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            數據模型標準建設方案
            • 發表時間:2018-08-20 點擊數:2605
            • 來源:未知

             一、數據模型
            1、編碼體系(編碼結構)
            2、分類體系(類別體系)
            3、信息模型(數據實體模型)體系
            1)物資數據模型、客戶數據模型和供應商數據模型等。
            2)每一類模型又可分為編碼屬性、公有屬性(或稱之為公有視圖)、私有屬性(或稱之為私有視圖)。
             
            二、數據模型設計的原則
            1、數據模型設計按照先進性、可靠性、一致性、通用性進行設計。研究國際上、行業內成熟的企業數據標準體系,形成北京城建集團特色的數據模型基礎。并且保證數據模型的相對穩定,支持數據模型的擴展與優化,進而保證企業信息資源的可持續利用;
            2、項目實施過程中,類別體系和信息模型體系的并行確立,避免類別體系和信息模型串行建立過程中相互調整造成的項目周期的不可控。
             
            三、數據編碼原則
            唯一性、完整性、準確性、適應性、繼承性、拓展性、穩定性、易用性

            四、數據分類原則
            1、緯度一致
            一個類別結構中不允許出現不同標準的分類方式,避免同一類別結構中出現不同緯度的分類方式。如,供應商數據行業類別結構中應全部是以供應商的行業進行劃分出來的,不應參雜以地區緯度劃分的類別結構。還如,物資數據以‘用途’劃分的類別結構就不能有‘原材料’、‘半成品’等類別的存在。
            2、粒度統一
            一個完整的類別結構中盡量避免相同層級的類別劃分粒度區別較大,且有重疊性。如物資數據類別結構中04大類為‘五金產品’,05大類為‘螺栓’,這種情況直接會造成類別結構的層次不一,會增加后期管理的難度。
            3、避免其它類
            標準的類別結構應全面考慮類別的劃分緯度和完整性,一定杜絕出現傳統的‘其他類’,因為其他類的出現直接導致編碼新增時出現錯放、亂放的情況,短期內即可造成編碼的混亂。
            4、允許多類別結構的存在
            傳統的主數據管理平臺只允許一個類別結構的存在,一般建議重新劃分類別結構,這樣直接造成傳統使用習慣的直接破除,導致類別結構建立周期的延長,增加了項目實施難度。
            允許多類別結構的存在,即允許在建立類別結構的同時允許老的類別結構的繼續使用,這樣即保證了類別結構的科學、完整,又沿襲了傳統習慣,使整個項目的實施過程的可控性增強。

            五、主數據中心信息模型(數據實體模型)規劃設計原則
            數據模型的確立一般分三個部分,即‘編碼屬性’、‘公有屬性’和‘私有屬性’,‘公有屬性’中又分為‘基礎數據’和‘業務數據’。其中公有基礎數據就是我們傳統定義的‘主數據’部分,主數據包含了編碼數據,但是為了更清晰的描述此部分數據,一般建議專門建立公有基礎數據(主數據)視圖進行區別管理。公有業務數據為產生于一個業務系統,但是其他系統需要引用后使用,為了規范管理和避免二次輸入的錯誤出現,公有業務數據也需要單獨建立視圖進行區別管理。
            ‘私有屬性’分為‘業務系統私有屬性’和‘組織機構私有屬性’兩部分,這里的私有屬性全部為基礎數據部分,沒有業務數據涉及,因為私有的業務數據為業務系統中的交易性動態數據,私有業務數據沒有共享性,且變化頻率較高,需要在后期的BI或者數據中心中單獨管理。
            1、編碼屬性確立原則
            編碼屬性為確定一條數據的唯一性的基本屬性集合,一般建議選擇穩定性較強的屬性作為某一類數據的編碼屬性。
            2、公有屬性(含基礎數據和業務數據)確立原則
            1)基礎數據部分:
            嚴格意義上講主數據是包含了編碼數據部分的,在這里分開介紹只是為了更加清晰的描述各部分的重要性。
            2)業務數據部分:
            業務數據部分指的是多個業務系統都能使用到的業務過程中產生的公有業務數據,這部分數據根據企業的管理情況決定,一般屬性字段不多。
            3、私有屬性(不含業務數據)確立原則
            1)業務系統私有屬性
            2)組織機構私有屬性

            六、建設策略
            1、引入外部咨詢專家,明確并召集企業內部數據管理專家,成立聯合數據小組;
            2、充分調研企業主數據中心管理體系現狀;
            3、結合企業未來主數據中心的管理目標和規劃,參照國家標準、行業標準、企業現有標準,確定主數據中心管理體系草稿;
            4、集團內廣泛征求各級相關人員的建議和意見,形成會議討論機制,最終定稿;
            5、主數據中心管理體系發布,平臺落地。

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