本文转自:中国发展网导读:在大数据时代|数据治理:企业如何走出数据孤岛?( 二 )


为了解决数据孤岛的问题 , 企业进行了很多尝试 。 很多企业开始有意识地通过调整数据交换架构来改善数据质量 , 以打破“数据孤岛”、实现业务系统间数据的顺畅流动 。
然而 , 实践表明 , 企业网状的数据交换架构和以主数据治理(管理)平台为中心的数据交换架构都无法彻底地解决数据孤岛问题 。 企业需要既能解决数据的交互流动 , 又能控制数据质量 , 并且是控制全部静态数据(主数据+业务场景数据等)的质量的解决方案 。
经过多年的实践研究 , 中翰发现 , 基于静态数据中心的数据交换架构 , 可以实现这一诉求 。
构建基于静态数据中心的数据治理平台 , 并以其为中心构建雪花状数据交换架构 , 如图1所示 。
该架构的核心是企业基于数据治理平台的静态数据中心 , 企业所有业务系统的数据流动都要经过该中心的中转 , 数据从各业务系统采集过来然后分发出去 , 同时该静态数据中心对经其中转的数据会进行规范化和标准化 , 确保数据质量 , 实现数据从源头到目标消费系统的真正流动 , 从根本上彻底打通企业内的数据孤岛 。
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该架构中的静态数据中心对静态数据的全方位管理可以很好地规避主数据动态性的问题 , 并且可以通过静态数据中心实现由企业顶层通览全局静态数据 。
该架构对数据质量的控制非常全面 , 静态数据中心对静态数据的全方位管理可以解决包含主数据及业务场景数据的质量问题 。
本文转自:中国发展网导读:在大数据时代|数据治理:企业如何走出数据孤岛?】该架构能够提供多种技术形式的数据交换接口 , 通过即插即用的方式可以随时挂接新的业务系统 , 实现新的数据交互和流动 。
另外 , 数据的源头(指数据最初的产生地点 , 一般指某业务系统)是数据流动的起点 , 也是数据交换架构的核心点 , 针对数据的源头的选择更是打通数据孤岛的关键点 , 也决定了整个数据交换架构的布局 。
为了更好地诠释该数据交换架构针对企业数据管理的适用性 , 下面具体说明一下不同类型数据源头的位置:物资数据的源头一定是静态数据中心(数据治理平台);客户数据的源头可以是CRM(如有)也可以是静态数据中心(数据治理平台) , 供应商数据的源头可以是SRM(如有)也可以是静态数据中心(数据治理平台)等 , 具体原因如表1所示 。
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