主数据平台（主数据平台厂商）

本篇文章给大家谈谈主数据平台，以及主数据平台厂商对应的知识点，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的知识，其中也会对主数据平台厂商进行解释，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、目前主流的数据治理平台有那些。
• 2、企业如何有效的进行主数据管理？
• 3、干货 - 钢企决策智能系统案例分享
• 4、中国移动mdm是干什么的
• 5、什么是主数据？
• 6、B站U®主数据在哪儿能够购买啊？

目前主流的数据治理平台有那些。

目前国内外能称得上数据治理平台的不多主数据平台，基本上都是主数据管理平台，只不过都改个名字为数据治理平台，真正数据治理的概念可以参考dama的《数据管理知识体系指南》内容。在这个行业，国内厂商主要有四个来源，物资编码管理厂商（2010年前入行，最早也最普及）、PDM厂商（基本是大BOM的概念，较晚）、ERP厂商（最晚，但是也属于编码管理的延续）和其主数据平台他后续（2015年后）入行的。国外厂商主要来源有三个，客户主数据厂商（sap、orcale、IBM、informatica）、PDM厂商（达索、Stibo）、开源主数据厂商（Talend）。
国内第一家做主数据管理平台的是一家叫中翰软件的公司，2010年发布的自主产权MDM平台，2013年最早开启数据治理概念，并于2014年试水发布了基于静态数据中心管理的数据治理平台，2018年发布了数据管控平台和数据评估监测平台。

企业如何有效的进行主数据管理？

企业主数据治理主要分为4个阶段：主数据规划阶段、主数据标准梳理阶段、主数据治理阶段、主数据平台落地阶段。

1.主数据规划阶段

主数据规划阶段是主数据管理的第一个阶段，这个阶段的工作一般都是主数据管理的顶层工作。该阶段的工作包括制定主数据管理组织、完善主数据管理制度、搭建主数据管理体系，从而保证主数据的稳定运行。

2.主数据标准梳理阶段

主数据标准梳理阶段需要梳理主数据分类标准、主数据编码标准及主数据属性标准。需要调研收集企业现有标准、参考相关国家/行业标准，做差异及对标分析，从而找到现有标准不足，确定新标准的内容。

3.主数据治理阶段

主数据治理阶段需要梳理并检查现有数据中的缺失数据及噪声数据，发现现有数据的错误；并通过清洗、质检规则，完成历史主数据的治理工作，保障主数据管理平台铺地数据的准确性。

4.主数据平台落地阶段

主数据落地阶段也是主数据治理的最后一步。通过可靠的主数据管理平台，录入主数据标准，实现主数据规范化管理。这里推荐亿信主数据管理平台。

亿信主数据管理平台由北京亿信华辰软件有限责任公司自主研发，覆盖主数据标准；主数据质量；主数据采集、申请、新增、变更、审核、生效、失效、分发等全生命周期管理。全程“零”编码，帮助用户高效完成主数据管理流程制定；丰富的可视化报表，完成主数据全生命周期监控。亿信主数据管理平台通过其高可用性帮助企业快速搭建主数据管理平台，保障各业务系统主数据的一致性，提高企业运营效率

干货 - 钢企决策智能系统案例分享

钢铁行业是我国重要的原材料行业之一，亟需实现由“大”到“强”的升级。此前文章中，我们分享了傲林 科技 交付团队视角下，传统企业数字化转型的主要困难痛点，本期我们分享钢铁行业的数字化转型案例。

某大型钢铁集团是一家产能过千万、纳税过百亿的大型钢铁联合企业，作为国内钢铁领军企业，后续准备进一步贯彻执行新旧动能转换的要求，计划通过减量置换，打造先进钢铁生产基地。经过多年的信息化建设，企业纵向已经建立了L1~L4层的自动化和信息化系统，横向实现了采购、库存、生产、销售、物流、财务等环节端到端的信息化全覆盖。

但该钢铁集团信息化系统同样面临着新的挑战：

1.数据自采率低。 在信息化方面存在手动输入及调整的环节较多、多方输入造成数据的不一致、信息及时协同存在错位现象等问题；

2.信息闭环未形成。 数据分析存在核心数据管理无法自主升级改造、数据存取性能存在风险、数据使用方式单一、系统内信息处理闭环未能完全形成、数据分析能力相对较弱等问题；

3.优秀经验知识未固化。 大量业务数据分析依靠人工完成和个人经验判断、无法做到实时分析反馈并与业务同步，对 历史 数据资产的使用相对较少、 历史 数据尚未构成企业经营的智能化分析支撑；

4.传统架构存在风险。 系统延用了较传统的IOE类信息化技术手段，存在技术支撑风险。

以上问题都阻碍了该钢铁企业的数智化转型进程。

傲林 科技 以傲数平台、事件网两大平台产品为支撑，打通采购、生产、库存、销售、订单、营销的企业经营全流程数据，从企业经营全局进行数据分析，通过量化决策系统，帮助客户实现矿石成本平衡优化、企业量化决策优化、企业经营分析智能化，构建一套完整的决策智能辅助分析系统。

对企业内部数据与外部供应链数据、产业周期数据、宏观经济数据、竞争环境数据、工业大数据等进行全方位构建，依据时间维度，形成立体的多维数据模型，根据数据模型给出基于大数据的量化分析和洞察，以事件和风险的方式推送至PC端和手机端，为领导决策提供直接建议。

将各个部门的运营经验和关键业务节点通过人工智能技术建立数字模型，同时将不同模型通过知识图谱联系成企业整体多维度业务模型，让每一个职能部门的数据在企业的全局视角发挥作用，形成全局优化；通过不断迭代的模型训练，提供辅助决策的量化分析和最优方案，形成精益管理。

1.业务管理

对该钢铁集团的数据、流程、信息化系统、业务活动进行摸底与梳理，根据调研结果并结合该钢铁集团信息化数据可用范围，进行落地实施。

2.主数据管理，建立统一的主数据资产管理平台

主数据资产管理平台包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术。完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、数据治理、数据分析、数据交换等功能。

实施方案包括：

梳理该钢铁集团主数据体系可行性实施方案（含数据采集、数据质量分析、数据源分析、数据资源普查、管理颗粒度等）。

主数据管理系统落地实施（基础环境部署、原型迭代与预览、主数据汇集、数据清洗、转换、数据映射、主数据质量管理实施、系统性能调优等）。

3.数据湖，建立统一的数据集成平台

实施方案包括：

梳理该钢铁集团信息化系统数据湖建设可行性实施方案（含数据基础设施、数据接入范围、模型和数据集成标准等，合理规划数据存储颗粒度，构建维度层次结构形成统一数据中心。通过多层级ETL的抽取、转换、清洗、加载功能，实现各类数据源的有机结合、确保数据来源质量，保证信息的完整性、一致性）。

数据湖管理系统落地实施（通过各信息化系统的前置数据抽取功能的配置管理，及时获取并整合各专业系统的管理数据）。

4.综合运营决策，建立统一展示平台

通过对关键指标的直观展示，使经营者能完整、及时、全局、高效地获取公司的经营信息，并达到业务信息穿透透明化的目的。

实施方案包括：

梳理该钢铁集团综合运营决策与业务经验固化相关内容（含指标体系、现有业务流程、ERP系统对接、CRM系统对接、成本分析与成本计算等，合理界定业务系统与经营分析系统功能划分）。

综合运营决策系统落地实施（主题数据归纳及处理、算法模型设计与开发、 历史 数据深度学习与模型优化、管理控制台定制、信息化系统互动对接定制等）。

5.采购库存优化，建立采购库存优化辅助决策服务与应用

考虑到该钢铁集团采购与原燃辅料库存优化是个重要且急需提升的部分，将单独规划和实施相应辅助模块。

通过对该钢铁集团铁前生产数据，铁前设备维保数据，采购数据，库存数据，钢铁原燃辅料采购价格指数、物流数据、配矿方案、铁前质量数据、成本计算模型、生产计划数据、生产实绩数据、产成品等其它数据进行综合建模分析与深度学习优化，形成动态智能推荐的原燃辅料采购优化辅助方案、库存动态最优方案、以及应付账款结构优化等方案。

通过以上5个维度的建设，成功提升了该钢铁集团的经营决策能力：管理人员可以随时掌握公司的运营情况，为该钢铁集团公司高层领导和业务部门分析人员的日常数据分析与决策提供依据。同时可以降低用户操作难度，减少用户培训成本，为公司管理层提供快速且丰富的人、财、物等方面的统计分析数据和决策支持，使其能够更加着眼于业务优化和管理，以进一步提升该钢铁集团公司的业务运作效率和决策能力。

除提升了该钢铁集团的经营决策能力外，还实现了以下价值收益：

•公司经营管理的透明化与全局性业财融合分析。 多角度对比年度目标和 历史 数据是否保持持续、稳健发展。

•公司经营决策的辅助支撑。 效益的预测、模拟、以及辅助优化建议，市场波动影响分析等。

•合同订单生命周期的协同。 以合同订单全生命周期为主线，拉通产供销协同以及问题发现。

• 产供销的决策辅助。 在合理资金占用条件下的供产平稳、市场变化下的产销动态平衡等支撑。

作为大型复杂流程工业，钢企的全流程工序内部生产数据获取困难，绝大部分为过程不透明的“黑盒”。而基于傲林 科技 事件网络技术构建的企业级数字孪生体，使钢铁企业的采购、生产、销售等全流程都得以透明化，通过对企业数字孪生体的模拟仿真，使用人工智能模型获得优化策略，并把相关指令反馈到各生产经营部门去落地执行，形成了企业整体智能化优化的闭环。 通过为该钢铁集团提供数字化决策和运营支撑能力，有效增强了企业软实力及全行业竞争力，打造了钢铁行业数字化转型标杆。

中国移动mdm是干什么的

MDM提供完整的移动设备生命周期管理。从设备注册、激活、使用、淘汰各个环节进行全面管理。具体能实现用户及设备管理，配置管理，安全管理，资产管理等功能。
数据是企业宝贵的资产，安全问题是重中之重，在移动互联网时代，员工个人的设备接入企业网络并查看、收发企业数据已十分普遍，在管理企业移动设备的同时，MDM还能提供全方位安全体系防护，同时在移动设备、移动APP、移动文档三方面进行管理和防护。
功能体现一：安全保证
设备丢失或被盗情况下的处理。移动管理可执行一系列操作，搜寻设备的位置、远程锁定设备、远程擦除设备上的数据、使手机发出警报音，确保在能够定位和检索的同时最大程度地保护数据。
危险配置保护。移动管理平台能强制设备设置密码，同时能在设备越狱后第一时间通知管理员。
违规拷贝的保护。对SD存储卡具备数据加密功能。
恶意软件入侵的防御。对企业应用商店进行安全扫面检测，在第一时间杜绝不安全的因素。
应用滥用。设置应用的黑白名单，禁止部分应用安装和使用，保证终端的安全。
功能体现二：应用及文档分发
对于企业应用更新、消息、特定文档能一键下发到终端，并可设置文档的下载/预览权限。
功能体现三：资产管理
IT自动化框架的核心优势是审计与库存管理，而结合移动设备管理之后，用户可以从更广泛的角度来远程管理设备。这部分功能包括有单一集成界面、详细设备信息、详细应用信息、根据请示更新设备信息、便捷的管理报告。
功能体现四：配置策略
此管理允许管理员通过无线方式来规范和批量部署网络连接、网络安全和应用程序设置。不再需要逐个手动配置，提高生产效率，降低人工成本。
功能体现五：备份和恢复
对于需要确保最少停机时间和最大生产力的企业来说，业务连续性至关重要。移动管理可以远程地将关键用户数据备份到具有自动恢复功能的中央储存器中。
功能体现六：通讯成本管控
可统计用户流量情况并告警，统计用户漫游与否状态并告警，保证企业的移动设备管理

什么是主数据？

在说主数据之前主数据平台，我们先来看一个场景：

一银行客户向监管部门投诉主数据平台，说银行泄露主数据平台他的个人隐私。于是主数据平台，行长被监管部门训诫，数据老总被行长责骂。但追查下来，其实银行似乎并没有什么错：不同系统里保存了客户的多个手机号码，银行向客户发送其动账信息时，客户的一个“错误手机号码”收到了短信，然而客户不希望该号码看到动账信息，因为该号码可是某个“敏感人”在使用。

一个客户，多个号码并存，且其中还含有“敏感号码”。这种现象在客户信息管理中，屡见不鲜，并由此带来了“客户投诉”等系列连锁反应。

我们再来看一个行业趋势：

如今，CRM系统几乎成了每个企业的标配，不管企业规模如何。并且，对于拥有多家子公司、多条业务线的大企业来说，他们为不同的业务团队、部门或区域部署了多个CRM。但是这种情况却给CRM发挥价值最大化带来了问题，如：同一个客户信息存在不同系统中，且信息不完全一致。在进行客户管理或营销活动时，不仅浪费了企业资源还带来了隐患。由此，CRM的下一个进阶之路，将从多个不同来源提取现成的客户数据，以创建客户数据的单一可信版本，帮助企业提高营销能力并促进销售。

有两个概念隐藏在这两个场景中，一个是“主数据”，案例中“客户”就属于主数据，其中由客户信息管理不当引起的投诉事件就是主数据管理缺失带来的问题。另一个就是“主数据管理（MDM）”。创建客户数据的单一可信版本，这就是引入了主数据管理解决方案。

到底什么是主数据主数据平台？

能够满足企业跨部门协同需要的、反映核心业务实体状态属性的企业(组织机构)基础信息，属性相对稳定、准确度要求更高、唯一识别的，就是主数据，称为MDM。这是《主数据管理实践白皮书》给出的定义。

在这个定义中，我们可以很直接的把握到几个重要信息：“满足跨部门协同需要”、“核心业务实体状态属性”、“属性稳定”、“准确度高”、“唯一识别”。

主数据强调的是要共享、统一的基础数据。跨越了系统和部门界限，不归属于某一特定的部门，是多个系统之间的共享数据，是各个职能部门在开展业务过程中都需要的数据，是企业的核心数据资产。

主数据是定义企业核心的业务对象，如产品、员工、原料、客户、供应商等，企业的业务记录都是围绕这些业务对象开展，为保证业务数据的质量，主数据需要在企业全范围内保持一致性、准确性、完整性、可控性。

在一个系统、一个平台，甚至一个企业范围内，主数据实体要求具有唯一标识即数据编码，同名同义，保证同一个对象在共享和应用的唯一性，如：统一员工和组织主数据，对所有系统的员工和组织进行规范。

以上提到的特点是主数据应该满足的重要特征，但是实际的信息化建设中缺出现很多问题。比如:最明显的，企业肯定会使用不止一个系统。同一个业务对象的细节会出现在不同系统中，比如：员工会被定义在财务系统、OA系统等。因此，就会带来如下问题：

可能需要在每个系统中重新存储数据

同一实体在不同系统间的编码不一致、信息不一致

系统之间可能不同步（新增数据、更新数据）

重复数据："ABC Ltd"和"ABC Limited"是同一个东西么？

共享或者利用难：做报表或分析时，难以从多个系统去整合数据

为了应对这些问题，我们需要引进主数据管理（MDM）。

建立数据标准，实现数据集成、统一管控与无障碍共享。在这里需要强调一点的是:对主数据的管理要集中化、系统化、规范化。也就是说，主数据管理应保持相对独立，主数据管理系统是信息系统建设的基础，它服务于但是高于其它有业务信息系统。

《主数据管理实践白皮书》关于主数据管理的定义是这样说的：是一系列规则、应用和技术，用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据。主数据管理通过对主数据值进行控制，使得企业可以跨系统的使用一致性的和共享的主数据，提供来自权威数据源的协调一致的高质量主数据，从而支撑跨部门、跨系统数据融合应用。

主数据作为企业数据战略的重要组成部分，在信息化战略中处于核心地位，处于基础支撑地位。它极大程度上影响了企业信息化建设的价值，更影响了企业利用的效率和数据发挥价值的程度。

试想一下：企业耗费大量资源，在引进越来越多的系统中逐步实现了业务数据化。但是，由于系统建设缺乏统一规划，及不同系统建设厂商不一致，导致不同系统内的数据出现了不一致现象。当物资供应部拿着ERP中查询好的供应商编号，去生产部门询问该供应商所供货物的使用计划时，发现没有该供应商的相关信息；集团希望统筹全集团的“人财物”，集中采购就成了重要抓手，SRM系统终于上线了，但是下属企业却各说各话，鸡同鸭讲，问题依旧没有解决……

从基础层面来说，主数据管理主要体现了以下价值：

消除数据冗余:不同系统、不同部门按照自身规则和需求获取数据，容易造成数据重复存储，形成数据冗余。主数据打通各业务链条，统一数据语言，统一数据标准，实现数据共享，最大化消除了数据冗余。

提升数据处理效率：各系统、各部门对于数据定义不一样，不同版本的数据不一致，一个核心主题也有多个版本的信息，需要大量的人力、时间成本去整理和统一。通过主数据管理可以实现数据动态整理、复制、分发和共享。

提高公司战略协同力：数据作为公司内部经营分析、决策支撑的“通行语言”，实现多个部门统一后，有助于打通部门、系统壁垒，实现信息集成与共享，提高公司整体的战略协同力。

以上是从主数据管理的价值和意义说明其重要性。

我们换个角度从项目落地实施的角度来看看主数据

随着大数据战略的深入推进，数据的资产化成为日益明显的趋势。但同时，很多企业对于数据资产的管理还处于非常原始的阶段，面临着数据质量差、数据垃圾难以处理、数据转换率低等管理痛点。如何充分挖掘发挥数据价值的方法论和参考框架是关键问题也是难点问题。

科学的数据资产管理模式对于企业具有非常重要的意义。现有的方法多种多样，其中“主数据管理”是数据资产管理实践方式的重要切入方法之一，其建设策略是从解决核心业务实体数据的质量和业务协同入手，推动生产环节在客户、物料、组织机构、产品、统一编码等方面保持一致。

从主数据入手开展数据资产管理实践目标明确、建设周期较短，还能够保障关键数据的唯一性、一致性及合规性。从IT建设的角度，主数据管理可以增强IT结构的灵活性，构建覆盖整个企业范围内的数据资产管理基础和相应规范，并且更灵活地适应企业业务需求的变化。此外，主数据质量的提高也能够为后期数据集成和数据整合打下良好的基础。

B站U®主数据在哪儿能够购买啊？

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