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目录：
数据架构设计的思路
数据资源总体规划
基础数据管理
数据分析与数据应用
数据治理与管控
项目实施计划建议
的数据应用与管理现状与企业战略的管理需求不匹配，未来需要进行企业级的数据整合和数据管控体系建设。
本次数据架构设计目标是，明确数据分布和流向，定义数据模型，配套数据基础资源管理，规划数据分析服务管理，完善数据治理体系。
在制定数据架构规划目标时，将综合考虑总体业务蓝图和应用蓝图规划，并以技术蓝图为参考依据，明确数据架构各项内容的规划目标。
按照的数据架构规划实施方法论，在明确架构目标的前提下，制定数据架构的实施流程。
数据资源规划是信息化规划的内容之一，但要获得更加详细的数据管理体系，需要进一步进行细化设计
数据资源规划的主要任务是梳理企业级的数据模型
数据资源规划的方法与过程
业务能力模型是数据资源规划的主要依据，要从业务领域出发梳理核心的数据（造纸）。
基于业务能力蓝图梳理的关键数据资源视图（造纸）
对这些数据实体进行汇总、归类，定义企业级的数据模型（示例）
数据按照性质可以分为基础数据、交易数据和分析数据，做好基础数据的管理是数据架构优化的关键。
数据管理框架应从质量、标准、安全、流程、架构和组织六个方面对主数据进行全面管理
根据主数据实施方法论，主数据建设可分成如下四个阶段
主数据管理的第一步是要梳理有哪些主数据。判断一个数据是否是主数据可以从四个方面进行
常见的主数据类型和内容
类型 | 主数据内容 | 非主数据内容 |
其次要对梳理出的主数据进行优先级排序，重点解决优先级比较高的主数据
对梳理出来的主数据制定全集团统一的数据标准
数据标准管理将从企业数据共享的角度为数据制定统一的业务解释和标准。同时为数据标准内容与维护制定一套流程，推进企业数据的标准化与一致性。
制定全集团统一的主数据质量管理要求，确保主数据的质量符合要求从业务应用对数据的质量要求出发，制定一套可管理的数据质量评价方法和评价指标，将质量管理落实到数据整个加工处理过程中，保证满足业务对数据质量的要求。
制定全集团统一的数据安全管理规范，确保主数据的安全、可靠
根据公司管理要求和数据敏感性要求，对数据制定一套合理、科学的安全分类标准，并根据这套数据安全分类标准建立一套面向的数据使用授权机制 。
主数据管理存在四种不同管理模式
注册模式的原理及适用场景
共存模式的原理及适用场景
主数据依旧在各业务系统进行创建、更新、修改与删除，采用定期抽取的方式增量同步至主数据治理平台
MDM保存主数据的准实时副本，不允许做修改
事物模式的原理及适用场景
从业务系统初次抽取主数据到统一的资料库后，由主数据治理平台进行主数据的创建、更新、删除等操作。
以后每次主数据更新后，由主数据治理平台主动推送或业务系统订阅等方式同步主数据的更新至业务系统。
在集团总部构建全集团统一的主数据管理系统，对主数据进行统一管控
主数据管理系统功能框架
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