Gerenciando funções e responsabilidades da arquitetura da informação

Requisitos de construção de arquitetura de informação

Controle de conformidade da arquitetura de informação

Princípios de gerenciamento de fontes de dados

Padrões de certificação de fonte de dados

Responsabilidades e requisitos de gerenciamento de qualidade de dados

Regras de negócios e requisitos de gerenciamento para gerenciamento de qualidade de dados

L1: MBT e TI

Engenheiro de Arquitetura da Informação

Engenheiro de governança de dados

Engenheiro de plataforma de dados

Analista de informações

cientista de dados

Desenvolva uma visão e um roteiro para o sistema de gerenciamento de dados

Divulgue conceitos de gerenciamento de dados e crie uma atmosfera de cultura de dados

Construir e otimizar sistema de gerenciamento de dados, incluindo organização e nomeação, autorização e responsabilidade, etc.

Aprovação de políticas e regulamentos de gerenciamento de dados corporativos

Julgar disputas de dados e gerenciamento entre domínios e resolver os principais problemas de dados e gerenciamento entre domínios

Responsável pela construção do sistema de gerenciamento de dados

Responsável pela construção da arquitetura da informação

Responsável pela gestão da qualidade dos dados

Responsável pela construção de banco de dados e serviços de dados

Responsável por julgar disputas de dados

O assistente do proprietário dos dados e o executor de trabalhos específicos

Número de empresasProprietário

Proprietário dos dados de domínio

Departamento de Gestão de TI de Qualidade e Processos

Departamento de Operações de Qualidade/Departamento de Gestão XX

Grupo de implementação de qualidade de dados

Grupo de construção de arquitetura de informação

Grupo de promoção de serviços de dados

Grupo de Trabalho de Análise de Dados

Grupo de trabalho de banco de dados

Grupo de Trabalho de Metadados

Dados básicos【Dados de referência】

Dados Mestres【Dados Mestres】

Dados Transacionais【Dados Transacionais】

Dados Observacionais【Dados Observacionais】

Dados de regra [dados condicionais]

Dados do Relatório【Dados do Relatório】

Definição: Dados obtidos através de domínio público

Características: A existência do objetivo, sua criação e modificação não são afetadas pela empresa

Exemplo: país, moeda, taxa de câmbio

Conformidade primeiro

Responsabilidades claras

fluxo eficiente

Auditável e rastreável

aprovação controlada

Definição: Dados gerados por operações dentro de uma empresa

Características: geradas no processo de negócios do empreendimento ou definidas nos regulamentos de gestão empresarial, e sujeitas à operação e comercialização do empreendimento

Exemplos: contratos, projetos, organizações

Definição: Pode ser armazenado em um banco de dados relacional e utiliza uma estrutura de tabela bidimensional para expressar os dados implementados.

Características: Pode ser armazenado em um banco de dados relacional; primeiro existe uma estrutura de dados e quais dados são gerados?

Exemplos: país, moeda, organização, produto, cliente

Definição: Dados cuja forma é relativamente instável e inconveniente para expressar a lógica de banco de dados bidimensional.

Características: Várias formas e não podem ser armazenadas em bancos de dados relacionais; a quantidade de dados costuma ser grande;

Exemplos: páginas da web, imagens, vídeos, áudios, XML

Extraia seus recursos e conteúdo básicos e implemente-os por meio de metadados

Definição: Use linguagem estruturada para descrever atributos, dados usados ​​para classificação ou catalogação, também chamados de dados de referência

Características: Geralmente consiste em uma faixa limitada de valores estáticos permitidos/opcionais, muito estáveis ​​e pode ser usado como uma mudança de negócios/TI, divisão de responsabilidades/autoridades ou dimensão de relatórios estatísticos;

Exemplo: tipo de contrato, posição, país, moeda

O foco está no gerenciamento de mudanças e no controle padrão unificado

Definição: Dados com alto valor comercial que podem ser reutilizados em processos e sistemas dentro da empresa, com uma fonte de dados exclusiva, precisa e confiável

Características: Geralmente um participante em eventos de negócios, pode ser chamado repetidamente em processos e sistemas dentro da empresa; seu valor não está limitado ao intervalo de dados predefinido; ele existe objetivamente antes da ocorrência do evento de negócios e é relativamente estável; para dados mestre As descrições podem ser classificadas em categorias de dados mestre

Exemplo: Configuração básica da organização da entidade, clientes e pessoal

O foco é garantir múltiplos usos da mesma fonte e focar na verificação do conteúdo dos dados.

Definição: Utilizado para registrar eventos de negócios que ocorrem durante o processo de negócios. Sua essência são os dados gerados pelas atividades entre os dados mestres.

Características: Possui forte atualidade e geralmente é único. Os dados de transação não podem existir independentemente dos dados principais;

Exemplos: BOQ, instruções de pagamento, plano mestre de produção

Concentre-se em fazer chamadas para dados mestres e dados básicos e na correlação entre os dados da transação

Definição: O observador obtém registros do comportamento/processo do objeto observado através de ferramentas de observação

Características: Normalmente a quantidade de dados é grande; os dados são processuais e utilizados principalmente para monitoramento e análise, podendo ser coletados automaticamente por máquinas;

Exemplos: registros do sistema, dados de IoT, dados de GPS gerados durante o transporte

Ser definido como objeto de negócios para gerenciamento é um pré-requisito para governança

Definição: Dados estruturados que descrevem variáveis ​​de regras de negócios (geralmente na forma de tabelas de decisão, tabelas de associação, scorecards, etc.), que são os dados principais para a implementação de regras de negócios.

Recursos: os dados das regras não podem ser instanciados e existem apenas na forma de entidades lógicas, a estrutura dos dados das regras é relativamente estável nas dimensões vertical e horizontal, e a maioria das alterações são atualizações de conteúdo; atividades de negócio

Exemplos: regras de pontuação de conformidade para reembolso de funcionários, regras de subsídio para viagens de negócios

O objetivo é alcançar regras configuráveis, visuais e rastreáveis

Gestão de diferentes maneiras de acordo com as características de peso leve e classificação

As regras de negócios devem estar relacionadas às atividades de negócios no processo e são a orientação e a base para as atividades de negócios.

Inclui variáveis ​​de regra e relacionamentos entre variáveis

Deve haver um proprietário de dados único responsável por

Seus metadados devem registrar o relacionamento com as regras de negócio

Definição: refere-se aos dados que servem de base para a tomada de decisões após o processamento dos dados.

Características: Os dados geralmente precisam ser processados; os dados de diferentes fontes geralmente precisam ser esclarecidos, convertidos e integrados para uma melhor análise. As dimensões e os valores dos indicadores podem ser classificados em dados de relatório;

Exemplo: receita, custo

Com base nos dados relacionados ao aplicativo, concentre-se na subdivisão dos tipos de dados para explicação.

Definição: Os dados que definem os dados são informações sobre os dados físicos, processos técnicos e de negócios usados ​​por uma empresa, regras e restrições de dados e a estrutura física e lógica dos dados.

Características: É um rótulo descritivo que descreve dados (como bancos de dados, elementos de dados, modelos de dados), conceitos relacionados (como processos de negócios, sistemas aplicativos, códigos de software, arquitetura técnica) e as conexões (relacionamentos) entre eles.

Exemplos: padrões de dados, termos comerciais, definições de indicadores

Objetivos e missão: Existe uma base para entrar no lago, podendo ser indexada na saída do lago.

Pontos principais

em camadas

Pontos principais

Exigir

Pontos principais

relação de conexão

Pontos principais

essencial

Princípio 1: Gerenciamento de dados por objeto, proprietário de dados claro

Princípio 2: Definir a arquitetura da informação a partir de uma perspectiva empresarial

Princípio 3: Cumprir a estrutura de gerenciamento de classificação de dados da empresa

Princípio 4: Estruturar e digitalizar objetos de negócios

Princípio 5: Servitização de dados, compartilhamento na mesma fonte

Princípio 1: Os objetos de negócios referem-se a pessoas, coisas e coisas importantes que são indispensáveis ​​na operação e gestão da empresa.

Princípio 2: Objetos de negócios possuem informações de identidade exclusivas

Princípio 3: Os objetos de negócios são relativamente independentes e possuem descrições de atributos

Princípio 4: Objetos de negócios podem ser instanciados

modelo de dados

Controle os pontos-chave

1. Os dados gerados por um grande número de negócios e operações são totalmente gerenciados

2. Um grande número de processos de negócios forma dados visíveis e gerenciáveis?

3. Um grande número de regras de negócios carece de gerenciamento e não pode ser usado com flexibilidade.

Digitalização de Objetos

digitalização de processos

Digitalização de regras

1. Esclareça o proprietário dos dados

2. Publique padrões de dados

3. Autenticar fontes de dados

4. Defina o nível de confidencialidade dos dados

5. Avaliação da qualidade dos dados

6. Registro de metadados

meios técnicos

Caminho

Estruturada

não estruturado

Análise multiperspectiva e multidimensional orientada para negócios

etapa

Análise dos impactos de correlação entre dados para ajudar as empresas a localizar rapidamente os impactos de correlação

etapa

Delineamento do escopo de negócios específico

Classificação

etapa

Medidas de resultados de negócios, eficiência e qualidade

Classificação

etapa

Para cenários de análise inteligentes, forneça métodos de análise avançados para apoiar o julgamento empresarial e a tomada de decisões

etapa

contrato de serviço

contrato de dados

em princípio

Especificações de referência

Recebimento e gerenciamento de requisitos

Crie uma plataforma de desenvolvimento de autoatendimento

Revisão automática de código

Verificação automática de dados

Teste automático funcional

Implantação de serviço

Serviços de integração de dados

Serviço de API de dados

1 dia

1 semana

1 mês

Mapa de dados

Capacidade de análise independente