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数据模型:以数据洞察来驱动决策和运营,实现业务增长

作者 aidekangsai | 2022-04-14
1415 浏览

其实企业级数据模型不能等同于数据仓库模型,企业级数据模型是站在整个企业业务的视角,对企业全部数据全貌性、整体性描述。企业级数据模型是业务人员和IT人员进行沟通的媒介、也是企业内部与外部进行交流的纽带。

由于数据仓库在企业整体信息化规划中属于下游系统,只能被动接收由各应用系统产生的数据,数据入仓之后,由于口径不一致、兼容性差,给数据整合带来极大困难。企业在投入大量的人力、物力和资金推进信息化建设,仍然出现大量的问题与阻碍。

金蝶云·苍穹数据中台,实现数据可见、可懂、可用及可运营的目标,以数据洞察来驱动决策和运营,实现业务增长。其中的数据模型就是最典型的产品。

在企业内部,涉及多个业务部门,对于一个业务问题通常会有多个不同的观点和看法,每个相关人员需要理解和沟通各自的观点和看法。为了阐明和沟通我们的观点,我们需要理顺企业内部所有核心术语定义以及术语定义的关系,形成一个精确的和公认的术语词典表。因此,在构建企业级数据模型之前,需要在企业范围内统一业务术语,在后续建模过程中给相关人员提供一个沟通的基础。

据了解,金蝶数据模型已经逐渐完善,它的内容包括三个部分:数据结构、数据操作、数据约束。首先是数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。

还有数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。最后是数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、它们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。

同时,数据中台的数据安全防护也做得很全面,通过分级分类管理数据,遵循最小权限原则和访问隔离原则,全路径加密核心数据。

整体来看,金蝶数据中台旗下数据模型的创建更是一种艺术而非一门科学,后续也将集中企业的集体智慧,共同推进企业级数据模型的不断完善。

上述内容来自用户自行上传或互联网,如有版权问题,请联系qy_qin@kingdee.com 。

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