主数据管理平台接口集成（主数据管理软件）

本篇文章给大家谈谈主数据管理平台接口集成，以及主数据管理软件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享主数据管理平台接口集成的知识，其中也会对主数据管理软件进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、主数据管理的数据集成
• 2、数据集成接口是指
• 3、元数据管理系统集成的系统有哪些
• 4、主数据管理的管理
• 5、数据集成的三种方法
• 6、主数据管理给企业带来的三大价值

主数据管理的数据集成

MDM为继承和管理参考数据提供免代码、低维护的解决方案。在MDM系统成为数据仓库的维数据的确定来源后，它使数据仓库能够侧重于卷管理和数据交付的数据管理目标。
简而言之，主数据管理提供以下功能：
1. “匹配与合并”逻辑，用于从一个或多个源系统识别并整合重复记录
2. 宽泛的单元格级别关联和历史记录，为数据内容提供了详细的审计跟踪
3. 适用于跨所有数据源和应用程序的所有关系数据的中央资料库
这些功能将极大降低与以下所述的数据仓库有关的总体开发和维护工作：
1. MDM共享维度
对于数据仓库的共享维度，MDM系统将是合规，已集成、已清洗和标准化的单一数据源。此系统将消除在填充合规的数据结构时所牵涉的大部分转换工作，使数据仓库资源能够着重于回答业务问题，而不是集成数据。
2. MDM渐变维度
对于保持维度变更的历史记录而言，渐变维度是最为有效和使用最为频繁的方法。通过提供进行历史记录跟踪的选项，MDM系统解决了这个性能问题。它可以记录所有对参考数据实体的更改，解放数据仓库，使之可以在维度渐变时权利跟踪数据细分的更改。当数据仓库维度增长放缓时，它们可以将查询和加载性能受到的影响降至最低。如果用户希望查询某记录的非渐变维的历史记录，他们可以展开浏览MDM系统中的历史记录表。
3. MDM和数据沿袭
数据仓库元数据和沿袭解决方案一般仅限于提供结构化和流程沿袭。MDM使用户不必再执行费时的手动数据跟踪，因为MDM为每个记录上的每个字段均保留了详细的数据沿袭（即在单元格级别的跟踪数据沿袭）。对于基础对象中的每个数据单元格，MDM系统可以识别为单元格提供值的源系统，尤其根据值的最新更新时间来识别该值是由哪个源系统中的哪条记录提供的。MDM系统还跟踪所有记录合并的历史记录。

数据集成接口是指

元数据、主数据。
通常，与应用、数据存储以及组织之间传送主数据管理平台接口集成的数据管理有关主数据管理平台接口集成的实践活动称为数据集成（DAMA国际2009）。乍看起来，数据集成（data integration）应该是如何合并规整数据，事实上，运动中的数据而不是持久化的静态数据才是其重点。数据接口（data interface）指为了实现系统时间的数据迁移而开发的一个应用。
集成为通用格式——数据转换
数据从一个系统迁移到另一个系统
在组织内部移动数据
从非结构化数据中抽取信息：将各种不同类型和格式的数据进行集成，通常需要使用到与非结构化的数据（undtructured data）相关联的键或者标签（或者元数据）。通常，与应用、数据存储以及组织之间传送的数据管理有关的实践活动称为数据集成（DAMA国际2009）。乍看起来，数据集成（data integration）应该是如何合并规整数据，事实上，运动中的数据而不是持久化的静态数据才是其重点。数据接口（data interface）指为了实现系统时间的数据迁移而开发的一个应用。
集成为通用格式——数据转换
数据从一个系统迁移到另一个系统
在组织内部移动数据
从非结构化数据中抽取信息：将各种不同类型和格式的数据进行集成，通常需要使用到与非结构化的数据（undtructured data）相关联的键或者标签（或者元数据）。

元数据管理系统集成的系统有哪些

ERP即企业资源计划(Enterprise Resource Planning)主数据管理平台接口集成，由美国 Gartner Group 公司于1990年提出 其核心思想是供应链管理主数据管理平台接口集成，指建立在信息技术基础上，以系统化主数据管理平台接口集成的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。 应用范围从制造业扩展到了零售业、服务业、银行业、电信业、政府机关和学校等事业部门，通过融合数据库技术、图形用户界面、第四代查询语言、客户服务器结构、计算机辅助开发工具、可移植的开放系统等对企业资源进行了有效的集成。 主要是三部分主数据管理平台接口集成：生产控制（计划、制造）、物流管理（分销、采购、库存管理）和财务管理（会计核算、财务管理） 涵盖了供应链管理、销售与市场、分销、客户服务、财务管理、制造管理、库存管理、工厂与设备维护、人力资源、报表、制造执行系统 (Manufacturing Executive System，MES)、工作流服务和企业信息系统等。此外，还包括金融投资管理、质量管理、运输管理、项目管理、法规与标准和过程控制等补充功能 而之后随之而来的ERP的电子商务系统进一步推动了ERP的全渠道电子商务 国外知名的ERP公司有SAP hybris, IBM, Oracle等

主数据管理的管理

实现多域主数据管理有两种方法主数据管理平台接口集成：MDM应用程序法 和MDM平台法。 其主数据管理平台接口集成他MDM方法如应用程序法和MDM平台法都可以快速满足组织采纳 MDM 的初始需求，然而应用程序法将不可避免地导致 MDM 孤岛和成本超支。尽管有时确实存在这种情况，即公司有必要寻求能快速实施的 MDM 方案，以在有限范围内解决迫切的业务难题，但当遇到扩展该 MDM 实施以解决其他业务需求或满足将来的不时之需时，平台法无疑是降低总拥有成本和加快实现价值的最佳途径。
如图所示，描述了MDM两种方法的对比：应用方法从用户界面开始，然后是业务逻辑，然后是数据模型，以及Informatica的平台解决方案，从数据模型开始，然后是业务逻辑，最后才到用户界面。虽然这两种方法都可以使IT团队解决眼前的业务问题，但前一种方法会使他们局限于构建MDM孤岛来解决每一个后续业务问题。相比之下，后一种方法使他们能够充分利用他们投资的时间、资源和预算，以解决每个后续的业务问题。
其他MDM方法如应用程序法的主要不足：
1. 每个数据域都有独立的MDM应用程序，比如，客户域使用客户数据集成（CDI），产品数据使用产品信息管理（PIM）等主数据管理平台接口集成；
2. 重大业务流程改造采用“大爆炸”方法，往往需要多年时间才能启动主数据管理平台接口集成；
3.互操作性仅限于同一品牌的应用程序，将客户锁定在可能不适合他们的更广泛的业务需求的产品上；
4. 由数据管理员独自管理，使业务用户无法享受自行创建和使用主数据的好处 Informatica MDM是单一平台上的成熟、灵活的多领域主数据管理（MDM）解决方案，使整个企业可以迅速部署和轻松扩展，以解决多个部门和地区的业务问题。金融服务、生命科学、制造、医疗保健、政府和各行各业的很多最大型的企业都利用Informatica MDM来满足其战略要求。
Informatica MDM在单一平台上支持所有的MDM要求
1. 访问 - 分散的数据源和应用程序带来不一致和重复的主数据
2. 发现 - 抱着发现重复、错误和不一致的宗旨检查数据的一致性和结构
3. 清理 - 解决错误和不完整的字段
4. 掌握 - 将企业相同数据的多个版本合并为一个真实版本或“黄金记录”，并管理内部的层次和关系
5. 交付 - “黄金记录”同步到下游应用程序和数据仓库 通过单一平台上成熟的多领域MDM集中主数据的管理，从而消除点对点集成，简化您的结构，降低维护成本，改进数据治理。Informatica MDM（主数据管理）能够通过以下步骤帮助企业成功进行多领域主数据管理：
1. 建模：用灵活的数据模型定义任意类型的主数据
2. 识别：快速匹配和准确识别重复项目
3. 解决：合并以创建可靠、唯一的真实来源
4. 联系：揭示各类主数据之间的关系
5. 治理：创建、使用、管理和监控主数据
Informatica MDM提供业务用户和数据管理员可访问的强大接口，从而实现完整的数据管理和数据异常处理，使您可以轻松浏览不同主数据实体中的多层次结构。

数据集成的三种方法

数据集成主数据管理平台接口集成的三种方法
目前数据集成主数据管理平台接口集成的一般方法可以概括为联邦式、中间件式、数据仓库模式等。(1)联邦模式该模式构建的数据集成系统是由自治的多个数据库系统的协作组成主数据管理平台接口集成，各个数据源之间提供相互访问的接口。该架构的集成系统以全局模式整合各异构数据源的数据视图。全局模式描述异构数据源的数据结构、语义和操作主数据管理平台接口集成，是虚拟的数据源的数据视图，能够让用户透明地进行数据访问。用户根据全局模式向系统发出访问请求，系统将这些请求变换为各个异构数据源在自治系统内能够执行的操作。构建全局模式与异构数据源数据视图间的映射关系和处理用户在全局模式查询请求是该模式需要解决的两个关键问题。
(2)中间件模式在中间件模式的数据整合系统中，中间件一般位于数据层和应用层的中间，向下可以对不同的数据库系统进行协调，向上可以向不同的应用提供统一的访问接口和数据模式，中间件系统主要是为分布式环境中的异构多数据源提供统一的检索服务，各个数据源仍然具有各自的独立性。中间件模式的架构通常由中介器和包装器组合构成。其中，中介器能够将针对全局模式的查询进行分解后，生成为针对不同异构数据源的子查询交由包装器执行，查询结束后将所有子查询的结果汇总后以统一的格式返回给用户：针对不同数据源的包装器，可以将不同数据源中的异构数据转换成整合系统可以处理的统一格式的数据(3)数据仓库模式数据仓库是面向主题的、集成的、和时间相关的数据集合，数据被归类为广义的、功能独立的、没有重叠的主题，用于数据分析和决策支持的系统，也是针对企业应用提出一种数据整合方法。该模式采用在单一的数据仓库中存储多个异构数据源的副本的方式，定期的由ETL(Extract，Transform，Load)工具从不同数据源中对数据进行抽取、转换，然后将其装载到数据仓库中，在数据仓库的基础上构建数据管理系统，处理用户的数据访问请求。

主数据管理给企业带来的三大价值

主数据管理给企业带来的三大价值

主数据管理日趋重要

主数据管理其实在很早之前就已经存在，但对于国内许多企业用户来讲，它仍然是个比较陌生的名词，本文将引领大家走近主数据管理。

主数据用来描述企业核心业务实体，是在整个企业范围内的各个操作型应用系统（OLTP）和分析型应用系统（OLAP）间需要共享的数据，也是企业内部能够跨业务、跨系统重复使用的高价值数据，其特点是基于业务、长生命周期、跨系统使用。需要注意的是，主数据并不是企业内所有的业务数据，而是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据。比如大部分的交易数据、账单数据等都不是主数据。涵盖资源、产品、事件、客户、财务、账户、员工、合作伙伴等，用于描述核心业务实体的数据才是主数据。因此，对主数据的识别，要把握主数据作为业务运作核心的本质。这些主数据在进行主数据管理之前经常存在于多个异构或同构系统中。

主数据管理是指一组规程、技术和解决方案，用来保证业务数据在企业范围内的一致性、完整性、相关性和精确性。简单地说，主数据管理可以帮助企业从分散的业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，然后以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给全企业范围内需要使用这些数据的系统或应用。主数据管理也可以作为一个企业的数据标准，强化对各业务系统的共性数据实体和模型的管理，避免出现大的业务概念不一致，降低应用孤岛、数据孤岛出现的几率，从根本上保证系统之间能实现数据的较好共享，增强了各系统在企业层面的互动，从而提高企业运营效益，提高数据质量，更好地为企业信息集成做好铺垫。

现今，随着大数据洪水的迅猛到来，企业深刻意识到核心数据资源的价值。核心数据资源具有稀缺性和差异性，势必成为企业的一大竞争优势。

主数据管理给企业所带来的价值有三大方面：

1.与大数据相得益彰

主数据和大数据的核心都是数据，但它们的关注点有所不同。大数据关注数据的体量和类型，而主数据则更关注数据的质量；大数据提供了更多的原材料，而主数据侧重于数据的组织。企业应以主数据为中心，通过主数据把各类大数据有效串联起来，从而获得更好数据应用效果和价值。

2.多方面业务价值

主数据管理让企业将拥有统一的主数据访问接口，拥有集中的且内容丰富和干净的数据中心，能够为各业务部门提供一致、完整的共享信息平台，为业务流程和经营决策提供了一个可靠的支撑载体。

3.增强IT建设灵活性

主数据管理可以增强IT结构的灵活性，构建覆盖整个企业范围内的数据管理基础和相应规范，并且更灵活地适应企业业务需求的变化，同时，降低接口成本、数据清洗和维护成本等，帮助企业远离高成本和高风险。 关于主数据管理平台接口集成和主数据管理软件的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 主数据管理平台接口集成的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于主数据管理软件、主数据管理平台接口集成的信息别忘了在本站进行查找喔。

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