大数据基础平台建设方法

大数据基础平台建设方法总结

核心内容概述

本文档主要探讨了企业大数据基础平台的建设方法，旨在解决信息化建设中存在的系统独立、数据重复、信息获取困难等问题。通过统一编码规则、建立统一数据管理平台、实现数据共享与标准化，提升企业信息整合能力，优化业务流程，并为IT部门提供技术基础。

主要观点

1. 大数据建设目的及建设方式

• 目的：统一企业数据管理，实现数据共享，提升信息整合效率。
• 建设方式：
  • 建立统一的编码规则。
  • 构建统一的数据管理平台。
  • 实现数据标准化与服务化。

2. 大数据方案解读

• 方案目标：解决系统间数据重复、混乱问题，实现数据的唯一性、共享性和管理流程规范化。
• 核心内容：
  • 编码规则的制定与应用。
  • 企业服务规范的建立。
  • 数据迁移与清理方案。
  • 系统接入改造方案。

3. 产品运行效果展示

• 效果：提升数据一致性，增强数据管理能力，支持多系统数据共享，提高企业运营效率。
• 应用场景：包括客户、供应商、物资、组织部门等基础数据的统一管理。

关键信息

信息化建设障碍

• 各系统相互独立，缺乏统一入口。
• 员工需在多个系统间切换，操作复杂。
• 基础数据和主要数据重复、混乱。
• 企业难以快速准确获取下属企业信息。

大数据管理要点

• 唯一性：确保每个对象有唯一标识。
• 共享属性：数据可在多个系统间共享。
• 运营属性：数据用于运营决策。
• 管理流程：数据的创建、变更、审核流程需明确。
• 质量检查与数据清理：确保数据准确性和一致性。

大数据管理平台功能

• 组织管理：统一管理企业组织架构。
• 编码规则：定义统一的数据标识规则。
• 访问服务：提供数据访问服务接口。
• 编码库：存储统一编码信息。
• 编码历史：记录编码变更历史。
• 编码审批：实现编码变更的审批流程。
• 访问权限：管理不同用户的数据访问权限。
• 高速缓存：提升数据访问效率。
• 企业统一元数据：统一数据定义与结构。

大数据管理所解决的问题

• 一物一码：确保每个对象有唯一编码。
• 统一标识：同一对象在不同系统中使用统一标识。
• 核心信息权威化：确保核心数据的准确性与权威性。
• 专门维护与审核点：设立数据维护与审核流程。
• 流程记录：记录数据创建与变更流程。
• 扩展信息管理：完善数据扩展信息的管理机制。
• 企业规范合法化：确保数据管理符合企业规范。
• IT整合基础：为IT系统整合提供技术支撑。

大数据标准解决方案组成

1. 编码规则：定义企业数据的统一编码方式。
2. 企业服务规范：明确数据使用方式与用户角色。
3. 数据清理方案：解决遗留数据问题，确保数据质量。
4. 接入系统改造方案：实现系统间数据共享与整合。

编码规范内容

• 文档结构图：展示编码规范的层级与关系。
• 数据字段：包括通用名、注册号、厂家、规格型号、生产国等。
• 操作流程：包括增加、修改、删除、审批、校验等。
• 系统示例：如NC-ERP、GIS、资产管理、项目管理等。
• 编码库与历史管理：支持编码的维护与变更记录。
• 审批流程：确保编码变更的合规性。
• 访问权限管理：控制不同用户的数据访问权限。
• 数据清理与迁移：处理遗留数据，确保数据一致性。

运营信息管理

• 备注信息：记录数据附加信息。
• 申报人与审核人：明确数据变更的申报与审核角色。
• 申报日期：记录数据变更的时间。
• 操作流程：包括新增、修改、删除、审批、校验等。
• 样例展示：展示编码规范与数据管理的具体应用。

总结

本文档系统地阐述了企业大数据基础平台的建设方法，强调了统一编码规则、数据管理平台和数据标准化的重要性。通过解决系统间数据重复、信息获取困难等问题，提升企业数据管理效率与准确性，为企业信息化建设提供坚实的技术基础。