當前位置:首頁 > 典型案例
東旭科技集團有限公司數據治理項目
  • 發表時間:2020-05-26 點擊數:43
  • 來源:未知

       東旭集團成立于1997年,總部及研發中心位于北京,是集光電顯示、新能源、裝備制造、金融、城鎮化地產等產業集群為一體的多元化企業集團,擁有三家上市公司(東旭光電000413、寶安地產000040、嘉麟杰002486)和二十余家全資及控股子公司,員工1萬多人。
      東旭集團經營范圍復雜主要涉及到以自有資金對項目投資;機械設備及電子產品的研發;各類非標設備及零部件產品的生產及工藝制定;研磨材料機電產品(不含公共安全設備及器材)零部件加工銷售;自營和代理各類商品及技術的進出口業務;計算機系統集成,軟件開發,技術咨詢;機電設備的安裝,工程咨詢等業務。
      隨著企業信息化進程的不斷推進,不同職能部門為解決其業務需求也在不斷的完善相應的業務系統,例如HR系統、資產管理系統、合同管理系統、財務管理系統等等,各業務系統雖然能夠完成當下的業務需求,但是也帶來了新的問題,例如多個系統間的數據不能有效的共享,沒有規范的錄入要求,各業務系統之間的數據存在多種規則,數據的重復錄入等等,舉例來說:資產管理系統錄入資產卡片后需要手工填列會計憑證號,但是財務系統每記一筆賬都會生成相應的會計憑證號,如此操作首先增加了負責管理物資的人員的工作量,另外手工填列也不能保證數據的準確性。還比如:公司要求出年終報表,報表反映了整個集團公司的數據,但各業務系統只能提供出簡單的數字來支撐,如此一來問題接踵而至,填表人需協同各業務部門提供數據,無形之中增加了兩個部門的工作量,手工填列又會出現錄入錯誤的問題,各個部門提供的數據也不能體現出相應的勾稽關系,數據質量得不到保證。
      隨著數據問題的不斷出現,企業領導人也深切的體會到了,數據不應該是單個部門的業務數據,而是應該互相配合,達到1+1>2的結果。各個部門的數據應該像一輛汽車,有發動機、傳動系統、轉向機構、制動模塊、地盤、電子電器、車身、外觀內飾,這些模塊互相配合才能讓一輛車跑的動跑的快跑的舒服。  
      有問題就有解決方案,根據東旭集團現有的數據問題,我司為其制定了相應的數據治理方案。方案如下:
      一、數據治理項目建設思路
      為保證東旭集團數據治理平臺建設項目的成功,我們提出如下項目總體建設思路:“明確目標、界定范圍、合理規劃、高效實施”。
      二、數據管理體系梳理原則
      結合中翰軟件10多年來數據治理的經驗,且參照了國家信息化相關標準體系、相關行業的標準體系以及針對東旭集團各業務部門的現狀、需求的整理分析、匯總從而進行專項整治。
      三、數據編碼確立
      從編碼規則、編碼方法、編碼方式、編碼要求、編碼結構的展現這五個不同角度與編碼整個編碼的生面周期來考慮結合集團實際情況來進行實施。
      四、數據分類體系確立
      首先從數據的緯度、粒度的角度達到數據的統一,避免其它類的出現,另外允許多類別結構的出現,達到規范、靈活的結果。
      五、數據模型確立
      分別制定組織、人員、客商、科目、銀行類別不同的數據模型,使模型更明確精準。
      六、建立數據相關制度
      例如《數據管理制度》、《數據質量管理標準》、《數據安全管理標準》。
      七、數據運維管理體系
      數據運維管理體系確立原則
最大化減少平臺實施后的運維工作量;最大化延續項目咨詢過程的詳細思路;運維時可以隨時在線查閱數據管理體系的咨詢過程。
      數據運維管理體系建設策略
      建立靜態數據中心,實現數據模型體系的最大化,減少后期數據模型的變動幾率;建設在線知識庫,實現知識轉移的實時化;平臺試運行期間,強化數據管理的思路、邏輯。
      八、歷史數據清洗解決方案
      數據類型包括:客商數據、人員數據、銀行類別、銀行賬戶、科目數據等,這些數據的特點是模型單一,數據清洗較簡單。具體操作為先查重再完善方式,即為先查找重復項,然后進行數據信息的自動和手段完善。查重的方式是根據相似度進行模糊匹配和完全匹配等,信息完善是通過系統自動和手動進行的。排重分為三個部分,排重規則,排重結果,排重詳情。任務:分為單獨、合并兩種模式。編碼: 分為單獨、合并兩種模式。追加映射:選中未清洗數據,選擇一條已經清洗的數據作為主任務單,將未清洗數據追加到已經清洗的數據上。
      九、數據日常管理解決方案
      主要包括公有數據的申請、修改、更新、審核等過程的科學化管理。
      1.單人或多人協同新增數據信息
      2.多人多級會簽的數據審核過程
      3.專業針對企業內部的數據批量更新
      十、數據保養解決方案
      數據治理后如何保證數據質量長期處于良好狀態,目前已經成了很多數據項目實施后的企業的頭等大事,數據保養階段隨之而來。
      中翰軟件建立了數據管理云中心,幫助企業提供數據質量實時在線監測分析的標準,實時監控企業數據質量現狀分析,并根據數據質量問題做出準確的處理(清洗)。
      十一、數據交換解決方案
      數據類型:人員、組織、客戶、供應商、科目、銀行類別、銀行賬戶。
      數據交換對接機制
      數據實時交換,數據治理平臺實時監測調用業務系統接口時對方系統是否有反饋。若因網絡等其他原因發生接口不通暢,以30秒為界定,超過則自動斷開接口調用。在數據治理平臺記錄失敗日志信息,以供下次系統自動處理再次調用。
      交換節點之間數據交換采用中心交換模式,數據由一個交換節點傳輸到交換中心后再傳輸給另一個交換節點,所交換數據需要存儲在交換中心。
      在這樣的解決方案下企業最后達到了: 
      1.上線了數據治理平臺。
  東旭
      2.數據清洗八萬條、解決了靜態數據不一致、不完整、不規范、有冗余的問題。
      制定了數據整個生命周期的規范,并形成了制度手冊:《數據管理制度》、《數據流程》、《數據交換規范》。
      3.數據治理效果明顯,大大提高了靜態數據的重用率,避免了大量的重復工作,規范了靜態數據的錄入規則,使各業務系統數據交流更順暢,完善了靜態數據信息項,使靜態數據可用性更高,處理了冗余數據的情況,使統計數據更準確,更好的為領導決策提供數據支持。
 

时时彩平台哪个好