大型企业主数据管理方法研究及其应用

2017-05-23 23:48祝江涛黄晓峰
中文信息 2017年4期
关键词:数据质量数据共享

祝江涛+黄晓峰

摘 要:大型公司采用主数据管理方法能够有效解决“信息孤岛”的问题,同时提高企业管理能力与管理效率,为企业制定科学、合理的发展方案提供数据支持。本文以大型企业主数据管理方法与应用为视角,在结合大型企业特点的基础上,系统化分析主数据管理建设方案与应用方法。以期为提高大型企业数据质量,促进大型企业高效发展做出理论贡献。

关键词:主数据管理 数据质量 数据共享

中图分类号:TP399 文献标识码:A 文章编号:1003-9082 (2017) 04-0088-01大型企业往往具有业务多元化、后勤财务一体化的特点。其因业务产生的数据往往也具有数量多,数据结构复杂的特点。而早期的企业数据管理中,由于缺乏相应的管理手段,企业未能实现对数据的有效利用,反而使自身陷入了“信息孤岛”[1]的困境。主数据管理是指对分散在企业核心业务系统中的数据进行管理的过程,其具体管理方法可分为两种:一种是通过技术手段对企业数据进行综合处理,对数据进行清洗、整合后形成企业主数据,一种是建立数据共享机制,为存在需求的业务部门提供数据支持,以提高企业运行效率与业务效率。本文着力于研究大型企业主数据管理方法的应用,具体分析如下:

一、大型企业主数据管理建设

主数据管理建设规划是建设主数据管理系统的关键环节。而制定合理的数据管理建设规划应从三方面入手[2]。一方面应从企业主营业务入手,在构建主营业务模型的基础上对主营业务相关数据进行分析,选取符合企业特征的筛选方法对企业数据进行筛选,在综合分析数据特点的基础上总结出企业主数据的管理范围。另一方面应对数据之间的关联性与数据之间相互影响的程度做出分析,对需要关注的数据予以标识。最后,依据业务流程在企业中所起到的作用,在具体操作过程中的复杂程度及业务要求中所体现的业务紧迫性等相关指标,确定主数据管理的实施策略,并依据实施策略制定具体实施计划。主数据管理建设规划的具体实施可分为五步,具体包括:

1.构建主数据业务能力分析模型

主数据是企业核心业务的相关数据,因而大型企业构建主数据管理模式应以业务需求为其核心驱动力。在具体构建主数据管理模型前应优先构建主数据业务能力分析模型,对大型企业核心业务能力作出的分析。大型企业的业务需求与其业务负责部门具有紧密关联性,因而在构建企业主数据业务能力分析模型时应充分发挥相应企业核心业务部门的作用。具体操作方法可分为两方面[3],一方面:在落实业务责任,业务监督时应选取具体核心业务部分为负责部门或监督部门负责,而当企业核心业务涉及多个部门时,可以采用适用多部门协同合作的方法,共同负责,协同监督,促进有效开展业务。另一方面:在具体疏导业务时,可通过现场协调,电话交流及邮件沟通等方法。而大型企业由于业务构成复杂,涉及部门较多,因而在具体疏导业务时还应结合企业的特性作出特殊分析。

2.明确主数据管理权限

主数据由企业核心业务数据构成,因而在明确企业管理权限时应结合企业核心业务部门工作性质进行分析。具体操作过程可以分为三个方面:首先,应确定主数据的管理范畴。对企业核心业务数据继续筛选,以业务目标与业务效果为具体评价指标对业务数据进行筛选。而大型企业应结合自身特征建立数据评价模型,以期在对复杂数据与交叉数据继续进行处理时既能做到充分体现数据的价值,又不会发生数据价值重复,或数据遗漏等问题,依据筛选出的关键数据确定主数据的管理范畴。其次,应明确主数据管理中具体管理人员的相应职责。在设定具体管理职责时,应对企业人员素质作出分析,在结合人员特点与管理要求的基础上具体确定相应的管理方案,确保“正确的人在处理正确的事情”[4]。以实现充分发挥人才作用,充分完成管理任务的效果。最后,应对管理效果与数据管理所发挥的作用作出定期与不定期的评估,以明确管理中存在的不足,从而进行调整,使管理作用得到最大程度的发挥。

3.分析主数据关联关系

分析主数据间的关联关系是提升主數据管理质量的关键环节。大型企业的业务数量多且复杂,而业务与业务之间往往也具有一定关联性。如不对数据关联性作出明确分析,在数据管理时便无法充分体现数据意义,从而对管理造成一定影响,因而,主数据关联分析是很有必要的。大型企业的数据关联不仅包括规定业务范畴内的关联,也包括因业务变更而带来的关联,企业的业务造成负面影响与业务种类问题,因而在筛选主数据时应将关联因素考虑在内。同时,在设计主数据管理方案时应对业务变更对数据造成的影响做出充分考虑。

建设实践表明,大型企业的重点数据关联主要体现在以下不同业务部分之间[5]:第一类为:跨业务与跨职能的相关管理数据;第二类为:业务职能涉及多个模块的信息系统;第三类为企业底层信息模块系统;第四类为:与核心/关键业务存在密切联系的相关数据;第五类为:涉及引用、分配、从属等职能的相关部门的数据,在实践建构中应对上述领域进行重点处理。

4.构建主数据管理模式指标

主数据管理模式的指标可分为三项[6]:即重要性、复杂性与紧迫性。构建主数据管理模式应从主数据指标入手进行综合分析。从重要性进行分析:第一为数据与企业核心/关键部门业务之间的相关性,第二为数据是否属于信息系统中的核心数据;从复杂性进行分析:第一为所需检索的信息系统中此类信息的数据多少,及同类信息的数量;第二为在进行数据统一工作时所需处理的数据工作量;第三为企业与企业之间应用此类信息的差异性分析及企业内部各个部门之间应用此类信息的差异性分析。而在对企业紧迫性方面进行分析时:第一为信息所含的要求中是否包含了业务紧迫性的要求;第二为业务部门对管理的要求是否包含紧迫性要求;第三为先行开展的业务对信息提出的紧迫性要求。在对上述指标进行综合分析的基础上构建相关三维图示,清晰呈现数据特征与其对模型建设的要求,其具体三维图示如图1-1所示:

5.制定总体实施策略

大型企业应在综合上述分析,结合企业特征的基础上构建主数据管理的总体实施策略。主數据管理实施具体策略应按照试点、推广与推进的顺序进行。具体操作时应先行制定工作计划,并依据工作计划组建具体项目实施队伍,依据项目实施条件设计项目实施方法,并同时完善项目的配套措施,如沟通机制、保障机制与备用机制等。而对实践过程的问题进行及时解决,并对方案中的不足进行及时补充。

二、主数据管理的统一应用与维护

主数据运营维护体系简称主数据运维体系,是主数据管理机制中长效机制与保障性机制,能在保障主程序运营方面起到重要的作用,同时也能为数据的后期优化完善提供数据支持与实践参考,对主数据管理具有重要意义。主数据运营、维护具体包括三方面内容[7]:第一为主数据运营、维护制度,具体包括主数据运营、维护管理制度及主数据运营、维护管理细则。第二为主数据运营、维护知识体系,具体包括主数据运营知识体系与主数据维护知识体系。第三为主数据运行、维护效率保持与运营、维护资源共享。

在具体构建主程序时,应着重构建客户服务及前台服务管理、运营维护服务规划、数据管理与标准管理,业务变更管理、系统管理、知识管理、流程管理及技能培训等内容。同时应建立相应的运营、维护管理团队、主要负责信息系统的运营维护及其相关业务审批工作,而针对具有强业务性的数据应设立相关部门进行专门管控。同时,应依据数据运营反馈效果作出及时调整,以保证其持续有效性。

总结

大型企业中实施主数据管理,能够有效提升企业的数据质量,具体表现为:提升企业数据的准确性,保障企业数据的完整性及维持企业数据的一致性。构建完善的数据管理平台体系也有利于发挥数据的作用,促进企业提升管理效率。因而,大型企业应结合自身特点建设相应的主数据管理系统,以促进企业实现科学发展。

参考文献

[1]贾怡菁,金华,韩明龙.大型航运集团主数据管理体系规划[J].上海船舶运输科学研究所学报,2015,38(3):83-90.

[2]石晓斐,乔彬.主数据管理在企业信息化中的研究和应用[J].数字技术与应用,2016(4):83-83.

[3]张政,李庆春.主数据在集团型企业的应用研究[J].中国管理信息化,2016,19(21):72-73.

[4]李新雷,吕珊珊,龚鲁燕,等.浅谈主数据管理应用与实践[J].石油规划设计,2016,27(5):38-41.

[5]陈君.主数据管理平台建设研究[J].铁道工程学报,2016,33(5):134-136.

[6]王晓晋.基于组件的大型商贸企业主数据管理系统架构设计[J].铁路采购与物流,2016(3):39-41.

[7]郎倩.如何利用财务共享信息系统提升大型企业的管理[J].中国总会计师,2015(5):46-47.

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