产品概述

金蝶Apusic主数据管理软件(AMDM)描述了一组规章、技术和解决方案,这些规程、技术和解决方案用于为所有利益相关方(如用户、应用程序、数据仓库、流程以及贸易伙伴)创建并维护业务数据的一致性、完整性、相关性和精确性。产品设计目的是为企业主数据管理体系的落地而服务,确保主数据管理体系的规范、建立,以及规范后的固化和被强有力的执行。帮助企业实现主数据的协同管控、有效联动。

产品功能特性

多组织管理

  • 通过管理单元对主数据进行隔离,实现不同组织的个性化管理 ;
  • 完整、轻量的多组织模型,可进一步扩展到全系统应用 。

向导式主数据建模

  • 多页签向导式的方式建立主数据模型;
  • 过程即时预览建模效果 。

主数据映射

  • 图形化的方式显示MDM主数据与业务系统主数据对照关系 ;
  • 动态展示主数据分发过程与结果。

多种主数据模式支持

  • 合并、映射、共存、集中四种不同管控力度的主数据管理模式 。

预置主数据分析模型

  • 预置轻量分析平台及模型;
  • 预置大屏分析。

用户面临的挑战

管理维度:

1、缺乏标准:数据编码无统一标准,数据字典无统一标准 ;
2、职责界定不清:多系统维护,无人对最终的数据完整性、准确性负责 ;
3、缺乏数据质量标准:编码规则、内容是否合规 ;
4、数据决策分析的结果可靠性差,投入与产出不匹配。

技术维度:

1、数据共享集成成本高: 数据标准不统一、分散、可用质量差,数据核对、清理、映射的工作量巨大,导致共享集成和数据分析的成本非常高 ;
2、点对点的数据共享机制,当系统增多,数据同步路径会越来越复杂,源头多,标准混乱;
3、 数据存储在各个系统,管理困难;
4、 不同类型的数据源,访问复杂;
5、 源头存在脏数据,像传播疾病一样扩散至其他系统。

质量维度:

1、不一致:数据分散管理,企业内的数据入口众多,同一类数据采用的标准、规则不一致;
2、不完整:缺少关键基础数据;部分辅助数据缺失或不全面;历史数据丢失严重;
3、质量低:由于大量数据基本上是”堆积”在一起,缺少必要的数据管理;集成数据的可用性差,质量比较低 ;
4、不合规:主数据界定合规性差;描述合规性差;
5、有冗余:主数据存在交互冗余,存在一物多码、一码多物现象。

产品的核心价值

在整个企业内部制定并执行统一的,并且是符合业务要求的、科学合理的数据标准;

通过数据标准的执行使得企业内部各个业务环节使用的主数据完整统一,只有一个真实的版本并且质量较高;

提高主数据的使用率和用户对企业数据质量的信任度;

最终满足企业的诸多管理战略目标的需求。

产品架构及特点

产品的应用场景

应用场景一

  • 单体企业有多个业务组织,如房地产的项目公司;
  • 集团型企业分级管理,如无关多元化、相关多元化集团。

应用场景二

  • 优势:可以让非技术人员比较容易的进行主数据建模操作。

应用场景三

  • 让主数据管理的原始目标可视化 ;
  • 为数据集成、应用集成打好数据标准化的基础。

应用场景四

  • 适应单体、集团、多工厂各种组织模式 ;
  • 适应数据集成、数据中心、数据治理各种不同需求。

应用场景五

  • 主数据及主数据应用分析 ;
  • 为交易型主题数据分析打基础。

客户价值

企业通过创建主数据管理系统,能够有效统一数据来源、数据格式、数据要求、数据口径,保证数据的唯一性、正确性、有效性、一致性,从而让数据具有高度共享性;

企业通过统一主数据管理平台提供单一的主数据访问接口、提高主数据的访问效率,为业务活动提供可靠的数据,从而有效避免业务不协调问题;

主数据管理提供科学、规范、唯一、完整、开放的编码体系,为企业业务标准化提供基。?跎倨笠敌畔⑼臣苹阕艿某杀,也有效降低数字化沟通的成本。

典型案例

株冶有色智锌项目:智能制造的本质是实现贯穿企业设备层、控制层、管理层等不同层面的纵向集成,跨企业价值网络的横向集成,以及从产品全生命周期的端到端集成。