㈠ erp hr 主数据有哪些
ERP系统中的数据有很多，各种财务数据（比如 费用报销、收款单、付款单、现金银行账等等）、各种合同数据（销售订单、采购订单、劳动合同等等）、各种办公数据、员工人事档案数据等等
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㈡ bi主数据包含哪些
LOC(i，j）表示数组中第i+1行j+1列的那个元素的存储位置。
LOC(0,0）表示数组的起始位置
bi表示数组每行存储bi个元素
上面给出的是数组中任意元素的存储位置计算等式。
㈢ FICO的主数据包括哪些
也就静态数据和动态数据两种了，大概如下：静态数据FI有会计科目（会计科目表+公司代码），公司代码，供应商，客户，固定资产（年前+本年），需要批量导入CO也就是那些主数据了，除初级成本要素外，其他一般不需要什么导入，直接创建即可（我们都是直接复制过来的）动态数据也就是些会计科目余额，供应商、客户余额等具体得问顾问了 到思互圈子网站查看回答详情>>
㈣ 5600字带你全面系统了解主数据管理
在数据管理方面，有两类数据，需要政企重点关注，第一个是元数据管理，它是对所有数据进行定义，标准和划分，赋予数据意义，元数据管理是我们数据管理的基石。
第二个则是主数据，主数据是企业在运营中担当关键角色，被系统间共享的数据，分散在各个系统之中，比如产品名，部门组织架构，会员信息，供应商信息等，都是重要，稳定，被屡次使用的主数据。
这篇文章，我们重点了解一下，主数据的概念，价值，与企业与其他数据的区别，管理范围，以及如何在企业中具体实施落地。
01、什么是主数据？
1.主数据概念
主数据，英文全称是master data，根据国际数据协会DAMA定义：主数据是关于关键业务实体的权威的、最准确的数据，可用于建立交易数据的关联环境，主数据值被认为是“黄金”数据。
说起来很抽象，我们直接可以理解，主数据是数据的一类，具有稳定，重要，被多系统，多部门使用的数据，比如商品信息，供应商信息，进货数据，用户会员信息，部门组织架构等，在企业管理，业务发展中占据重要作用。
2.主数据的3大特征
根据官方定义，主数据有3大特征：
（1）主数据相对稳定，变化比较小。比如超市里的商品，一般来说，不会有太大的变动，常见的日用品，蔬菜水果，家用电器等，都是相对固定的，变化不大。
（2）主数据很重要，错误和不准确，都会产生重大的影响。比如电商促销活动中，活动商品名出现错误，导致低价贱卖产品的情况，影响系统的交易数据，商品发货，退货售后，客户沟通等一系列事情，产生严重影响。
（3）主数据被企业内多个部门，多个业务流程系统引用。比如超市商品清单数据，常常被进货系统，仓库管理系统，收银销售系统记录，被多个部门和系统应用得十分频繁。
3.企业常见的主数据
知道了主数据的特征，那么企业组织中，有哪些常见的主数据呢？企业中常见的主数据有企业组织架构，产品数据，物料数据，客户数据，供应商数据等。
只要企业内部的数据，具备相对稳定，记录条数少，被多个流程系统引用，被交易数据重复使用的特点，都属于主数据。
比如企业组织架构，相对稳定不会随便有大的变动，部门名称被人力系统，财务系统，管理系统多个引用，对于公司日常运营管理非常重要。
02、主数据是企业数据6大层级中流砥柱
很多人可能之前听说过元数据，参考数据这些概念，那么他们和主数据有什么区别呢？第二部分，我们系统介绍企业数据的6大层次，带大家了解各个数据类型的概念，作用以及特点，明白主数据是企业数据治理的中流砥柱地位。
企业数据类型，主要分为元数据，参考数据，主数据，条件型数据，事务型数据，分析型数据6大类。
1.元数据
元数据，指的是描述数据的数据，是数据层次中的最底层，被称为数据治理的基石。
元数据通常是定义数据名称，关系，字段，约束关系等，用来表示数据相关的信息，主要为数据交换提供一个规范和标准。
比如企业要记录客户信息，需要用姓名，性别， 年龄，消费产品，消费金额这些词语，姓名，性别，职业，消费产品，消费金额都是对客户描述的元数据。
2.参考数据
第二层是参考数据，它定义了元数据的可能取值的范围，可能理解为，限制一定范围的元数据，就是参考数据。
比如国家，地区，货币，品牌，产品类型这些通用的数据，具有稳定，静态特点，基本不会变化，只需要通过系统配置文件给予规范并固化在信息管理系统中，参考数据是数据系统中的框架。
3.主数据
第三层是主数据，它是描述企业核心和运营的数据，被重复或共享应用于多个业务流程，多个部门和系统的高价值基础数据。从主数据开始，数据就开始被应用，开始朝着企业管理，业务开始落地。
比如产品信息，客户信息，供应商，部门组织架构等，都是具有重要，稳定，被多个系统和部门使用的主数据。
4.条件型数据
第四层是条件型数据，指的是出现在特定条件场景下出现的数据。比如银行的客户信用等级信息，这个数据只有在评定用户信用等级这个场景，才会出现。
5.事务型数据
事务型数据，指的是记录企业运营过程中产生的业务数据，比如销售订单，采购订单，财务凭证等，事务性数据，依赖于主数据，可以看做是主数据的细分内容，开始不断细化。
6.分析型数据
分析型数据，指的是由各类事务型数据组成的数据，比如各种报表，BI分析，审计数据等，是由很多事务型数据，进行组成搭建的。
我们通过企业6大数据层次类型看到，元数据是我们数据治理的基石，参考数据是数据系统中的框架，主数据是数据落实到企业管理，业务中的重要数据类型，条件型数据，事务性数据，分析型数据，则是不断细分，满足各个细分场景的数据。
03、影响主数据划分范围变化3大因素
前面我们已经知道主数据的重要性，如果管理不善，很容易影响组织的管理和业务问题。但要管理主数据的前提，就是如何识别主数据，先有了主数据，才能管理，所以我们需要限定主数据的范围。
一般情况下，主数据是相对稳定的，比如公司产品信息，供应商，组织架构，用户会员信息等，但是主数据也会随着业务发展阶段，业务运营模式，业务管控策略发生变化，企业需要实时增添删减主数据。
1.业务发展阶段
首先第一个影响因素是业务发展。主数据相对稳定，但随着业务发展阶段变化，也会改变。
比如一个新饭店经过一段时间营业，拥有一批忠实的老客户，这时饭店就可推出会员制度，增加老客户的粘性，企业收集了一批用户会员信息数据，因为会员信息很稳定重要，并且要经过众多会员系统，财务系统所引用，所以需要纳入主数据管理的范畴。
因此，企业在业务发展不同阶段，需要适当增加，或者删减部分主数据，以满足内部管理和业务发展的需求。
2.业务运营模式
第二个因素是业务模式发生变化。比如销售订单类型数据，很多时候，在面向B端企业属于主数据，在面向C端企业则反而不是。
我们去超市购物的一次消费数据记录，对于超市收银系统来说，数据丢失也没有太大影响，所以不能算做主数据。
但对于一些偏B端，产品客单价高的行业公司，比如华为公司接到一个上千万，上亿的网络建设的项目合同，通常在企业内部涉及采购，制造，工程，财务等多个业务环节，时间要长达数年之久。这个销售数据重要，稳定，并且被多个部门和系统使用，所以属于主数据。
因此，我们要深刻理解主数据含义，只要符合稳定，重要，被多个部门和系统使用的数据，才是专属于某个行业，企业的数据。
3.业务管控策略
对于一些大型的集团，想要掌控各个分公司的客户数据，是非常困难的，阻力很大。
所以即使集团总部想掌握这些重要的客户数据，但因为无法被总部利用，没有办法在总部内部流通和使用，所以分公司的客户，销售数据，不算主数据。
所以企业在管理主数据时，也要根据业务发展阶段，业务运营，业务管控策略等方向，对主数据进行增加删减，重新确定主数据划分范围。
04、主数据管理实施5大步骤
主数据管理如何重要，那么企业应该如何进行主数据的管理实施落地呢？企业主数据管理实施，主要分为5个步骤进行：
主数据管理实施5大步骤
1.明确主数据目标和范围
首先，第一步，我们要明确主数据管理的目标和识别范围。
（1）目标制定
企业内部需要开启一个宣讲会，让组织的高层，中层，基层都加深对主数据管理的理解，设定主数据管理目标，提高重视程度，确保主数据管理的项目可以顺利推进实施。
（2）主数据识别范围
确定了目标之后，想要对主数据进行管理，我们首先要对主数据进行识别，判断哪些数据是主数据，值得我们投入时间和精力去管理。
主数据识别，通常有4个步骤：
第一步，我们确定主数据识别指标，比如判断数据重要性，稳定性，业务价值等
第二步，我们要基于主数据识别指标，构建评分体系，确定指标权重，根据重要性，稳定性，使用频率等，每一个指标进行加权评分
第三步，根据业务调研和数据普查结果，确定主数据参评范围
第四步，依据评分标准，在主数据参评范围内，识别出企业主数据
2.主数据调研
确定目标和范围之后，企业有了基本的方向和想法。接下来，就是实地调研，调研企业的主数据规则，管理情况，明白现实和目标之间的差距。
一般来说，数据资源调查，有2种方法，一种是从上往下，另一种是自下向上。
（1）自上而下调查
自上而下调查，一般是采用信息资源规划或者业务流程管理规划采集数据。信息资源规划，指的是对所在单位信息采集，传输和使用的全年规划；业务流程更努力规划，是根据业务的流程运作，获取主数据的流通方向，使用频次，
自上而下调查法，可以让管理者对主数据管理现状，有整体全面系统了解，可以看到数据流通，数据使用情况，消除数据孤岛的问题，但缺点是需要消耗较高的成本和周期。
（2）自下而上调查
自下而上调查，一般是先确定主数据的数据范围，先识别出主数据。
在限定范围前提下，企业对主数据情况进行梳理和分析，这个方法的优点是针对性强，实施速度快，缺点是不够系统和全面，一般是有了明确的项目目标和范围内采用此方法最佳。
3.搭建制度与流程
确定目标和主数据识别范围，调研了现状，我们已经明确梳理出了主数据的情况，第三步，我们就要根据实际情况，从组织，制度，运营层面，对主数据进行管理。
（1）管理组织体系
良好的组织架构，是数据治理项目成功的保证，是高层管理者对数据治理项目重视性的体现，有一个专门的组织或者岗位管理主数据，是十分必要的。
常见的主数据管理岗位，有主数据系统管理员，主数据审核员，主数据填报员，数据质量管理员等，具体组织部门和岗位，根据企业的实际情况而定。
（2）制度流程体系
部门成立之后，接下来需要特定的制度和流程体系，来确保管理的高效性。
企业需要明确主数据的归口部门和岗位，明确岗位职责，每个主数据的申请，审批，变更，共享的流程，确保主数据管理有效实施。
（3）标准、安全和技术体系
有了整体的制度流程体系后，接下来就是具体的标准，安全和技术体系。标准体系，我们需要设定一格式，编码标准，让各个部门可以快捷高效识别和使用主数据。
安全体系，需要建立严格的身份认证，访问控制，分级授权，安全审计，还包括数据加密存储，加密传输，脱敏脱密等功能，保障数据安全。
技术体系，技术部门需要搭建应用层面和技术层面的体系。数据管理平台，在应用层面需要具备数据管理，数据治理，数据集成等功能，技术层面，需要考虑系统架构，接口规范，技术标准等内容。
4.接数据
把目标制定，主数据调研，体系建立后，我们接下来做的需要接入和接出主数据，打通主数据在企业中产生，接入，接出的闭环。
（1）主数据接入
主数据接入是将主数据从数据源系统汇集到主数据平台的过程，过程需要对接入数据进行清洗、转换、映射、去重、合并、加载，通过一系列的数据加工和处理形成标准统一的主数据。
（2）主数据接出
主数据接出，是把标准化的数据，共享给需要使用的部门的过程。
通过接入和接出，来测验主数据的管理，制度，流程，标准，输入和使用的各个情况测验，方便后期日常运营的优化改进。
5.日常运营
主数据管理的最后一步，就是把主数据日常用于企业和组织中，发挥效用的运营过程。
日常运营过程，包括主数据运营管理优化，主数据推广，主数据质量提升，主数据价值衡量4个部分。
（1）主数据管理优化
主数据管理优化，指的是对主数据的新增，变更，使用等过程中的规范，进行流程和制度的测试，达到定岗定责，流程顺畅，标准鲜明的目标，对于日常使用问题，进行积累并不断优化。
（2）主数据推广
主数据推广，指的是把主数据管理推广到各个业务线，业务系统中，保障主数据的一致性，通过推广和使用，让数据辅助组织高层决策，提高组织运营效率。
（3）主数据质量提升
主数据质量提升，主数据是企业宝贵的数据资产，质量好坏影响着数据价值。所以在日常运营中，需要持续提升数据质量。主数据质量管理，包括主数据质量定义，主数据质量模型，主数据质量考评等。
（4）主数据价值衡量
主数据价值衡量，指的是企业要衡量主数据带来的价值，更加深入主数据对组织管理，业务盈利起到的价值和作用。具体的作用有降本增效，提高了组织的运转效率；数据辅助高层决策，增加业务收入等，需要进行价值衡量。
05、小结
主数据，是重要，稳定，被多个业务系统，多个部门反复使用的数据。主数据管理，是企业组织数据治理中不可或缺的一环。
主数据管理离不开系统，但不仅仅是系统，而是集架构于标准、流程规范、组织和IT系统的一整套管理措施。用“统一标准、统一流程、统一源头、统一组织”来约束与规范主数据管理绝对不为过。
㈤ ERP的基础数据有哪些
你这个问题问的太大了吧。。ERP本身涉及的模块就很多，每个模块下所涉及的数据也很多。如果拿采购来说：物料信息，供应商信息，账户信息，本位币，计量单位。。等等这些都属于基础数据。
㈥ 企业用的主数据管理主要管理哪些数据
亿信华辰数据标准管理平台从数据标准制定、发布、落地实施、评估以及更新维护进行全生命周期的管理，可以满足各个行业以及不同用户的需求。以亿信华辰数据标准管理平台为例，企业的数据标准管理主要包括以下四个部分：
一是标准的规划
企业的数据标准来源非常丰富，不仅有外部监管的要求，行业通用的标准，同时也要考虑到企业内部的实际情况，因此进行数据标准管理的第一步就是进行标准的规划，通过调研分析研究数据标准整体分类框架和定义，以及对业务的支撑状况，根据调研结果结合参照行业最佳实践，定义企业自身的标准框架和分类体系，梳理审核数据标准范围、分类框架和规划实施路线图。
二是标准的制定
在标准分类规划的基础上需要制定相应的数据标准，定义数据标准相关规则。制定标准需要遵循以下六大原则：共享性、唯一性、稳定性、可扩展性、前瞻性和可行性。依据业务调研和信息系统调研结果，分析诊断和归纳数据标准现状和问题，依据国家和行业相关规定，结合企业自身发展需要，明确各数据元的业务含义、业务规则、数据元定义以及数据项属性等，进行具体数据标准的编写定义工作，通过权威部门（数据标准管理部门）的评审，达成一致后发布数据标准，形成数标版本。
三是标准的落地实施
事先确定好哪些数据标准需要落地以及哪些系统需要进行落地，将确认的数据标准与业务系统（新建系统或原有系统）进行映射，通过数据标准落地评估定期产出数据标准评估报告，对于不达标的元数据进行通报并进行改造；同时需要定期的对元数据标准覆盖率进行检核分析，定期产出元数据标准覆盖率分析报告，综合评价数据标准落地实施成效，逐步提高数据质量，逐步使全部数据符合数据标准。
四是标准的维护
数据标准并非一成不变，而是会随着业务的发展变化以及数据标准执行效果不断更新和完善。权威部门（数据标准管理部门）通过正式的评审流程及时进行数据标准更新、完善和发布，使数据标准保持最新最优，并对历史版本的数据标准进行管理，使各版本的数据标准有迹可循。
㈦ sap系统中，生产计划和控制业务中包括的主数据有哪些
主数据管理：
物料清单。 物料清单是一个产品结构化的清单，定义了产品的原料或半成 品的标准消耗，同时也维护了产品标准产出数量，主要用于物料需 求计划的展开、产品标准成本评估。 物料清单包括每个部件的物料号、数量和计量单位，以及其他 一些控制参数。物料清单的项目内容通常定义为库存项目物料、非 库存项目物料、文本项目、文档项目等。 在炼油化工行业，通常物料清单按照生产装置的投入/产出比 例来维护。而炼油化工生产装置的主副产品较多，因此在设置物料 清单时，要以某种产品为主产品，然后其它产品作为联产品及副产 品维护在物料清单中。
工作中心。 工作中心是在工厂中执行工序或作业的地点，主要用于计划执 行、生产调度、成本核算。生产中每一个工作中心都将对应财务的 一个成本中心，因此工作中心是财务收集生产制造费用的主要途 径，工作中心的制定要综合考虑财务收集成本的因素。如，在炼油 化工企业 PP 模块实施中，一般一个装置对应一个工作中心，但是 在系统中一个工作中心只能设置 6 个作业类型，因此为了收集水、 电、汽、风、直接人工、固定机器费用、变动机器费用、机器折旧 等多项成本费用类型，也可以设置一些虚拟工作中心，以作为各类 制造费用的收集点。
工艺路线。 工艺路线是由一系列工序组成的，它说明产品生产所需经历的 工艺过程及所使用的资源，主要用于生产计划排产与调度，及费用 类的生产成本核算。工艺路线中每个工序将输入执行该工序的工作 中心。在工序中将包含作业类型的标准值，例如人工工时和机器工 时。对于炼油化工行业来说，生产装置的工序通常会设定加工单位 数量产品所需要消耗的水、电、汽、风等能源消耗的额定值，以及 固定机器费用、 变动机器费用、 机器折旧等各种成本费用消耗定额。
生产版本。 生产版本用于描述产品生产过程中可能选用的物料清单、工艺 路线等参数，同时可以设定生产所对应的收发料地点。创建生产版 本将针对主产品来创建，具体是将主产品的特定物料清单、工艺路 线、有效期间、生产批量等集合于生产版本中。一个主产品根据其 生产方案的不同，可以设置多个生产版本。