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人力资源管理九大趋势 人力资源管理九大趋势

数据模型的业务价值很全面,有利于促进信息整合和知识积累

作者 aidekangsai | 2022-04-14
292 浏览

数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法,是表示实体及实体之间联系的形式。在信息技术系统用于描述信息时,必须抽取局部范围的主要特征,模拟和抽象出一个能反映局部世界中实体和实体之间联系的模型,即数据模型。

据悉,金蝶数据模型系统助力企业深入地理解客户和市场,聚合内外部数据,把原始数据转化为数据资产,快速构建数据服务,使企业可以持续、充分地利用数据,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。

而且企业级数据模型定义了企业信息化体系的数据标准,是企业内部各应用系统能够实现相互协作、共享数据的前提,是企业信息化建设成功的必要条件,它的业务价值体现在以下几个方面:

一、提升数据质量。企业现有系统在与企业级数据模型映射过程中,能够暴露系统之间数据的差异性、内在的冗余数据,可以将许多潜在的数据质量问题在正式实施之前予以暴露、并解决。

二、厘清数据所有权。通过将跨业务、跨组织边界的企业数据之间的关联关系、依赖关系进行识别增强系统的可扩展性。企业级数据模型支持可扩展性的数据架构,基于战略业务视角,独立于具体的技术实现,支持可扩展性。能以很小的IT变更代价适用不断变化的环境。

三、整合行业数据。企业级数据模型吸收了企业外部视角,结合行业数据集成框架,提高了企业的行业数据适用性,从而提升了企业共享行业公用数据的能力,如客户、位置、供应商等基础数据。企业也可以与相关行业或合作伙伴共享数据。

此外,数据模型,还能进行智能运营决策,从而融合各类算法模型,深层挖掘数据价值,洞察业务指标,智能化运营与决策。

同时,完整、高质、稳定的数据模型有利于统一业务概念,促进信息整合和知识积累,维持数据库稳定,提高应用开发质量,也可以作为技术与业务之间沟通的工具。近年来,金蝶数据中台也一直不断创新研发,致力做出更多为企业赋能的产出。

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