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关于数据治理管理工具的演变历程

数据治理专注于将数据作为企事业单位数据资产进行应用和管理的一套管理机制,能够消除数据的不一致性,建立规范的数据应用标准,提高数据质量,实现数据内外部共享,并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中,发挥数据资产价值。

数语


1)第一代数据治理工具-编码时代(起步期,1994-2004年)

在这个时代里,企事业单位各种MIS系统得到较好的发展和应用,最典型莫过于是物资管理系统、进销存系统、PDM系统等信息系统。为了确保这些MIS系统各种编码好用,好查,避免一物多码情况的发生,一些大型集团企业在早期开发一些名叫“编码系统”“编码网站”等系统,这些系统主要发布主数据代码为主,配合某一单一的MIS系统应用为主,有的甚至在这些单一系统开发一个模块,如编码模块。这是数据治理工具最早期的工具,确保MIS中各种编码唯一性。


2)第二代数据治理工具-主数据管理时代(发展期,2005年-2011年)

这个时代最典型是国内很多大型集团企业流行实施ERP系统,国外主流产品例如SAP ERP和Oracle EBS等产品,国内主流产品例如用友的U8、NC、金蝶的K3等。

最早的是些外国ERP厂商推出MDM产品,例如Informatica、Oracle、IBM、SAP 、微软都采取了自有产品并提供主数据管理解决方案,集中管理单一版本的、完整的和可信任的主数据信息。这些产品具有企业级主数据存储、数据整合、数据共享、数据质量、数据治理5大功能。基于SOA架构的企业级应用。支持两种实施模式:即“推动模式(交易模式)”和“拉动模式(共享模式)”。


3)第三代数据治理工具-数据标准化时代(成熟期2012-2018年)

随着大数据技术应用以及智能工厂(车间)建设,企业的信息信息系统越来越多,尤其生产制造领域系统越来越普及深入,主数据服务不仅仅只是限于以ERP为核心的经营管理层面的系统。在这个时代,最典型的以MES为核心的智能制造系统也提出更高需求。“集中集成,创新提升,共享服务,协同智能”成为主旋律。

数据的集成和共享是其重要的特点,更是强调数据的标准和统一。数据标准化、规范化是实现信息集成和共享的前提,根本上消除各业务系统的“信息孤岛”。

“独立、自主、安全、可控”在某些领域和行业提出国产化的需求,去IOE的浪潮一浪盖过一浪。很多大型集团企业开始采用开源技术独立开发数据治理工具, 采用微服务架构,满足MES、PLM等多个层面数据共享需求, 内容扩展增加了动态建模、移动应用,生产层面的主数据、数据指标、多语言等功能。数据交换平台逐步采用国内自主ESB相关产品。


4)第四代数据治理工具-数据治理时代(展望期,2018年-至今)

近年来,随着大数据平台和工业互联网兴起,数据治理平台主要采用数据中台技术和微服务架构初步替代传统架构、面向大数据架构下,为数据资源中心与外部数据系统提供数据服务。对内和对外系统提供云服务。

数据治理的目标是提高数据的质量(准确性和完整性),保证数据的安全性(保密性、完整性及可用性),实现数据资源在各组织机构部门的共享;推进信息资源的整合、对接和共享,从而提升政务单位信息化水平,充分发挥信息化作用。


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