數據管控是什麼

① 什麼是數據處理什麼是數據管理兩者之間的區別是什麼

兩者是完全不同的。

數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取並推導出對於某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。

數據處理是系統工程和自動控制的基本環節。數據處理貫穿於社會生產和社會生活的各個領域。數據處理技術的發展及其應用的廣度和深度，極大地影響了人類社會發展的進程。

數據管理是利用計算機硬體和軟體技術對數據進行有效的收集、存儲、處理和應用的過程。其目的在於充分有效地發揮數據的作用。實現數據有效管理的關鍵是數據組織。

隨著計算機技術的發展，數據管理經歷了人工管理、文件系統、 資料庫系統三個發展階段。在資料庫系統中所建立的數據結構，更充分地描述了數據間的內在聯系。

便於數據修改、更新與擴充，同時保證了數據的獨立性、可靠、安全性與完整性，減少了數據冗餘，故提高了數據共享程度及數據管理效率。

② 什麼是數據化管理

數據化管理是指將業務工作通過完善的基礎統計報表體系、數據分析體系進行明確計量、科學分析、精準定性，以數據報表的形式進行記錄、查詢、匯報、公示及存儲的過程，是現代企業管理方法之一。

數據化管理的目標在於為管理者提供真實有效的科學決策依據，宣導與時俱進的充分利用信息技術資源，促進企業管理可持續發展。

(2)數據管控是什麼擴展閱讀：

數據化管理的意義：

1、數據化管理是科學管理的基礎。科學管理的目標是目標明確、決策准確、措施有效、執行有力。

數據化管理是將業務工作中的基本狀況，通過翔實的數據直觀地展現，並通過適當地分析，明確經營基本狀況，發現業務工作中的不足之處，為管理者提供准確的決策依據，促進管理層進行有針對性地改進和有效地決策，是科學管理的基礎。

2、數據化管理是科學領導的參考。領導學認為領導的藝術與方法是達成領導效能與發展的關鍵因素。數據化管理是優秀的管理方法之一。

完善的數據化管理能夠明確指出下屬業務工作中存在的各類問題，以實事求是的方法並輔之於其他的管理手段，能夠有效地指導若干下屬開展工作，能夠根據問題的嚴重性與重要性進行有針對性地改善，促進團隊的整體進步，從而實現領導效能，是科學領導的有效參考。

3、數據化管理是企業管理改進的關鍵。優秀的企業管理應該具備完善的運營數據分析體系。一切企業活動，最終都以數據最為參考， 達成一定的數據指標，循環改進，持續發展。數據化管理存在於企業的每個環節，通過參考經營數據管理的企業體制是確保企業良性發展的關鍵。

③ 行政上的數據管理指的是什麼

數據管理是科學管理的基礎，在大量的管理工作數據統計過程中，進行分類收集和儲存，在以後的工作中作為一種依據，也能在大量的數據中通過分析，尋找規律性的結論，給決策部門進行決策過程中提供依據。
還有表格工作我理解是標單管理，有些工作整個流程要依據表格的流轉來完成，稱之為標單管理。

④ 什麼是產品數據管理

產品數據管理（Proct Data Management）是基於分布式網路、主從結構、圖形化用戶介面和資料庫件管理技術發展起來的一種軟體框架（或數據平台），產品數據管理對並行工程中的人員工具、設備資源、產品數據以及數據生成過程進行全面管理。

產品數據管理是用來管理所有與產品相關信息和所有與產品相關過程的技術。與產品相關的所有信息，包括零部件信息、產品結構、結構配置、文件、CAD文檔、掃描圖像、審批信息等；與產品相關的過程，包括過程(生命周期、工作流程、審批/發放、工程更改等)的定義與監控。PDMII、CPC、cPDM和PLM代表了最新的產品數據管理思想和理念。它們是對產品數據管理的擴展，產品數據管理仍然是核心，它們的出發點都是為了實現企業內部和企業之間的信息集成和業務協同，最終使企業在產品的創新和推向市場的速度方面獲得競爭優勢。

產品數據管理作為一個大型軟體系統，它的體系結構受到越來越多用戶的關注。一般企業在選擇產品數據管理系統時，只是從功能上考察產品數據管理系統，事實上軟體的體系結構是軟體的靈魂，決定了軟體的可應用性、可擴展性等重要特性。不同的企業應該根據其地域分布特點、功能需求、用戶的數量等因素出發，選擇適合自身特點的體系結構的產品數據管理系統，這樣在實施中才能最大程度確保實施的成功。

⑤ 車間數據管理是什麼

是一種管理制度，主要體現在，將全車間的所有投入數據集中起來，最後根據產出數據來做對比，對車間的生產做出一個客觀的評價，然後根據數據對車間的資源利用進行優化，爭取利益最大化，總之，車間數據管理就是為車間服務的一種比較可靠、直觀的管理制度。

⑥ 企業數據管理是什麼

企業數據管理范疇很大，一般包括產品數據、采購數據、供應鏈數據、財務數據、銷售數據等等。
產品數據包括產品的基礎信息、文檔（圖紙、圖檔、工藝等等）、代碼、工程變更、物料、物料清單等等；采購數據包括供應商、采購比例、采購金額等；供應鏈數據包括生產製造的基本數據、訂單、庫存以及各製造環節的數據信息等；財務數據就是財務核算的成本、利潤、分成等；銷售數據主要是銷售的基本信息、庫存量、交付周期等等。這個是粗略的解釋，每個涉及的細節就非常多的內容，僅供參考！

⑦ 如何有效的進行數據治理和數據管控

從技術實施角度看，主要包含「理」「采」「存」「管」「用」這五個，即業務和數據資源梳理、數據採集清洗、資料庫設計和存儲、數據管理、數據使用。

數據資源梳理：數據治理的第一個步驟是從業務的視角釐清組織的數據資源環境和數據資源清單，包含組織機構、業務事項、信息系統，以及以資料庫、網頁、文件和 API 介面形式存在的數據項資源，本步驟的輸出物為分門別類的數據資源清單。

數據採集清洗：通過可視化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）將數據從來源端經過抽取 (extract)、轉換 (transform)、載入 (load) 至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

基礎庫主題庫建設：一般情況下，可以將數據分為基礎數據、業務主題數據和分析數據。基礎數據一般指的是核心實體數據，或稱主數據，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、電子證照等數據。主題數據一般指的是某個業務主題數據，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等數據。而分析數據指的是基於業務主題數據綜合分析而得的分析結果數據，例如市場監督管理局的企業綜合評價、產業區域分布、高危企業分布等。那麼基礎庫和主題庫的建設就是在對業務理解的基礎上，基於易存儲、易管理、易使用的原則抽像數據存儲結構，說白了，就是基於一定的原則設計資料庫表結構，然後再根據數據資源清單設計數據採集清洗流程，將整潔干凈的數據存儲到資料庫或數據倉庫中。

元數據管理：元數據管理是對基礎庫和主題庫中的數據項屬性的管理，同時，將數據項的業務含義與數據項進行了關聯，便於業務人員也能夠理解資料庫中的數據欄位含義，並且，元數據是後面提到的自動化數據共享、數據交換和商業智能（BI）的基礎。需要注意的是，元數據管理一般是對基礎庫和主題庫中（即核心數據資產）的數據項屬性的管理，而數據資源清單是對各類數據來源的數據項的管理。

血緣追蹤：數據被業務場景使用時，發現數據錯誤，數據治理團隊需要快速定位數據來源，修復數據錯誤。那麼數據治理團隊需要知道業務團隊的數據來自於哪個核心庫，核心庫的數據又來自於哪個數據源頭。我們的實踐是在元數據和數據資源清單之間建立關聯關系，且業務團隊使用的數據項由元數據組合配置而來，這樣，就建立了數據使用場景與數據源頭之間的血緣關系。 數據資源目錄：數據資源目錄一般應用於數據共享的場景，例如政府部門之間的數據共享，數據資源目錄是基於業務場景和行業規范而創建，同時依託於元數據和基礎庫主題而實現自動化的數據申請和使用。

質量管理：數據價值的成功發掘必須依託於高質量的數據，唯有準確、完整、一致的數據才有使用價值。因此，需要從多維度來分析數據的質量，例如：偏移量、非空檢查、值域檢查、規范性檢查、重復性檢查、關聯關系檢查、離群值檢查、波動檢查等等。需要注意的是，優秀的數據質量模型的設計必須依賴於對業務的深刻理解，在技術上也推薦使用大數據相關技術來保障檢測性能和降低對業務系統的性能影響，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商業智能（BI）：數據治理的目的是使用，對於一個大型的數據倉庫來說，數據使用的場景和需求是多變的，那麼可以使用 BI 類的產品快速獲取需要的數據，並分析形成報表，像派可數據就屬於專業的BI廠商。

數據共享交換：數據共享包括組織內部和組織之間的數據共享，共享方式也分為庫表、文件和 API 介面三種共享方式，庫表共享比較直接粗暴，文件共享方式通過 ETL 工具做一個反向的數據交換也就可以實現。我們比較推薦的是 API 介面共享方式，在這種方式下，能夠讓中心數據倉庫保留數據所有權，把數據使用權通過 API 介面的形式進行了轉移。API 介面共享可以使用 API 網關實現，常見的功能是自動化的介面生成、申請審核、限流、限並發、多用戶隔離、調用統計、調用審計、黑白名單、調用監控、質量監控等等。

⑧ 主數據管理包括什麼

在說主數據之前，我們先來看一個場景：

一銀行客戶向監管部門投訴，說銀行泄露他的個人隱私。於是，行長被監管部門訓誡，數據老總被行長責罵。但追查下來，其實銀行似乎並沒有什麼錯：不同系統里保存了客戶的多個手機號碼，銀行向客戶發送其動賬信息時，客戶的一個「錯誤手機號碼」收到了簡訊，然而客戶不希望該號碼看到動賬信息，因為該號碼可是某個「敏感人」在使用。

一個客戶，多個號碼並存，且其中還含有「敏感號碼」。這種現象在客戶信息管理中，屢見不鮮，並由此帶來了「客戶投訴」等系列連鎖反應。

我們再來看一個行業趨勢：

如今，CRM系統幾乎成了每個企業的標配，不管企業規模如何。並且，對於擁有多家子公司、多條業務線的大企業來說，他們為不同的業務團隊、部門或區域部署了多個CRM。但是這種情況卻給CRM發揮價值最大化帶來了問題，如：同一個客戶信息存在不同系統中，且信息不完全一致。在進行客戶管理或營銷活動時，不僅浪費了企業資源還帶來了隱患。由此，CRM的下一個進階之路，將從多個不同來源提取現成的客戶數據，以創建客戶數據的單一可信版本，幫助企業提高營銷能力並促進銷售。

有兩個概念隱藏在這兩個場景中，一個是「主數據」，案例中「客戶」就屬於主數據，其中由客戶信息管理不當引起的投訴事件就是主數據管理缺失帶來的問題。另一個就是「主數據管理（MDM）」。創建客戶數據的單一可信版本，這就是引入了主數據管理解決方案。

到底什麼是主數據？

能夠滿足企業跨部門協同需要的、反映核心業務實體狀態屬性的企業(組織機構)基礎信息，屬性相對穩定、准確度要求更高、唯一識別的，就是主數據，稱為MDM。這是《主數據管理實踐白皮書》給出的定義。

在這個定義中，我們可以很直接的把握到幾個重要信息：「滿足跨部門協同需要」、「核心業務實體狀態屬性」、「屬性穩定」、「准確度高」、「唯一識別」。

• 主數據強調的是要共享、統一的基礎數據。跨越了系統和部門界限，不歸屬於某一特定的部門，是多個系統之間的共享數據，是各個職能部門在開展業務過程中都需要的數據，是企業的核心數據資產。

• 主數據是定義企業核心的業務對象，如產品、員工、原料、客戶、供應商等，企業的業務記錄都是圍繞這些業務對象開展，為保證業務數據的質量，主數據需要在企業全范圍內保持一致性、准確性、完整性、可控性。

• 在一個系統、一個平台，甚至一個企業范圍內，主數據實體要求具有唯一標識即數據編碼，同名同義，保證同一個對象在共享和應用的唯一性，如：統一員工和組織主數據，對所有系統的員工和組織進行規范。

以上提到的特點是主數據應該滿足的重要特徵，但是實際的信息化建設中缺出現很多問題。比如:最明顯的，企業肯定會使用不止一個系統。同一個業務對象的細節會出現在不同系統中，比如：員工會被定義在財務系統、OA系統等。因此，就會帶來如下問題：

• 可能需要在每個系統中重新存儲數據

• 同一實體在不同系統間的編碼不一致、信息不一致

• 系統之間可能不同步（新增數據、更新數據）

• 重復數據："ABC Ltd"和"ABC Limited"是同一個東西么？

• 共享或者利用難：做報表或分析時，難以從多個系統去整合數據

• 為了應對這些問題，我們需要引進主數據管理（MDM）。

建立數據標准，實現數據集成、統一管控與無障礙共享。在這里需要強調一點的是:對主數據的管理要集中化、系統化、規范化。也就是說，主數據管理應保持相對獨立，主數據管理系統是信息系統建設的基礎，它服務於但是高於其它有業務信息系統。

《主數據管理實踐白皮書》關於主數據管理的定義是這樣說的：是一系列規則、應用和技術，用以協調和管理與企業的核心業務實體相關的系統記錄數據。主數據管理通過對主數據值進行控制，使得企業可以跨系統的使用一致性的和共享的主數據，提供來自權威數據源的協調一致的高質量主數據，從而支撐跨部門、跨系統數據融合應用。

主數據作為企業數據戰略的重要組成部分，在信息化戰略中處於核心地位，處於基礎支撐地位。它極大程度上影響了企業信息化建設的價值，更影響了企業利用的效率和數據發揮價值的程度。

試想一下：企業耗費大量資源，在引進越來越多的系統中逐步實現了業務數據化。但是，由於系統建設缺乏統一規劃，及不同系統建設廠商不一致，導致不同系統內的數據出現了不一致現象。當物資供應部拿著ERP中查詢好的供應商編號，去生產部門詢問該供應商所供貨物的使用計劃時，發現沒有該供應商的相關信息；集團希望統籌全集團的「人財物」，集中采購就成了重要抓手，SRM系統終於上線了，但是下屬企業卻各說各話，雞同鴨講，問題依舊沒有解決……

從基礎層面來說，主數據管理主要體現了一下價值：

消除數據冗餘:不同系統、不同部門按照自身規則和需求獲取數據，容易造成數據重復存儲，形成數據冗餘。主數據打通各業務鏈條，統一數據語言，統一數據標准，實現數據共享，最大化消除了數據冗餘。

提升數據處理效率：各系統、各部門對於數據定義不一樣，不同版本的數據不一致，一個核心主題也有多個版本的信息，需要大量的人力、時間成本去整理和統一。通過主數據管理可以實現數據動態整理、復制、分發和共享。

提高公司戰略協同力：數據作為公司內部經營分析、決策支撐的「通行語言」，實現多個部門統一後，有助於打通部門、系統壁壘，實現信息集成與共享，提高公司整體的戰略協同力。

以上是從主數據管理的價值和意義說明其重要性。

我們換個角度從項目落地實施的角度來看看為什麼「主數據管理是一切工作的起點」。

隨著大數據戰略的深入推進，數據的資產化成為日益明顯的趨勢。但同時，很多企業對於數據資產的管理還處於非常原始的階段，面臨著數據質量差、數據垃圾難以處理、數據轉換率低等管理痛點。如何充分挖掘發揮數據價值的方法論和參考框架是關鍵問題也是難點問題。

科學的數據資產管理模式對於企業具有非常重要的意義。現有的方法多種多樣，其中「主數據管理」是數據資產管理實踐方式的重要切入方法之一，其建設策略是從解決核心業務實體數據的質量和業務協同入手，推動生產環節在客戶、物料、組織機構、產品、統一編碼等方面保持一致。

從主數據入手開展數據資產管理實踐目標明確、建設周期較短，還能夠保障關鍵數據的唯一性、一致性及合規性。從IT建設的角度，主數據管理可以增強IT結構的靈活性，構建覆蓋整個企業范圍內的數據資產管理基礎和相應規范，並且更靈活地適應企業業務需求的變化。此外，主數據質量的提高也能夠為後期數據集成和數據整合打下良好的基礎。

⑨ 什麼是數據管理系統

資料庫管理系統(Database Management System)是一種操縱和管理資料庫的大型軟體，是用於建立、使用和維護資料庫，簡稱DBMS。它對資料庫進行統一的管理和控制，以保證資料庫的安全性和完整性。用戶通過DBMS訪問資料庫中的數據，資料庫管理員也通過DBMS進行資料庫的維護工作