前面我写了一篇关于对元数据和元数据管理的认知和理解的文章,有兴趣的朋友可以去看看.接下来我们讲一讲主数据管理(MDM). 主数据管理(MDM) 主数据是系统间共享数据,它是系统间信息交换的基准.主数据管理目标是使各系统在获取基准数据时,能够保证数据是最新的.一致的.准确的,能够实时进行各系统间数据验证. 根据主数据管理实施的复杂程度,大体可以把主数据管理可以分为六个层次,从低到高反映了主数据管理的不同成熟度.并非层级越高的主数据管理方式就是最好的,应当根据数据本身的质量与现有体系情况,选择合适的…

什么是主数据 企业数据的管理包含主数据,元数据,交易数据. 主数据是描述企业核心实体的基础数据,比如客户.用户.产品.员工等. 它是具有高业务价值的.可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据,并且存在于多个异构的应用系统中. 比如一个产品系统,它处理的基本数据就是生产数据.HR系统处理的基本数据是雇员:CRM系统是客户.一般来说核心主数据包含:Customers, Contracts, Suppliers, Distributors/Partners,Employees等等. 注:元数据是数…

主数据(Master Data)和元数据(Meta Data)是两个完全不同的概念.元数据是指表示数据的相关信息,比如数据定义等,而主数据是指实例数据,比如产品目录信息等.比如,某省地税开发了一套 征收管理软件,以市为单位部署了17套,每套征收管理软件中的元数据都是一样的,但是主数据还是需要进行管理的.主数据管理和传统数据仓库解决方案不是一 个概念,数据仓库会将各个业务系统的数据集中在一起在进行业务的分析,而主数据管理系统不会把所有数据都管理起来,只是把需要在各个系统间共享的主数据进 行采集和发…

ylbtech-DB-MDM:MDM/主数据管理 百科 主数据管理(MDM Master Data Management)描述了一组规程.技术和解决方案,这些规程.技术和解决方案用于为所有利益相关方(如用户.应用程序.数据仓库.流程以及贸易伙伴)创建并维护业务数据的一致性.完整性.相关性和精确性. 1.返回顶部 1. 中文名:主数据管理 外文名:MDM Master Data Management 关    键:管理 简    称:MDM 目录 1 概述 2 数据集成 3 管理 ▪ MDM应用程…

很多企业在做BI项目时,一开始的目标都是想通过梳理管理逻辑,帮助企业搭建可视化管理模型与深化管理的精细度,及时发现企业经营管理中的问题. 但在项目实施和验收时,BI却变成了报表开发项目,而报表的需求往往和个人习惯有关,一旦人员发生变动,尤其是新入职的高层,会把前公司的内容搬过来,这就需要重新开发一大堆报表. 如果不从源头进行控制,被动服务模式下的IT不可能满足所有人的报表需求.接下来我们要讲的这个案例就真实反应了这个过程,同时也为大家解析问题产生的原因并找到解决问题的方法,建议所有有计划或已经实…

随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程.作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具,Atlas在其中扮演着重要的位置.但是其官方文档不是很丰富,也不够详细.所以整理了这份文档供大家学习使用. 本文档基于Atlas2.1.0版本,整理自部分官网内容,各种博客及实践过程.文章较长,建议收藏.新版本的文档请关注公众号 大数据流动,会持续的更新~ 本文档共分为8个部分,层级结构如下图所示. 文档版权为公众号 大数据流动 所有,请勿商用.相关技术问题以及安装包可以联系…

微服务架构 微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物.互联网时代的产品通常有两类特点:需求变化快和用户群体庞大,在这种情况下,如何从系统架构的角度出发,构建灵活.易扩展的系统,快速应对需求的变化:同时,随着用户的增加,如何保证系统的可伸缩性.高可用性,成为系统架构面临的挑战. 如果还按照以前传统开发模式,开发一个大型而全的系统已经很难满足市场对技术的需求,这时候分而治之的思想被提了出来,于是我们从单独架构发展到分布式架…

牛津大学NIE金融大数据实验室王宁:数据治理的现状和实践 我是牛津互联网研究院的研究员,是英国开放互联网的一个主要的研究机构和相关政策制订的一个机构.今天主要给大家介绍一下英国数据治理的一些现状和实践.Data.gov.uk就是相当于英国的电子政务云.我不知道大家还记不记得这个画面,这是2012年伦敦奥运会的时候,当时的一幕,一个房子拉开了之后一个人在里面座着打计算机,这个人是一个英国籍也是牛津大学毕业的科学家,也是万维网之父.他当时创造互联网时候当时是一个博士生,他有一个想法就是说能不能有一个…

ETL是什么?为什么要使用ETL?KETTLE是什么?为什么要学KETTLE?        ETL是数据的抽取清洗转换加载的过程,是数据进入数据仓库进行大数据分析的载入过程,目前流行的数据进入仓库的过程有两种形式,一种是进入数据库后再进行清洗和转换,另外一条路线是首先进行清洗转换再进入数据库,我们的ETL属于后者. 大数据的利器大家可能普遍说是hadoop,但是大家要知道如果我们不做预先的清洗和转换处理,我们进入hadoop后仅通过mapreduce进行数据清洗转换再进行分析,垃圾数据会导致我…

通过Hadoop安全部署经验总结,开发出以下十大建议,以确保大型和复杂多样环境下的数据信息安全. 1.先下手为强!在规划部署阶段就确定数据的隐私保护策略,最好是在将数据放入到Hadoop之前就确定好保护策略. 2.确定哪些数据属于企业的敏感数据.根据公司的隐私保护政策,以及相关的行业法规和政府规章来综合确定. 3.及时发现敏感数据是否暴露在外,或者是否导入到Hadoop中. 4.搜集信息并决定是否暴露出安全风险. 5.确定商业分析是否需要访问真实数据,或者确定是否可以使用这些敏感数据.然后,选择…