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概述

正如标题所暗示的,业务流程管理和数据管理之间有着内在的联系。在一家公司的资产负债表上,你看不到的一个项目是分配给数据。这个论文不是"银弹",但希望能产生足够的问题,以引起企业和即时通讯的回应,需要做什么,我们什么时候可以开始。而不是古老的格言"我看不到修复数据的价值"。

定义

数据管理是信息管理的一个子集,而流程管理是业务管理的一个子集。因此,我们需要将这两个领域紧密地结合在一起,一个领域支持另一个领域。非结构化数据是指电子邮件、twitter等数据。结构化数据很可能就是您的ERP系统中的数据。数据作为一个整体可以分为以下几个部分:

元数据-描述或定义其他数据。需要了解数据的特性,包括有关物理数据表示、技术和业务流程、规则和约束以及数据结构的信息。ERP系统中的企业结构就是元数据的一个例子。•主数据–是一组一致和统一的属性和标识符,大数据怎么看,定义了企业的核心实体[来源:Gartner]。它由来自两个或多个不同系统或业务流程的跨多个功能区域的元素组成。正确的主数据是分析的关键。•参考数据–定义其他数据字段使用的允许值集。通常被视为一个下拉列表,从中可以选择一个值。•事务性数据–总是有一个时间维度、一个数值,并引用一个或多个对象。交易数据的示例包括销售订单、采购订单、发票、付款等

策略和方法数据策略的基础它们是:-

标准化•整合•改进

尽量不要采取"煮沸海洋"的企业方式来设计和实施。关注关键的面向数据的改进,如:-•数据治理•数据标准•数据质量管理•元数据管理

谁拥有数据?•答案是业务;更确切地说,业务流程所有者(BPO)应该拥有其流程的数据,即数据守护者。

谁负责维护数据?•数据管理员维护数据。每个业务流程可以有一个或多个数据管理员。

数据是什么意思?

这些是与数据相关的特征、维度、属性、变量和度量。

数据来自哪里?

数据的来源可以是多个系统,bi大数据,通常ERP系统是结构化数据的最大来源。

数据是如何收集的?

最常见的是ERP系统,它不仅是数据的来源,而且还收集记录的事务数据。数据存储在哪里?

数据可以存储在您的ERP、档案、数据湖、数据仓库等中。IM部门负责存储数据、保护数据、确保数据的完整性并提供对数据的访问,即数据保管人。何时收集数据?•这可以是您的在线事务处理(OLTP)或每日、每周、每月的提要。数据将如何使用?

作为管理信息•在线分析处理(OLAP)等

数据治理

数据治理制定政策和标准,解决如何制定数据管理决策并监控合规性。数据管理是对数据的维护,包括根据在治理下建立的政策和标准。变更管理确保在整个组织内成功采用和实施政策和标准。数据质量管理提供了确保数据质量的框架和流程。

架构提供了模型、样式、访问机制,元数据和完整性是指导实施的蓝图。

技术通过质量、报告、概要分析、可持续性等工具支持体系结构,等

数据治理问题可分为3个c类别:-

人员–谁拥有数据•流程–碎片化或功能化•技术–不同的来源、集成、增长和复杂性这会导致围绕

的问题•质量•粒度•准确性•可访问性•集成•可用性•安全性•价值•信任

数据治理的维度•关于治理需求的人员教育数据所有权治理模型将人员与治理结构中的新角色联系起来•实施的流程方法,返利软件,支持并维持数据治理政策、程序和标准,以管理用于衡量和监控效率的数据KPI,有效性和质量•技术投资于管理数据和信息的使能技术

解决方案组件

•人员建立结构定义角色和职责创建功能模型•流程建立方法策略、程序,标准和变更管理质量框架业务规则KPI问题解决方案•技术质量评估记分卡治理仪表板数据管理工具和工作流流程遵守可持续性

A数据域是主数据的标识和控制的一个特定领域。根据不同的端到端流程,数据域看起来像这样:•MLE–财务(总账、成本累加器、资产、企业结构等)•MOR–工程(工厂维护、功能位置、对象等)•PTC–营销和销售(客户)•PTP–供应链(供应商,设施、服务、合同等)•RTP–制造(材料、产品、,等)

数据标准

典型数据错误

•重复条目•缺失数据•同一客户/供应商的多个名称•数据不完整•格式不标准•地址信息不正确•打字错误•数据记录在不正确的数据元素上

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