主数据管理大数据_主数据管理主要管理哪些数据

⑴ 数据库的发展趋势和发展前景

数据库技术的发展趋势:

根据数据库应用及多家分析机构的评估，数据库技术发展将以应用为导向，面向业务服务，并与计算机网络和人工智能等技术结合，为新型应用提供多种支持。

（1）云数据库和混合数据快速发展

云数据库（Cloud Database）简称为云库，是在云计算环境中部署和虚拟化的数据库。将各种关系型数据库看成一系列简单的二维表，并基于简化版本的SQL或访问对象进行操作。使传统关系型数据库通过提交一个有效地链接字符串即可加入云数据库，云数据库可解决数据集中更广泛的异地资源共享问题。

（2）数据集成与数据仓库

数据仓库（Data Warehouse）是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。主要侧重对机构历史数据的综合分穗察析利用，找出对企业发展有价值的信息，以提供决策支持，帮助提高效益。其特征是面向主题、集成性、稳定性和时变性。新一代数据库使数猜樱茄据集成和数据仓库的实施更简单。数据应用逐步过渡到数据服务，开始注重处理：关系型与非关系型数据的融合、分类、国际化多语言数据。

（3）主数据管理和商务智能

在企事业机构内部业务应用整合和系统互联中，许多机构具有相同业务语义的数据被多次反复定义和存储，导致数据大量冗余成为IT环境发展的障碍，为了有效使用和管理这些数据，主数据管理已经成为一个新的热点。

商务智能（Business ）颂基是指利用数据仓库及数据挖掘技术对业务数据分析处理并提供决策信息和报告，促进企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据，改善决策水平，提升绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。是企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成企业内外的数据，加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层。

（4）“大数据”促进新型数据库

进入“大数据时代”，大数据量、高并发、分布式和实时性的需求，由于传统的数据库技术的数据模型和预定义的操作模式，时常难以满足实际需求，致使新型数据库在大数据的场景下，将取代传统数据库成为主导。

（5）基于网络的自动化管理

网络数据库应用系统的广泛应用，使数据库管理更加自动化。如网购、网银等系统，从企业级Enterprise-class到世界级World-class的转变，提供更多基于Internet环境的管理工具，完成数据库管理网络化。应用程序编程接口API(Application )更开放，基于浏览器端技术的管理套件，便于分布远程管理。

（6）PHP将促进数据库产品应用

随着新一代Web技术的广泛应用，在.NET和Java成为数据应用的主体开发平台后，很多厂商为了争取市场在新版本数据库产品推出后，提供面向超级文本预处理语言PHP（Hypertext ）的专用驱动和应用。

（7）数据库将与业务语义的数据内容融合

数据库将更广泛地为用于“信息服务”。对新一代基于AJAX、MashUp、SNS等技术的创新应用，数据从集中于逻辑中心数据库，改为分布网络，为了给予技术支持，数据聚集及基于业务语义的数据内容融合也成为数据库发展的方向，不仅在商务智能领域不断加强对服务应用的支持，而且注重加强数据集成服务。

⑵ 主数据管理主数据管理在哪个系统

1、主数据管理的关键是什么2、主数据管理在哪个系统3、手机上的master date是什么意思？4、5600字带你全面系统了解主数据管理5、mdm是凯此世什么意思？

主数据管理的关键是什么

随着信息化进程的加快主数据管理，许多集团/企业都用了多个信息系统，每个信息系统对相同的基础档案拥有不同的信息描述，例如主数据管理：关于地理信息，有的系统记录的是“北京市朝阳区”，有的记录的是“北京朝阳”，有的记录的是“北京朝阳区”，其实它们所描述的是一个地理区域，但是描述的差异导致这三个系统中的数据无法实现共享。

主数据(Master Data)：通常指企业范围内各应用系统之间共享的数据。主数据是企业管理应用的核心实体数据，这些数据跨越多个产品以及多个领域进行共享应用。一般是企业的内、外部资源信息。

主数据管理（Master Data Management )：指对企业的主数据进行统一管理的系统，它帮助企业创建并维护整个企业内主数据的单一视图，保证整个企业系统协调和重用准确的扒滑、一致的、完整性的主数据。

01定义主数据

不同部门之间存在沟通障碍，比如收入，财务部门所说的收入和销售部门所说的收入是不一样的，所以企业要把常用的指标进行指定，指定收入是开票收入还是主营业务收入；还有常用的维度或档案，需盯肢要去定义一套标准档案。企业所有的分析与决策要基于统一的指标和统一的档案。

02数据映射

比如地区信息“陕西省宝鸡”，与标准档案中的“陕西省宝鸡市”，应该具有映射关系，它们实际上指的是一套档案；对于收入来说，“发票收入和收入”，“财务某个科目的收入和收入”，都应该是一个档案。关于指标的映射关系也是需要去确定的。

03数据增强

数据的缺失字段要补齐，比如企业可能先上线了ERP其他模块，再上成本模块，企业在做利润分析的时候，关于历史数据的成本该如何处理？那么就需要确定相关策略对历史数据进行处理。

再比如，有企业遇到这样的问题：“我想知道每个客户给我带来多少收入，带来多少利润，但是之前，我跟客户之间的核销没有处理完，那么这部分历史数据怎样去处理？”同理，要在数据增强部分确定策略来处理这些历史数据。

04数据清洗

不同系统之间的数据，包含了一些重复的数据，一些无关的数据，甚至一些错误的数据，要进行清洗，要进行纠正，只有清洗纠正之后，数据的质量才能有所保证。

基于准确、完整、高质量的数据信息，企业才能做出有效决策，所以主数据管理势在必行！

主数据管理在哪个系统

企业范围内。主数据管理这个途径主数据管理的优势各业务系统解耦主数据管理，总体系统架构灵活主数据管理，都是指在整个企业范围内主数据管理的各个系统。主数据是用于描述企业运营过程中最为关心的核心数据主数据管理，通常更新不频繁，不是事务性的但用于描述事务。

手机上的master date是什么意思？

1、master date就是手机的版本号信息，也称为主数据管理。

2、master date包含了手机的核心数据，如material master data就是对一个material作的定义，包含了许多参数，可以影响material在不同功能里面的应用。

3、主数据管理本身是一组规程、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创建并维护业务数据的一致性、完整性、相关性和精确性。

(2)主数据管理大数据扩展阅读：

1、Master Data 本身可作为中间件，为系统提供一个寻找核定的数据定义的平台。要使主数据管理更好的发挥其功能，就必须让它由商业和IT之间紧密的工作关系来驱动。

2、主数据管理(MDM)模式所带来的好处随着组织部门的数量和多样性、工人的作用和计算应用的扩大而增加。

3、通常master date从手机系统信息里面是看不出来的，需要在刷机的过程中才能看到，如果留有购买手机时的序列号，可以使用序列号在官网上查询。

⑶ 大数据有哪些重要的作用

我们正处在科技高速发展的时代，如今互联网已经与我们的生活息息相关，我们每天在互联网产生大量的数据，这些数据散落在网络中看似没有怎么作用，但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。

一、发展大数据技术可以提高生产力

大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例，很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些，通过这些数据获取更多的生产力，提高生产能力，为企业带来更多的商业价值。目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题，相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快，更能获取可“回收利用”的信息流量，提高行业内的生产力。

二、发展大数据技术可以改善营销决策

近几年的数据量暴增，数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源，大数据技术在海量数据的分析中，寻求到最合适的企业营销策略，通过数据分析给企业带来更明智的策略。

大数据工程师通过对客户的数据精湛分析，分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务，通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估，一系列的运用大数据及时改善营销决策，给企业带来有价值的数据决策。

三、发展大数据技术的未来优势

大数据行业的兴起，许多开发企业都意识到，想要在行业内不断的发展就要运用大数据技术，提升自身企业的品牌价值，在行业比拼中寻求如郑更多的竞争优势，微软亚马逊等大型跨国公司目前都在采用大数据解决问题，为消费者提供更好的服务。

目前有很多行业和企业都尝到大数据技术的甜头了，未来会有越来越多运用大数据技术的产业，以现在大数据发展的速度来看，2020年大数据的市场规模将达到2030亿美元，很多企业都在期盼大数据项目可以运用的范围更广阔，然后通过运用产生更大的利益空间。

大数据技术能为行业提高生产力、改善营销决策，给企业带来更好的发展前景，目前大数据技术发展虽然在初级阶段，但是发展势头很猛，未来也会有更多的行业领域涉足大数据技术运用，大数据技术未来发展形式一片大好!

当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师，如果想系统的学习编程的可以来我这看看。

对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而渣察颂职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

三、可视化工具开发

可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够没喊将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。成都加米谷大数据培训机构，专注于大数据人才培养。

希望对您有所帮助！~

⑷ 主数据管理主要管理哪些数据

要明确主数据管理的数据范围，首先要基于对于主数据的定义与特性进行分析，主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，具有：唯一性、共享性、稳定性、有效性，四大特征，简单码模的来说就是企业各部门以及各业务系统中常用的数据。
因此，常见的主数据类型包括：
人力主题域：组织机构、人员、岗位等数据；
财务主题域：会计科目、银行、成本中心、利润中心、固定枝模卜资产等数据；
采购主题域：物料、供应商等数据；
销售主题域：客户、产品等数据；
项目主题域：项目类型、项目信息等数据；
合同主题域：合同等数据；
基础主题域猛穗：国家、地区、货币、计量单位等。
除了以上常见类型的主数据，企业需要管理的主数据往往随业务板块、行业等不同而存在一定差异，亿信主数据可提供针对性建设方案，同时亿信的主数据管理平台辅助主数据范围识别，帮助打造符合自身管理需要的主数据管理体系。

⑸ 2022大数据专业就业岗位有哪些什么岗位挣钱多

大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数瞎野据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用悄答开发工程师、大数据分析师。

大数据方向挣钱多的岗位

(1)大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。

(2)大数据应用开发工程师：负责搭建大数据应用平台、开发分析应用程序。他们熟悉工具或算法、编程、包装、优化或者部署不同的MapRece事务。他们以大数据技术为核心，研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。

(3)大数据分析师：运用算法来解决分析问题，并且从事数据挖掘工作。他们最大的本事就是能够让数据道出真相;此外，他们还拥有某个领域的专长，帮助开发数据产品，推动数据解决方案的不断更新。

(4)数据可视化工程师：具备良好的沟通能力与团队精神，责任心强，拥有优秀的解决问题的能力。他们负责在收集到的高质量数据中，利用图启神慧形化的工具及手段的应用，一目了然地揭示数据中的复杂信息，帮助企业更好的进行大数据应用开发，发现大数据背后的巨大财富。

大数据热门专业

1、Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

2、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以十分有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

3、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

4、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

⑹ 学大数据可以从事什么职业

大数据可以从事大数据开发工程师、Hadoop开发工程师、数据挖掘、信息架构工程师、大数据分析师等等。

大数据的就业方向有哪些

1、大数据开发工程师

大数据开发工程师：统计；精简到两类指标：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。具体的工作并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。

2、Hadoop开发工程师

信息时代数据的爆发式增长，使得数据的规模越来越大，传统BI即商务智能的数据处理成本高涨，加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。

3、数据挖掘

数尘枝老据被清理并准备好进行检查，就可以通过数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的搭败过程。数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。

4、信息架构工程师

信息架构师需要懂得定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等，信息架构工程师的工作内容。

5、大数据分析师

大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现，并且将其中有价值的信息提派升取出来为决策提供支持，而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。

大数据的就业前景如何

《大数据人才报告》指出，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。

当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析。其中需求量最大的是研发工程师，而最为稀缺的是数据分析人才。领英报告表明，高度稀缺的是数据分析人才，其供给指数最低，仅为0.05。并且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将高达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

⑺ 大数据时代下主数据作用不可忽视

大数据时代下主数据作用不可忽视_数据分析师考试

当越来越多的企业采用大数据技术、云计算以及社交媒体来发现客户需求、拓展业务时，他们需要主数据管理(MDM)来追随这些大趋势，从数据中萃取更大的业务价值，进而优化品牌管理，拓展市场新渠道，打造企业核心竞争力。行之有效的主数据管理不仅能够提升企业的数据质量，更可以和大数据技术紧密结合。

主数据是企业核心业务实体

主数据是企业运营中担当着关键角色的核心业务实体，它们是系统间的共享数据(例如客户、产品、供应商、账户和组织部门相关数据)，分散地存在于企业的各业务系统中，也是企业内部能够跨业务、跨系统重复使用的高价值数据。需要注意的是，主数据并不是企业内所有的业务数据，而是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据。比如大部分的交易数据、账单数据等都不是主数据。涵盖资源、产品、事件、客户、财务、账户、员工、合作伙伴等，用于描述核心业务实体的数据才是主数据。因此，对主数据的识别，要把握主数据作为业务运作核心的本质。主数据与大数据相得益彰

主数据和大数据的核心都是数据，但它们的关注角度有所不同：大数据关注于数据的量和数据的类型，而主数据则更关注于数据的质量。主数据和大数据的范畴也不是一成不变的，比如在微博上说的一句话是大数据范畴，这种社交类信息一般不会纳入到主数据中，但也有可能随着时间的推移、技术的进步以及成本的降低，在不久后归入到主数据范畴内。

主数据侧重于数据的组织，而大数据则提供了更多的原材料。举个例子，现在不管是产品销售还是服务推广，都强调的一个前提是以客户为中心，保险公司若要推销一种保单，会关注客户和潜在客户在这个保单群里的言论，这些都是大数据，而具体到究竟是哪个客户发表的言论则属于主数据的范畴。所以说，企业要获得更好数据应用效果和价值，应以主数据为中心、为筋脉，通过主数据把各类散乱的大数据有效串联起来。同时，大数据也是主数据的一个重要补充，两者的结合可以达到很好的效果。

主数据平台就像一个八爪鱼，它以主数据为中心，跟各个内、外部系统建立联系。主数据管理不仅要整合业务系统中高价值数据，还要将外围更广泛的数据整合到主数据周围来。大数据常以非结构化形式存在，甚至不在企业内部，那么如何去结合呢?企业需要一套产品使企业能够利用高效、低成本的计算架构实现：在大数据中快速解决个体识别问题，比如客户识别;在数据集分区不可行的情况下，高效完成大批量数据，避免重复化;以更佳的成本效益方式加强社交媒体分析，并将碎片化的个体拼接为完整的个体，以实现有实际意义的交互分析。

现在，人们不用把照片和视频之类的大数据拿到主数据平台上，通过两个系统的整合依然知道在哪里能找到这个客户相关的视频信息，这种系统集成的需求会越来越广泛。与以往传统的只是集成企业最核心系统不同，会慢慢膨胀得越来越大，内容越来越丰富，而且系统之间整合的形式也趋于多样化，这也是近年来新的发展趋势。提升企业数据的整合和管理能力，将数据集成扩展到社交媒体数据、网络日志、传感器设备数据、文档、电子邮件、其他无编码格式的多结构化或非结构化数据，能够显著减少浪费在垃圾资料的时间，有效降低大数据开发、维护成本。

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⑻ 主数据管理主要管理哪些数据

主数据管理是一切工作的起点。
在说主数据之前，我们先来看一个场景：
一银行客户向监管部门投诉，说银行泄露他的个人隐私。于是，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？为什么说主数据管理是一切工作的起点？

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为什么“主数据管理是一切工作的起点”。
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。

⑼ 什么是大数据垃圾进垃圾出

企业数据治理的三个阶段

企业如何进行数据治理，会采用不同的方法和路径。就大部分企业而言，以下三步是数据治理方案落地的必经之路。

第一步对企业数据进行归集和标准化。

信息化领域有一个说法就是“垃圾进，垃圾出”，意指用脏乱的数据做样本，产生的研究成果也是毫无价值的。数据的污染可能发生在数据产生、采集、传输、流转、加工、存储、提取、交换等各个环节，因此要保证数据治理目标的实现，就必须对数据进行全流程的管控，要在数据标准、数据质量、数据文件交换、元数据、数据生命周期、主辅数据源、数据安全、数据责任等方面形成统一的数据治理规范。

第二步就是数据模型管理和标签梳理。

数据治理的核心是数据模型管理。目前企业原始数据库中存在大量的字段和表没有注释，意思含糊不清，同名不同义、同义不同名，冗余字段、枚举值不一致的现象普遍存在。这些问题都会直接影响系统对数据的识别。数据建模让数据结构更加丰富和结构清晰化，便于数据口径统一。企业沉淀了大量数据模型之后，要及时做保留或删除管理，不做数据模型管控，那么这些历史问题会给新一代系统改造带来很多困扰。

除此之外，数据标签是对数据实体特征的符号表示，每一个数据标签都是我们认识、观察和描述数据实体的一个角度。因此内部统一标签也至关重要。商品标签包含了条码、规格、口味、图片、包装等信息。顾客标签包括性别、年龄、地区、兴趣爱好、产品偏好、购买力、忠诚度等等。

在实际的数据治理中，数据资源目录、数据分类、数据标签是相互配合、相辅相成的。建立良好的数据资源目录的第一步就是明确数据资源的分类，根据数据分类去组织资源、编目，之后是为数据资源打上数据标签，让数据资源更贴近用户、更容易管理，以便充分发挥出数据的价值。

第三步是企业算法和人工智能应用。

在对企业数据进行归集和标准化，并对数据模型进行管控和标签梳理之后，就可以对数据进行管理，并辅之以相应算法和人工智能，在具体业务场景应用。

以数据模型管理为例：人工智能可以帮助企业实现经验模型与计算机模型的完美融合，构建商品和会员的知识图谱。

以元数据管理为例：人工智能实现对非结构化数据的采集和关键信息的提取，并实现元数据的维护和整理。

再以主数据管理为例：主数据是企业核心业务实体的数据，是在整个价值链上被重复、共享应用与多个业务流程的，并与各个业务部门与各个系统之间共享的基础数据。在复杂数据主数据系统中，机器学习，自然语言处理等人工智能技术可以帮助定义和维护数据匹配规则，以及确定与主数据相关的记录，建立交叉引用等规则。

亿信华辰作为国内领先的数据治理、数据分析软件厂商，在数据治理、数据分析工作开展的各个阶段提供专业技术人员和解决方案支持。服务电话：4000011866转0。

亿信华辰睿治数据治理工具，是一款荣获DAMA数据治理优秀产品奖的大数据治理工具，融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理等模块，可快速满足政府、金融、税务、医疗卫生、应急能源等100+行业数据治理方案。

⑽ 大数据学习都能干什么

大数据学习都能干什么？

当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。

对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要租察老一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞没明生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一弊升是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。