主數據管理大數據_主數據管理主要管理哪些數據

⑴ 資料庫的發展趨勢和發展前景

資料庫技術的發展趨勢:

根據資料庫應用及多家分析機構的評估，資料庫技術發展將以應用為導向，面向業務服務，並與計算機網路和人工智慧等技術結合，為新型應用提供多種支持。

（1）雲資料庫和混合數據快速發展

雲資料庫（Cloud Database）簡稱為雲庫，是在雲計算環境中部署和虛擬化的資料庫。將各種關系型資料庫看成一系列簡單的二維表，並基於簡化版本的SQL或訪問對象進行操作。使傳統關系型資料庫通過提交一個有效地鏈接字元串即可加入雲資料庫，雲資料庫可解決數據集中更廣泛的異地資源共享問題。

（2）數據集成與數據倉庫

數據倉庫（Data Warehouse）是面向主題、集成、相對穩定、反映歷史變化的數據集合，是決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。主要側重對機構歷史數據的綜合分穗察析利用，找出對企業發展有價值的信息，以提供決策支持，幫助提高效益。其特徵是面向主題、集成性、穩定性和時變性。新一代資料庫使數猜櫻茄據集成和數據倉庫的實施更簡單。數據應用逐步過渡到數據服務，開始注重處理：關系型與非關系型數據的融合、分類、國際化多語言數據。

（3）主數據管理和商務智能

在企事業機構內部業務應用整合和系統互聯中，許多機構具有相同業務語義的數據被多次反復定義和存儲，導致數據大量冗餘成為IT環境發展的障礙，為了有效使用和管理這些數據，主數據管理已經成為一個新的熱點。

商務智能（Business ）頌基是指利用數據倉庫及數據挖掘技術對業務數據分析處理並提供決策信息和報告，促進企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據，改善決策水平，提升績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。是企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據和信息，創造和累計商務知識和見解，改善商務決策水平，採取有效的商務行動，完善各種商務流程，提升各方面商務績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。融合了先進信息技術與創新管理理念的結合體，集成企業內外的數據，加工並從中提取能夠創造商業價值的信息，面向企業戰略並服務於管理層。

（4）「大數據」促進新型資料庫

進入「大數據時代」，大數據量、高並發、分布式和實時性的需求，由於傳統的資料庫技術的數據模型和預定義的操作模式，時常難以滿足實際需求，致使新型資料庫在大數據的場景下，將取代傳統資料庫成為主導。

（5）基於網路的自動化管理

網路資料庫應用系統的廣泛應用，使資料庫管理更加自動化。如網購、網銀等系統，從企業級Enterprise-class到世界級World-class的轉變，提供更多基於Internet環境的管理工具，完成資料庫管理網路化。應用程序編程介面API(Application )更開放，基於瀏覽器端技術的管理套件，便於分布遠程管理。

（6）PHP將促進資料庫產品應用

隨著新一代Web技術的廣泛應用，在.NET和Java成為數據應用的主體開發平台後，很多廠商為了爭取市場在新版本資料庫產品推出後，提供面向超級文本預處理語言PHP（Hypertext ）的專用驅動和應用。

（7）資料庫將與業務語義的數據內容融合

資料庫將更廣泛地為用於「信息服務」。對新一代基於AJAX、MashUp、SNS等技術的創新應用，數據從集中於邏輯中心資料庫，改為分布網路，為了給予技術支持，數據聚集及基於業務語義的數據內容融合也成為資料庫發展的方向，不僅在商務智能領域不斷加強對服務應用的支持，而且注重加強數據集成服務。

⑵ 主數據管理主數據管理在哪個系統

1、主數據管理的關鍵是什麼2、主數據管理在哪個系統3、手機上的master date是什麼意思？4、5600字帶你全面系統了解主數據管理5、mdm是凱此世什麼意思？

主數據管理的關鍵是什麼

隨著信息化進程的加快主數據管理，許多集團/企業都用了多個信息系統，每個信息系統對相同的基礎檔案擁有不同的信息描述，例如主數據管理：關於地理信息，有的系統記錄的是「北京市朝陽區」，有的記錄的是「北京朝陽」，有的記錄的是「北京朝陽區」，其實它們所描述的是一個地理區域，但是描述的差異導致這三個系統中的數據無法實現共享。

主數據(Master Data)：通常指企業范圍內各應用系統之間共享的數據。主數據是企業管理應用的核心實體數據，這些數據跨越多個產品以及多個領域進行共享應用。一般是企業的內、外部資源信息。

主數據管理（Master Data Management )：指對企業的主數據進行統一管理的系統，它幫助企業創建並維護整個企業內主數據的單一視圖，保證整個企業系統協調和重用准確的扒滑、一致的、完整性的主數據。

01定義主數據

不同部門之間存在溝通障礙，比如收入，財務部門所說的收入和銷售部門所說的收入是不一樣的，所以企業要把常用的指標進行指定，指定收入是開票收入還是主營業務收入；還有常用的維度或檔案，需盯肢要去定義一套標准檔案。企業所有的分析與決策要基於統一的指標和統一的檔案。

02數據映射

比如地區信息「陝西省寶雞」，與標准檔案中的「陝西省寶雞市」，應該具有映射關系，它們實際上指的是一套檔案；對於收入來說，「發票收入和收入」，「財務某個科目的收入和收入」，都應該是一個檔案。關於指標的映射關系也是需要去確定的。

03數據增強

數據的缺失欄位要補齊，比如企業可能先上線了ERP其他模塊，再上成本模塊，企業在做利潤分析的時候，關於歷史數據的成本該如何處理？那麼就需要確定相關策略對歷史數據進行處理。

再比如，有企業遇到這樣的問題：「我想知道每個客戶給我帶來多少收入，帶來多少利潤，但是之前，我跟客戶之間的核銷沒有處理完，那麼這部分歷史數據怎樣去處理？」同理，要在數據增強部分確定策略來處理這些歷史數據。

04數據清洗

不同系統之間的數據，包含了一些重復的數據，一些無關的數據，甚至一些錯誤的數據，要進行清洗，要進行糾正，只有清洗糾正之後，數據的質量才能有所保證。

基於准確、完整、高質量的數據信息，企業才能做出有效決策，所以主數據管理勢在必行！

主數據管理在哪個系統

企業范圍內。主數據管理這個途徑主數據管理的優勢各業務系統解耦主數據管理，總體系統架構靈活主數據管理，都是指在整個企業范圍內主數據管理的各個系統。主數據是用於描述企業運營過程中最為關心的核心數據主數據管理，通常更新不頻繁，不是事務性的但用於描述事務。

手機上的master date是什麼意思？

1、master date就是手機的版本號信息，也稱為主數據管理。

2、master date包含了手機的核心數據，如material master data就是對一個material作的定義，包含了許多參數，可以影響material在不同功能裡面的應用。

3、主數據管理本身是一組規程、技術和解決方案。這些規程、技術和解決方案用於為所有利益相關方創建並維護業務數據的一致性、完整性、相關性和精確性。

(2)主數據管理大數據擴展閱讀：

1、Master Data 本身可作為中間件，為系統提供一個尋找核定的數據定義的平台。要使主數據管理更好的發揮其功能，就必須讓它由商業和IT之間緊密的工作關系來驅動。

2、主數據管理(MDM)模式所帶來的好處隨著組織部門的數量和多樣性、工人的作用和計算應用的擴大而增加。

3、通常master date從手機系統信息裡面是看不出來的，需要在刷機的過程中才能看到，如果留有購買手機時的序列號，可以使用序列號在官網上查詢。

⑶ 大數據有哪些重要的作用

我們正處在科技高速發展的時代，如今互聯網已經與我們的生活息息相關，我們每天在互聯網產生大量的數據，這些數據散落在網路中看似沒有怎麼作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來確實非常有價值的。

一、發展大數據技術可以提高生產力

大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可「回收利用」的信息流量，提高行業內的生產力。

二、發展大數據技術可以改善營銷決策

近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。

大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。

三、發展大數據技術的未來優勢

大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求如鄭更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在採用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。

目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數據技術的產業，以現在大數據發展的速度來看，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元，很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊，然後通過運用產生更大的利益空間。

大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景，目前大數據技術發展雖然在初級階段，但是發展勢頭很猛，未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用，大數據技術未來發展形式一片大好!

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師，如果想系統的學習編程的可以來我這看看。

對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而渣察頌職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發

可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

數據科學家是一個全新的工種，能夠沒喊將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。

八、數據預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。成都加米穀大數據培訓機構，專注於大數據人才培養。

希望對您有所幫助！~

⑷ 主數據管理主要管理哪些數據

要明確主數據管理的數據范圍，首先要基於對於主數據的定義與特性進行分析，主數據是用來描述企業核心業務實體的數據，具有：唯一性、共享性、穩定性、有效性，四大特徵，簡單碼模的來說就是企業各部門以及各業務系統中常用的數據。
因此，常見的主數據類型包括：
人力主題域：組織機構、人員、崗位等數據；
財務主題域：會計科目、銀行、成本中心、利潤中心、固定枝模卜資產等數據；
采購主題域：物料、供應商等數據；
銷售主題域：客戶、產品等數據；
項目主題域：項目類型、項目信息等數據；
合同主題域：合同等數據；
基礎主題域猛穗：國家、地區、貨幣、計量單位等。
除了以上常見類型的主數據，企業需要管理的主數據往往隨業務板塊、行業等不同而存在一定差異，億信主數據可提供針對性建設方案，同時億信的主數據管理平台輔助主數據范圍識別，幫助打造符合自身管理需要的主數據管理體系。

⑸ 2022大數據專業就業崗位有哪些什麼崗位掙錢多

大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數瞎野據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用悄答開發工程師、大數據分析師。

大數據方向掙錢多的崗位

(1)大數據系統研發工程師：負責大數據系統研發工作，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫架構設計以及資料庫詳細設計、優化資料庫構架、解決資料庫中心建設設計問題。他們還負責集群的日常運作、系統的監測和配置、Hadoop與其他系統的集成。

(2)大數據應用開發工程師：負責搭建大數據應用平台、開發分析應用程序。他們熟悉工具或演算法、編程、包裝、優化或者部署不同的MapRece事務。他們以大數據技術為核心，研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。

(3)大數據分析師：運用演算法來解決分析問題，並且從事數據挖掘工作。他們最大的本事就是能夠讓數據道出真相;此外，他們還擁有某個領域的專長，幫助開發數據產品，推動數據解決方案的不斷更新。

(4)數據可視化工程師：具備良好的溝通能力與團隊精神，責任心強，擁有優秀的解決問題的能力。他們負責在收集到的高質量數據中，利用圖啟神慧形化的工具及手段的應用，一目瞭然地揭示數據中的復雜信息，幫助企業更好的進行大數據應用開發，發現大數據背後的巨大財富。

大數據熱門專業

1、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

2、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以十分有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

3、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。

4、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

⑹ 學大數據可以從事什麼職業

大數據可以從事大數據開發工程師、Hadoop開發工程師、數據挖掘、信息架構工程師、大數據分析師等等。

大數據的就業方向有哪些

1、大數據開發工程師

大數據開發工程師：統計；精簡到兩類指標：PV和UV；精簡到一句話就是：統計各種指標的PV和UV。具體的工作並不是這么的簡單，還需要從業者具備hadoop、spark、kafka、python等知識的應用。

2、Hadoop開發工程師

信息時代數據的爆發式增長，使得數據的規模越來越大，傳統BI即商務智能的數據處理成本高漲，加劇了企業的負擔。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。

3、數據挖掘

數塵枝老據被清理並准備好進行檢查，就可以通過數據挖掘開始搜索過程。這就是企業進行實際發現、決策和預測的搭敗過程。數據挖掘在很多方面都是大數據流程的真正核心。

4、信息架構工程師

信息架構師需要懂得定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等，信息架構工程師的工作內容。

5、大數據分析師

大數據分析師需要對海量的大數據做分析、挖掘和展現，並且將其中有價值的信息提派升取出來為決策提供支持，而大數據分析師實際上就是從事這類工作的從業人員。

大數據的就業前景如何

《大數據人才報告》指出，目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內將會出現高達150萬的大數據人才的缺口。

當下中國互聯網行業需求最多的六類人才職位為研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析。其中需求量最大的是研發工程師，而最為稀缺的是數據分析人才。領英報告表明，高度稀缺的是數據分析人才，其供給指數最低，僅為0.05。並且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。

根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將高達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

⑺ 大數據時代下主數據作用不可忽視

大數據時代下主數據作用不可忽視_數據分析師考試

當越來越多的企業採用大數據技術、雲計算以及社交媒體來發現客戶需求、拓展業務時，他們需要主數據管理(MDM)來追隨這些大趨勢，從數據中萃取更大的業務價值，進而優化品牌管理，拓展市場新渠道，打造企業核心競爭力。行之有效的主數據管理不僅能夠提升企業的數據質量，更可以和大數據技術緊密結合。

主數據是企業核心業務實體

主數據是企業運營中擔當著關鍵角色的核心業務實體，它們是系統間的共享數據(例如客戶、產品、供應商、賬戶和組織部門相關數據)，分散地存在於企業的各業務系統中，也是企業內部能夠跨業務、跨系統重復使用的高價值數據。需要注意的是，主數據並不是企業內所有的業務數據，而是有必要在各個系統間共享的數據才是主數據。比如大部分的交易數據、賬單數據等都不是主數據。涵蓋資源、產品、事件、客戶、財務、賬戶、員工、合作夥伴等，用於描述核心業務實體的數據才是主數據。因此，對主數據的識別，要把握主數據作為業務運作核心的本質。主數據與大數據相得益彰

主數據和大數據的核心都是數據，但它們的關注角度有所不同：大數據關注於數據的量和數據的類型，而主數據則更關注於數據的質量。主數據和大數據的范疇也不是一成不變的，比如在微博上說的一句話是大數據范疇，這種社交類信息一般不會納入到主數據中，但也有可能隨著時間的推移、技術的進步以及成本的降低，在不久後歸入到主數據范疇內。

主數據側重於數據的組織，而大數據則提供了更多的原材料。舉個例子，現在不管是產品銷售還是服務推廣，都強調的一個前提是以客戶為中心，保險公司若要推銷一種保單，會關注客戶和潛在客戶在這個保單群里的言論，這些都是大數據，而具體到究竟是哪個客戶發表的言論則屬於主數據的范疇。所以說，企業要獲得更好數據應用效果和價值，應以主數據為中心、為筋脈，通過主數據把各類散亂的大數據有效串聯起來。同時，大數據也是主數據的一個重要補充，兩者的結合可以達到很好的效果。

主數據平台就像一個八爪魚，它以主數據為中心，跟各個內、外部系統建立聯系。主數據管理不僅要整合業務系統中高價值數據，還要將外圍更廣泛的數據整合到主數據周圍來。大數據常以非結構化形式存在，甚至不在企業內部，那麼如何去結合呢?企業需要一套產品使企業能夠利用高效、低成本的計算架構實現：在大數據中快速解決個體識別問題，比如客戶識別;在數據集分區不可行的情況下，高效完成大批量數據，避免重復化;以更佳的成本效益方式加強社交媒體分析，並將碎片化的個體拼接為完整的個體，以實現有實際意義的交互分析。

現在，人們不用把照片和視頻之類的大數據拿到主數據平台上，通過兩個系統的整合依然知道在哪裡能找到這個客戶相關的視頻信息，這種系統集成的需求會越來越廣泛。與以往傳統的只是集成企業最核心系統不同，會慢慢膨脹得越來越大，內容越來越豐富，而且系統之間整合的形式也趨於多樣化，這也是近年來新的發展趨勢。提升企業數據的整合和管理能力，將數據集成擴展到社交媒體數據、網路日誌、感測器設備數據、文檔、電子郵件、其他無編碼格式的多結構化或非結構化數據，能夠顯著減少浪費在垃圾資料的時間，有效降低大數據開發、維護成本。

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⑻ 主數據管理主要管理哪些數據

主數據管理是一切工作的起點。
在說主數據之前，我們先來看一個場景：
一銀行客戶向監管部門投訴，說銀行泄露他的個人隱私。於是，行長被監管部門訓誡，數據老總被行長責罵。但追查下來，其實銀行似乎並沒有什麼錯：不同系統里保存了客戶的多個手機號碼，銀行向客戶發送其動賬信息時，客戶的一個「錯誤手機號碼」收到了簡訊，然而客戶不希望該號碼看到動賬信息，因為該號碼可是某個「敏感人」在使用。
一個客戶，多個號碼並存，且其中還含有「敏感號碼」。這種現象在客戶信息管理中，屢見不鮮，並由此帶來了「客戶投訴」等系列連鎖反應。
我們再來看一個行業趨勢：
如今，CRM系統幾乎成了每個企業的標配，不管企業規模如何。並且，對於擁有多家子公司、多條業務線的大企業來說，他們為不同的業務團隊、部門或區域部署了多個CRM。但是這種情況卻給CRM發揮價值最大化帶來了問題，如：同一個客戶信息存在不同系統中，且信息不完全一致。在進行客戶管理或營銷活動時，不僅浪費了企業資源還帶來了隱患。由此，CRM的下一個進階之路，將從多個不同來源提取現成的客戶數據，以創建客戶數據的單一可信版本，幫助企業提高營銷能力並促進銷售。
有兩個概念隱藏在這兩個場景中，一個是「主數據」，案例中「客戶」就屬於主數據，其中由客戶信息管理不當引起的投訴事件就是主數據管理缺失帶來的問題。另一個就是「主數據管理（MDM）」。創建客戶數據的單一可信版本，這就是引入了主數據管理解決方案。
到底什麼是主數據？為什麼說主數據管理是一切工作的起點？

能夠滿足企業跨部門協同需要的、反映核心業務實體狀態屬性的企業(組織機構)基礎信息，屬性相對穩定、准確度要求更高、唯一識別的，就是主數據，稱為MDM。這是《主數據管理實踐白皮書》給出的定義。
在這個定義中，我們可以很直接的把握到幾個重要信息：「滿足跨部門協同需要」、「核心業務實體狀態屬性」、「屬性穩定」、「准確度高」、「唯一識別」。

主數據強調的是要共享、統一的基礎數據。跨越了系統和部門界限，不歸屬於某一特定的部門，是多個系統之間的共享數據，是各個職能部門在開展業務過程中都需要的數據，是企業的核心數據資產。
主數據是定義企業核心的業務對象，如產品、員工、原料、客戶、供應商等，企業的業務記錄都是圍繞這些業務對象開展，為保證業務數據的質量，主數據需要在企業全范圍內保持一致性、准確性、完整性、可控性。
在一個系統、一個平台，甚至一個企業范圍內，主數據實體要求具有唯一標識即數據編碼，同名同義，保證同一個對象在共享和應用的唯一性，如：統一員工和組織主數據，對所有系統的員工和組織進行規范。

以上提到的特點是主數據應該滿足的重要特徵，但是實際的信息化建設中缺出現很多問題。比如:最明顯的，企業肯定會使用不止一個系統。同一個業務對象的細節會出現在不同系統中，比如：員工會被定義在財務系統、OA系統等。因此，就會帶來如下問題：

可能需要在每個系統中重新存儲數據
同一實體在不同系統間的編碼不一致、信息不一致
系統之間可能不同步（新增數據、更新數據）
重復數據："ABC Ltd"和"ABC Limited"是同一個東西么？
共享或者利用難：做報表或分析時，難以從多個系統去整合數據

為了應對這些問題，我們需要引進主數據管理（MDM）。
建立數據標准，實現數據集成、統一管控與無障礙共享。在這里需要強調一點的是:對主數據的管理要集中化、系統化、規范化。也就是說，主數據管理應保持相對獨立，主數據管理系統是信息系統建設的基礎，它服務於但是高於其它有業務信息系統。
《主數據管理實踐白皮書》關於主數據管理的定義是這樣說的：是一系列規則、應用和技術，用以協調和管理與企業的核心業務實體相關的系統記錄數據。主數據管理通過對主數據值進行控制，使得企業可以跨系統的使用一致性的和共享的主數據，提供來自權威數據源的協調一致的高質量主數據，從而支撐跨部門、跨系統數據融合應用。
主數據作為企業數據戰略的重要組成部分，在信息化戰略中處於核心地位，處於基礎支撐地位。它極大程度上影響了企業信息化建設的價值，更影響了企業利用的效率和數據發揮價值的程度。
試想一下：企業耗費大量資源，在引進越來越多的系統中逐步實現了業務數據化。但是，由於系統建設缺乏統一規劃，及不同系統建設廠商不一致，導致不同系統內的數據出現了不一致現象。當物資供應部拿著ERP中查詢好的供應商編號，去生產部門詢問該供應商所供貨物的使用計劃時，發現沒有該供應商的相關信息；集團希望統籌全集團的「人財物」，集中采購就成了重要抓手，SRM系統終於上線了，但是下屬企業卻各說各話，雞同鴨講，問題依舊沒有解決……
從基礎層面來說，主數據管理主要體現了以下價值：
消除數據冗餘:不同系統、不同部門按照自身規則和需求獲取數據，容易造成數據重復存儲，形成數據冗餘。主數據打通各業務鏈條，統一數據語言，統一數據標准，實現數據共享，最大化消除了數據冗餘。
提升數據處理效率：各系統、各部門對於數據定義不一樣，不同版本的數據不一致，一個核心主題也有多個版本的信息，需要大量的人力、時間成本去整理和統一。通過主數據管理可以實現數據動態整理、復制、分發和共享。
提高公司戰略協同力：數據作為公司內部經營分析、決策支撐的「通行語言」，實現多個部門統一後，有助於打通部門、系統壁壘，實現信息集成與共享，提高公司整體的戰略協同力。
以上是從主數據管理的價值和意義說明其重要性。
我們換個角度從項目落地實施的角度來看看為什麼「主數據管理是一切工作的起點」。
隨著大數據戰略的深入推進，數據的資產化成為日益明顯的趨勢。但同時，很多企業對於數據資產的管理還處於非常原始的階段，面臨著數據質量差、數據垃圾難以處理、數據轉換率低等管理痛點。如何充分挖掘發揮數據價值的方法論和參考框架是關鍵問題也是難點問題。
科學的數據資產管理模式對於企業具有非常重要的意義。現有的方法多種多樣，其中「主數據管理」是數據資產管理實踐方式的重要切入方法之一，其建設策略是從解決核心業務實體數據的質量和業務協同入手，推動生產環節在客戶、物料、組織機構、產品、統一編碼等方面保持一致。
從主數據入手開展數據資產管理實踐目標明確、建設周期較短，還能夠保障關鍵數據的唯一性、一致性及合規性。從IT建設的角度，主數據管理可以增強IT結構的靈活性，構建覆蓋整個企業范圍內的數據資產管理基礎和相應規范，並且更靈活地適應企業業務需求的變化。此外，主數據質量的提高也能夠為後期數據集成和數據整合打下良好的基礎。

⑼ 什麼是大數據垃圾進垃圾出

企業數據治理的三個階段

企業如何進行數據治理，會採用不同的方法和路徑。就大部分企業而言，以下三步是數據治理方案落地的必經之路。

第一步對企業數據進行歸集和標准化。

信息化領域有一個說法就是「垃圾進，垃圾出」，意指用臟亂的數據做樣本，產生的研究成果也是毫無價值的。數據的污染可能發生在數據產生、採集、傳輸、流轉、加工、存儲、提取、交換等各個環節，因此要保證數據治理目標的實現，就必須對數據進行全流程的管控，要在數據標准、數據質量、數據文件交換、元數據、數據生命周期、主輔數據源、數據安全、數據責任等方面形成統一的數據治理規范。

第二步就是數據模型管理和標簽梳理。

數據治理的核心是數據模型管理。目前企業原始資料庫中存在大量的欄位和表沒有注釋，意思含糊不清，同名不同義、同義不同名，冗餘欄位、枚舉值不一致的現象普遍存在。這些問題都會直接影響系統對數據的識別。數據建模讓數據結構更加豐富和結構清晰化，便於數據口徑統一。企業沉澱了大量數據模型之後，要及時做保留或刪除管理，不做數據模型管控，那麼這些歷史問題會給新一代系統改造帶來很多困擾。

除此之外，數據標簽是對數據實體特徵的符號表示，每一個數據標簽都是我們認識、觀察和描述數據實體的一個角度。因此內部統一標簽也至關重要。商品標簽包含了條碼、規格、口味、圖片、包裝等信息。顧客標簽包括性別、年齡、地區、興趣愛好、產品偏好、購買力、忠誠度等等。

在實際的數據治理中，數據資源目錄、數據分類、數據標簽是相互配合、相輔相成的。建立良好的數據資源目錄的第一步就是明確數據資源的分類，根據數據分類去組織資源、編目，之後是為數據資源打上數據標簽，讓數據資源更貼近用戶、更容易管理，以便充分發揮出數據的價值。

第三步是企業演算法和人工智慧應用。

在對企業數據進行歸集和標准化，並對數據模型進行管控和標簽梳理之後，就可以對數據進行管理，並輔之以相應演算法和人工智慧，在具體業務場景應用。

以數據模型管理為例：人工智慧可以幫助企業實現經驗模型與計算機模型的完美融合，構建商品和會員的知識圖譜。

以元數據管理為例：人工智慧實現對非結構化數據的採集和關鍵信息的提取，並實現元數據的維護和整理。

再以主數據管理為例：主數據是企業核心業務實體的數據，是在整個價值鏈上被重復、共享應用與多個業務流程的，並與各個業務部門與各個系統之間共享的基礎數據。在復雜數據主數據系統中，機器學習，自然語言處理等人工智慧技術可以幫助定義和維護數據匹配規則，以及確定與主數據相關的記錄，建立交叉引用等規則。

億信華辰作為國內領先的數據治理、數據分析軟體廠商，在數據治理、數據分析工作開展的各個階段提供專業技術人員和解決方案支持。服務電話：4000011866轉0。

億信華辰睿治數據治理工具，是一款榮獲DAMA數據治理優秀產品獎的大數據治理工具，融合元數據管理、數據標准管理、數據質量管理、主數據管理等模塊，可快速滿足政府、金融、稅務、醫療衛生、應急能源等100+行業數據治理方案。

⑽ 大數據學習都能幹什麼

大數據學習都能幹什麼？

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。

對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要租察老一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕沒明生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一弊升是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。