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企业架构实践之数据架构实践之六 -企业经营数据处理

浙江11选五开奖结果 www.op069.cn 2018-07-09 13:59:04  来源:IT常青树

摘要:本篇主要通过对数据架构中数据存储与分布、数据流转内容的介绍,逐步深入阐明数据处理作为数据架构实施中的关注重点。运用企业架构方法论和结合物资装备公司业务现状,对数据架构中“企业经营管理”业务方面的数据处理内容进行了介绍,且提出数据处理的六个基本过程,为企业实施数字化转型,获得数字化核心能力提供指引。
关键词: 企业架构 数据架构
数据存储与分布
 
企业数据架构中数据存储与分布是重要的内容,指导企业数据中心的整体布局和规划构建。结合企业架构之数据架构方法论和项目实践,总结出来数据存储和分布的主要工作包括:数据中心数据区、业务流程数据区、非结构化数据区、元数据和编码数据区、数据展示区、控制数据区等内容。
 
数据中心数据区,通常对相关业务源数据、主数据标准数据、指标数据等进行采集存储,通过对数据的部分汇总,构建出基于不同分析主题的数据,并使用数据仓库长期保存企业的数据。
 
业务流程数据区,通常保存业务流程相关数据。
 
非结构化数据区,通常保存媒体数据、制度文件等非结构化数据。
 
元数据和编码数据区,通常存储相关主数据模型、指标数据模型及标准规范编码,提供元数据和编码数据标准化支撑。
 
数据展示区,通常存储需要分析展示的指标数据。
 
控制数据区,通常存储相关问题事件数据、控制流程数据及规则预警数据等。
 
数据流转
 
数据流转,是对企业整体数据架构中的数据流转和共享开展的分析与设计。重点可考虑两个维度:纵向维度和横向维度。
 
纵向维度,解决各层级数据中心区的数据流转,对业务流程数据、数据中心数据、业务控制数据及协调数据上下级流转。
 
横向维度,解决业务应用系统中的数据与数据中心数据区的数据交换;数据中心数据区与展示数据区的数据交换;控制数据区与数据中心数据区的数据交换及非结构化数据区的数据流转。
 
数据处理
 
数据处理是数据架构中的核心内容。团队结合企业架构方法论及数据架构项目经验,对数据处理提出相关原则如下:
 
数据处理原则:
 
依据企业相关数据模型构建业务数据来源,通过数据中心统一采集;
 
对涉及独立业务应用数据模型,采取统一企业数据模型集中抽??;
 
对存在业务应用数据模型缺失,需完善后进行补充;
 
相关辅助系统的报表类数据,可根据需求抽取至数据中心后集中处理;
 
对业务数据源数据模型不统一、编码不一致情况,需进行数据标准化和数据关联完善。
 
对新旧系统切换涉及的数据编码不统一、数据模型无关联,可采取中间对照表及数据关联表,做过渡阶段处理。
 
依据数据处理原则,结合项目实践,提炼出数据处理基本过程主要有“数据抽取、数据流转、数据模型、数据交换、数据汇总、流程数据处理”,六个基本过程:
 
数据抽取,实现各业务应用系统源数据的抽取,通过数据模型共享交换提取分析主题源数据。
 
数据流转,通常是指采用ETL工具进行数据抽取、清洗、转换、加载等数据流转操作。
 
数据模型,重点支持跨专业及综合分析为主的分析模型构建,根据相关业务需求,构建整体的数据支持模型,建立支持分析层级、数据粒度及维度的数据模型。
 
数据交换,重点工作室对各业务数据开展的数据量大小、数据传输实效、数据整体层级监控及相关数据交换技术的度量和安全措施考虑。
 
数据汇总,考虑数据模型数据的计算汇总,对相关异构业务系统及数据不统一情况所开展的统一标准化转换支持。
 
流程数据处理,通??悸鞘毙越细叩囊滴袷凳笔萘魈崛『痛笫萘康囊滴窳鞒痰氖葜行牟杉?。
 
企业经营数据
 
下面,结合项目实践中的涉及的数据处理相关的重点内容进行阐述。“”结合物装装备公司的实际业务现状及理解,对企业经营数据处理方面,提出相关建议及解决办法。
 
\
图 数据架构之数据处理(示意图)
 
物资装备公司从经营重点关注的主营业务、业务流程改进、综合管控能力提升、国际化业务拓展、物流仓储优化、和人才保障方面综合考虑,在数据处理上,遵从数据处理原则,运用数据处理6个基本过程进行梳理,具体体现在:
 
一是业务应用上考虑业务价值链在市场开拓、招标、采购、物流、仓储的数据源梳理,并对业务控制数据方面的项目管理、合同管理、客户管理、供应商管理进行有效的标准化提升。
 
二是通过业务流程平台对接各个业务应用系统的数据管控流程,对业务标准数据不断优化处理,集中总部数据中心和数据仓库的数据治理,协调各所属单位的分部数据中心的数据优化,提升数据质量结构上的优化和数据的规范性。
 
四是运用总分结合的数据中心部署灵活性的特征,不断强化全系统的数据处理能力和数据处理效率,有效提升业务系统的数据采集优化,提高用户的使用体验。
 
五是整合海外总分数据中心的结构调整,对海外的相关业务系统和数据处理能力采取,分时段统计汇总分析,逐步提升海外业务数据处理能力,并强化扩展海外数据中心的自主分析能力,提升整体业务流程改进的匹配与协调。
 
六是引用GPS和物联采集终端,优化提升物流仓储业务系统的数据采集范围和采集能力,提升物流仓储系统的服务能力,不断优化数据处理能力,分析数据算法和智能化仓储应用。
 
七是引进数据分析人才,不断提升企业经营业务的数据处理分析能力,不断处理总部数据中心、分部数据中心、各业务系统的数据挖掘、数据决策、数据运营、数据智能化的人才储备,使公司从传统的物流仓储公司转型成为现代化智能物流仓储公司。
 
总结,企业数据架构之数据处理是对数据进行相关数据抽取、数据流转、数据模型、数据交换、数据汇总、流程数据处理方面的有效运用,解决企业数据架构在数据流相关方面的问题和困惑,为数字化企业的构建提供数据架构中的核心内核和驱动力。
 
通过对物资装备公司数据架构下数据存储与分布、数据流转、数据处理重点内容构建,使得企业在数据处理方面获得核心的内驱力,有效地构建了基于业务架构构建业务应用所需的数据架构能力,形成了全企业业务与IT、数据的全景化的鸟瞰图,为后续数字化企业构建提供蓝图指导。

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