般不会纳入主数据进行管理。这些数据虽然也是跨多个系统使用的，但是这些数据本省的新增变更频繁，所以不能定义为主数据。

当我们建设了多个系统之后，特别是在多业务系统集成和协同的过程中主数据不一致的问题已经严重影响到业务系统流程的运作。比如一个供应商的数据，我们既在ERP里面有维护，同时在采购系统里面也有维护，导致两个供应商之间数据不一致。另外两个系统之间做数据同步，经常遇到一个系统里面缺少部分主数据，而造成同步失败，因此对于多跨协同系统的建设，主数据管理显得尤为重要。甚至比基础技术平台，比ESB总线还要重要。因此，我们现在建微服务平台，往往也需要将MDM主数据系统纳入其中进行一并建设。

说完主数据管理的概念，结下来谈一下主数据管理常见的两种模式。第一种就是共享模式，共享模式比较简单，因为共享主数据的维护还是在原来的业务系统里面。主数据只负责采集抽取相关主数据到主数据平台。清洗完成之后形成服务能力对外共享和开放。另外一种模式就是集中化模式，这个模式下所有数据的新增修改废弃所有源头统一到主数据管理平台。两种模式各有优缺点，共享模式实施起来相对较快，集中化模式建设周期较长。

如果原始主数据本身比较单一时，我们可以采取共享模式，但如果主数据源头就多样化不统一则最好采用集中模式进行管理。

主数据的业务方案简单的理解包含几个大的方面。其中就包括了组织人员，包括主数据的标准模型，包括主数据管理流程，包括主数据的质量管理。这些内容跟IT系统业务没有太大关系，但是业务部门需要提早制定出来的。比如某基础数据元数据，原模型规范，供应商本身编码和管理规范。供应商申请和使用流程，都是属于前期做业务解决方案的时候都需要提前梳理清楚的。

做主数据系统的难点在哪里？

主数据主数据平台设计与开发的好处是不言而喻的主数据平台设计与开发，但主数据不是谁都合适实施的，它有自己的特点，在企业IT系统建设现状下有着自己的难处，以下是实施主数据面临的最大困境主数据平台设计与开发：
1、企业级跨部门跨系统
定位上，主数据系统是一个企业级的系统，这也就意味着需要纳入管理的系统比较多，会横跨许多部门，一般都是大企业才会构建自己的主数据系统。而众所周知，大企业部门往往有着自己的壁垒，在推行主数据系统时，系统的调研、部门的协调，会消耗非常多的时间，这也是主数据实施中比较不好控制的部分。一般来说，主数据项目，是一个自上而下的工程，需要一个比较有话语权的领导来推行，会更有利于项目的推进。
2、建设反转，业务系统在前，主数据系统严重滞后
前面描述已经提到，主数据系统是一个企业级的系统。如果企业在总体IT系统建设时，就已经考虑主数据系统的建设，对系统进行统一规划、接口设计，那主数据系统的构建，会顺畅很多。但现实总是很骨感的，一般企业都是在各类业务系统（如人力、销售、财务、ERP、物流、CRM、数据仓库等）已经构建运营，系统间数据基本都是点对点交互模式，在企业进一步发展遇到问题时，才开始考虑、重视主数据，筹备构建主数据系统。这时候大多数公司会发现，主数据系统正在挑战主数据平台设计与开发他们现有的IT架构：主数据平台设计与开发他们拥有太多的独立平台处理主数据。各种业务系统的主数据梳理、系统改造，影响面会非常广，业务风险点多，各个部门、各个系统、各类人员都需要协调推进，有可能会成为主数据项目不可承受之重。这是主数据系统构建时必须考虑清楚的关键点。

国内哪个数据治理管理平台性能最好最快？希望大家推荐一下，感谢！

国内哪个数据治理管理平台性能最好最快？希望大家推荐一下主数据平台设计与开发，感谢

如今，不少企业都想拥有属于自己企业或产品的手机APP，但其中最困扰企业主的问题就是：开发一款手机APP到底需要多少钱？

简单点来说，要视手机APP的需求及质量而言，价位一般在几千到十几万左右，更高端的价格更高。

今天，我们就来详细分析一下这个问题，请继续往下看吧。　

一、APP开发款式分为固定款和定制款，两者的价格均不相同

固定款：是指直接套用已有的、现成的APP固定模板，报价是固定的，所需要的功能也是固定的，缺点就是客户拿不到源代码，也不能根据企业需求进行定制，由于源代码是封装的，如果企业以后想进行功能升级或系统维护的话，也不能够实现，只能重新开发一个新的软件。

固定款的APP开发时间短，约2~3日的时间即可完成，费用大约在几千到几万之间。

定制款：定制款是指APP的功能全部重新开发，过程比较繁琐，需要美工、策划、APP开发（前台/客户端/手机端）、后台程序员等工种协同完成，大型的、功能复杂的APP甚至需要数十人的团队。

由于APP的功能和设计都是定制的，因此价格会高些。定制款的开发时间与开发价格是成正比的，开发时间长，大约在两三个月甚至不定的周期里才能完成，而费用大概在几万甚至十几万左右。

因此，想要知道开发一款手机APP需要花费多少钱，企业主首先必须把APP的详细需求和功能告知APP开发公司，开发公司才能报出一个合理的价格。

二、手机APP平台不同，制作成本也不一样

现在市面上流行的手机APP制作平台主要有两种一般包括两种系统：安卓系统（Android）和苹果系统（IOS）。

一般来说，制作苹果系统的手机APP软件费用要比安卓平台的贵一些，因为苹果公司对苹果平台的封闭性和手机APP开发语言Objective-C的难度，都让APP开发者加大了苹果系统手机APP开发的难度。

三、APP制作成本包含参与人员的工资

通常情况下，开发一款APP需要产品经理、客户端工程师、后端工程师和UI设计师各一名，这已经是制作手机APP应用软件比较精简的配置了，所以这些参与人员的工资也是包含在APP制作成本当中的。这些工作人员的月薪加起来可能都会超过4、5万元。

四、APP开发公司的所在地

需要注意的是，同样实力的APP开发公司，在不同的城市也会导致APP的成本费用高一些，如在北京、深圳和上海等地的开发公司开发成本费用就会比较高，因为当地开发人员的薪资和其主数据平台设计与开发他支出相对更高。

大专生学大数据好工作吗

看情况。

大数据技术及应用或相关专业就业前景广阔。

原因是近年来互联网行业发展迅速，移动互联网、电子商务、物联网、社交媒体的快速发展推动我们快速进入大数据时代。

到目前为止，在人们的日常生活的数据量已经从结核病（1024gb＝1TB）水平一个跳转到PB（1024结核病＝1PB），EB（1024PB＝1EB）和ZB（1024EB＝1ZB）水平，数据将逐渐成为重要的生产要素，人们使用大量的数据将预示着新一波的生产力增长和消费者剩余的影响。

大数据从业者目前的两大趋势是：

1、大数据领域员工工资将持续上涨。

2、大数据人才供不应求。

3、此外，大数据毕业生的工作非常多。

如：大型分布式应用程序开发的Java数据，应用和发展大型数据集成平台，大数据平台操作，Java海量数据分布式编程，大数据架构设计，数据分析，Java数据分布式开发，基于大数据平台应用程序开发、数据可视化、数据挖掘、Java海量数据分布式编程、数据结构设计等。

一般大数据开发工程师的基本工资起薪为1万元以上。一般起薪在13000元左右。工作3年以上的大数据开发工程师工资高达3万元／月。

其次，2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元，2018年预计将超过5700亿元。未来，大数据、云计算和人工智能的结合将创造数以百计的新就业岗位。说白了，这个行业很有前途，未来是可以预料的。

大数据技术及应用（云计算、大数据）

就业方向：毕业后可在事业单位信息产业、科技、信息部门等相关企业从事云计算和大数据平台的设计、管理和开发工作。

有网络工程师、系统运维工程师、信息安全工程师、云计算与大数据工程师、大数据分析师、大数据开发工程师、IT项目经理等。

扩展资料：

大数据技术与应用的研究方向是结合大数据分析、挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术的“互联网＋”前沿科技专业。

这个专业旨在培养学生系统的主数据管理和数据挖掘方法，并成为高级专业大数据技术人才大数据分析和处理、数据仓库管理，全面部署大数据平台，应用大数据平台的软件开发和数据产品的视觉呈现和分析。

主要职位：大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师等。

参考资料：百度百科-大数据技术与应用

关于主数据平台设计与开发和主数据系统设计的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 主数据平台设计与开发的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于主数据系统设计、主数据平台设计与开发的信息别忘了在本站进行查找喔。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。