千万数据却只用6步管理！这套数据治理架构如何100%复用？

企业数据实际上是资产，那如何让资产产生做用，这是一门大学问。

主数据管理是数据资产管理最重要和核心的内容，本文经过“一平台、两体系、三性特征、四个统1、五个超越、六类服务 ”应用场景，比较体系化详尽的介绍主数据治理、共享和应用全过程。

主数据管理要点概览

主数据是数据之源，是数据资产管理的核心，是信息系统互联互通的基石，是信息化和数字化的重要基础。

 

1）一平台：搭建一个一体化数据治理和共享平台；

2）两体系：创建两个体系（数据标准体系和保障体系）；

3）三性特征：确保主数据三性特征（惟一性、准确性、共享性）；

4）四个统一：达到四个统一（统一标准、统一来源、统一接口、统一服务）；

5）五个超越：实现五个超越（超越部门、超越流程、超越主体、超越系统、超越技术）；

6）六类服务：提供六种数据服务（数据订阅/分发服务、主数据查询/申请服务、数据调用API服务、公共数据资源池、数据资源服务、数据即时服务）。

1、一体化数据治理、共享和应用详解

1.1 一平台

创建企业级的、一体化的数据治理和共享平台，确保数据资源中心的数据质量和安全管理。详细功能描述能够参照数据治理平台工具前世此生。

 

基于Spring boot框架, 引入Eureka、Zuul、Feign、Ribbon等Spring cloud相关组件，造成微服务解决方案,前端页面应用服务实现先后端分离。

 

云计算为数据管理工具提供了可以知足“共享服务”功能的新的架构模式，采用微服务技术知足数据管理工具的高可用性、稳定性和易用性。人工智可以主数据清洗提供了自动化思路，利用天然语言处理及数据标准库提高数据质量。

基于统一技术架构、统一指标数据驱动的元数据（业务元数据、管理元数据、技术元数据等）、统一治理工具、统一安全管控，经过不一样的模块组合，造成不一样的数据服务和治理解决方案；

 

2、两个体系

2.1 数据管理体系

 

数据管理体系包含：数据标准管理体系、数据管控体系、数据技术服务体系、数据质量要求、数据安全要求等。

2.2 数据运维体系

建五位一体数据运维服务体系，增强应用推广的组织和培训指导，有序推动数据共享、应用

 

3、主数据三性特征

3.1 惟一性

在一个系统、一个平台，甚至一个企业范围内，主数据实体要求具备惟一标识即数据编码，同名同义，保证同一个对象在应用的惟一性，如：统一员工和组织主数据，对全部系统的员工和组织进行规范。

3.2 准确性

3.3 共享性

跨部门、跨系统高度共享的数据，能够被多个认识主体接收和利用。

 

支持企业多业务类型、多地域经营的应用，在流程规范、系统集成、主题共享、系统数据一致性等方面都须要经过数据标准化来支撑，从而最终提升管理效率，增强管控落地。

 

数据治理工做在提高企业总体价值的同时，也为企业内部的数据共享等具体提供了良好的和可持续的数据基础，为数据的进一步挖掘和分析夯实基础。

4、四个统一

这块没什么价值，略过。

5、五个超越

5.5 超越技术

超越技术：因为主数据要知足跨部门的业务协同，于是必须适应采用不一样技术规范的不一样业务系统，因此主数据必须应用一种可以为各种异构系统所兼容的技术条件。

从这个意义上讲，面向微服务架构为主数据的实施提供了有效的工具。在不一样环境、不一样场景下，主数据的技术是能够灵活应对的。主数据的集成架构是多样的，如：总线型结构、星型结构、端到端结构；集成技术也是多样的，如：webservice、REST、ETL、MQ、kafka等；不管是架构仍是技术，没有最好的只有更合适的。

企业在作技术选型的时候，要充分考虑企业的核心业务需求和将来的发展要求去构建自身的主数据技术体系。

6、六种数据服务

如下为6种比较经常使用的数据服务方式，其中，1-4是主数据应用的服务，5-6已经超越主数据的概念，能够针对交易数据，指标数据提供数据共享服务。

 

这里讲一个数据资源服务吧。

数据资源服务是各种数据高级应用，是将源系统数据大集中在数据资源中心，经过大数据技术工具，提供各种数据自助式服务。

经过相关工具（Sqoop等）将源系统的数据（HR、财务、业务等）抽取到大数据平台，通过整合、清洗、归并后造成各类主题数据，对外提供不一样的数据服务（主数据、交易数据、指标数据）；

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