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第1章 主数据管理的背景1

1.1 信息时代的企业发展2

1.2 数据资产3

1.2.1 数据资产的概念3

1.2.2 数据资产的重要性5

1.2.3 数据资产现状6

1.3 数据治理10

1.3.1 数据治理的概念10

1.3.2 数据治理的意义11

1.3.3 数据治理的内容11

1.3.4 数据治理的重点14

第2章 主数据管理的内涵17

2.1 主数据的概念18

2.1.1 主数据的定义18

2.1.2 主数据的特征19

2.1.3 主数据的范围19

2.2 主数据管理的概念24

2.2.1 主数据管理的定义24

2.2.2 主数据体系架构25

2.2.3 主数据管理系统29

2.3 主数据管理的意义38

2.3.1 主数据管理的必要性38

2.3.2 主数据管理的意义40

第3章 主数据管理的关键技术43

3.1 数据标准44

3.1.1 数据标准的分类44

3.1.2 物资类数据标准51

3.1.3 产品数据标准55

3.1.4 财务数据标准57

3.2 信息分类编码技术59

3.2.1 信息分类编码的概念与功能60

3.2.2 信息分类编码原则62

3.2.3 信息分类编码方法64

3.2.4 典型编码结构及其标准67

3.3 企业应用集成69

3.3.1 企业应用集成的概念69

3.3.2 企业应用集成的分类72

3.3.3 企业应用集成的方法74

3.3.4 企业服务总线78

3.3.5 主流企业应用集成平台简介79

3.4 面向服务架构82

3.4.1 面向服务架构的概念82

3.4.2 面向服务架构的基本特征84

3.4.3 服务导向的架构和Web服务协议87

3.4.4 基于面向服务架构的企业应用集成90

3.5 数据仓库91

3.5.1 数据仓库的定义及特征91

3.5.2 数据仓库的发展94

3.5.3 数据仓库的体系结构95

3.5.4 数据仓库的数据模型97

3.5.5 主流数据仓库软件简介99

第4章 主数据全生命周期管理103

4.1 主数据全生命周期管理的概念、架构和模型104

4.2 主数据模型管理106

4.2.1 元数据106

4.2.2 数据编码管理108

4.2.3 校验规则109

4.2.4 工作流引擎110

4.2.5 显示规则111

4.2.6 分发策略113

4.3 主数据业务管理113

4.3.1 数据申请114

4.3.2 数据审核115

4.3.3 数据变更117

4.3.4 数据集成和数据分发117

4.3.5 数据查询121

4.3.6 数据归档122

4.4 数据清洗管理123

4.4.1 数据清洗的内容124

4.4.2 数据清洗的一般过程127

4.4.3 数据清洗的工具128

4.5 主数据质量管理129

4.5.1 主数据质量管理的目标和任务129

4.5.2 主数据质量管理评估维度130

4.5.3 影响数据质量的因素131

4.6 主数据安全管理132

4.6.1 系统应用安全133

4.6.2 数据内容安全136

4.6.3 系统日志管理136

4.6.4 系统版本管理138

第5章 主数据体系规划方法139

5.1 主数据体系规划的任务和步骤140

5.2 主数据体系评估方法论141

5.2.1 主数据管理成熟度模型142

5.2.2 主数据管理成熟度模型的评价指标146

5.2.3 主数据管理成熟度评估方法148

5.3 现状调研与需求分析151

5.3.1 现状调研151

5.3.2 现状评估与差距分析156

5.3.3 需求分析157

5.4 主数据识别分析方法164

5.4.1 多因素分析方法164

5.4.2 主数据类型识别分析165

5.4.3 主数据元属性识别分析166

5.5 主数据体系规划设计167

5.6 主数据体系架构设计169

5.6.1 主数据管控体系171

5.6.2 主数据标准体系175

5.6.3 主数据质量体系179

5.6.4 主数据安全体系180

5.7 主数据管理实施规划180

第6章 主数据管理体系实施方法185

6.1 系统实施阶段的任务186

6.2 数据准备188

6.2.1 数据准备方案制定188

6.2.2 数据采集188

6.2.3 数据清洗189

6.2.4 数据导入190

6.3 人员培训192

6.4 程序设计193

6.4.1 程序设计的基本要求193

6.4.2 程序设计方法194

6.4.3 产品定制开发195

6.5 系统测试196

6.6 系统试运行及上线201

6.6.1 系统试运行201

6.6.2 系统切换202

6.7 系统评价204

6.8 项目管理207

第7章 典型主数据管理系统平台简介215

7.1 主数据管理系统模式的分类216

7.2 主流主数据管理平台产品介绍218

7.2.1 北京三维天地科技有限公司的主数据全生命周期管理平台218

7.2.2 SAP的MDM解决方案250

7.2.3 IBM的MDM解决方案258

7.2.4 Oracle的MDM解决方案264

7.2.5 Informatica MDM268

7.3 主数据管理系统选型272

第8章 典型主数据管理应用案例275

8.1 国际先进企业的主数据管理现状276

8.1.1 法国VINCI集团通过主数据集中管理有力促进全球项目一体化运作276

8.1.2 美洲银行公司通过构建主数据体系实现了对数据的高效管控277

8.2 国内先进企业的主数据管理现状278

8.3 石油石化行业应用举例——某特大型石油总公司279

8.4 煤炭行业应用举例——两个大型能源集团283

8.4.1 某特大型能源集团公司283

8.4.2 某大型能源集团286

8.5 电力行业应用举例——某特大型电力投资集团公司288

8.6 机械制造行业应用举例——某大型饲料机械集团291

8.7 水泥行业应用举例——某水泥控股有限公司294

8.8 建筑行业应用举例——某特大型建筑股份有限公司298

第9章 主数据管理的应用前景展望303

9.1 主数据管理应用市场发展趋势304

9.2 基于云服务的主数据管理306

9.2.1 云服务的定义和发展现状306

9.2.2 主数据管理的云服务模式309

9.2.3 主数据管理云服务平台的技术基础311

9.2.4 云服务对企业主数据管理的影响312

9.3 主数据管理在数据挖掘中的应用314

9.3.1 数据挖掘的定义及企业应用314

9.3.2 数据挖掘的价值与挑战318

9.3.3 主数据管理与数据挖掘的关系320

9.3.4 主数据管理支持的数据挖掘体系构建322

9.4 大数据时代的主数据管理324

9.4.1 大数据的定义及特征324

9.4.2 大数据时代企业管理的新模式327

9.4.3 主数据管理在大数据分析中的作用329

9.4.4 大数据对主数据管理的挑战331

9.5 主数据管理——企业发展的坚实根基332