如何借助SAP MDG成功激发企业数据活力

另一方面，中国的大多数据中心和台湾创业团队都是来自阿里巴巴等大公司的技术团队，如数兰科技、袋鼠云、奇点云等。他们有良好的技术基础和相应的开发和建设经验。但当他们按照原来的想法生产产品时，进入市场，发现不完全是这样，就像你不容易做一个很好的桌椅，搬到客户的客厅，发现摇摇欲坠，这个地方不平，原来的客户对桌椅的要求不像大型互联网公司，腿一样长。你必须把它连接起来。甚至有些客户，即使你解决了上述问题，他们也提出桌子偶尔用来放电视，椅子偶尔用来垫脚，这是一个头痛。

最熟悉的数据管理系统是DAMA，DAMA数据管理功能框架分为 10 功能领域，其中一个领域是数据管理，从这个角度来看，数据管理应该是数据管理的一部分，但看其他三个核心工作（数据架构、数据开发、数据操作管理）、3 数据特征（数据质量、元数据、数据安全）、3 综合解决方案（数据仓库和商业智能、文档和内容、参考数据和主要数据），不难发现数据管理似乎涵盖了这些内容。

建立数据管理机制：明确主数据、指标、模型等数据的管理主体，清晰管理责任；按照数据流转逻辑，明晰数据的管理时点、管理需求及建设管理平台；明晰数据的考核和评估机制；

很多时候，说到主数据建设，甚至信息人员也不容易说主数据有什么用，但一旦你使用它BI当分析，特别是在复杂的企业全链分析中，你会意识到没有主数据，你的数据分析结果是混乱的，没有用，因为企业全链数据是基于业务，但如果系统不是主数据管理，所以每个部门不同指标的名称、定义、逻辑等，问题非常严重。

人工智能的数据治理是传统的数据治理系统AI以应用为导向的系统升级。从数据管理维度来看，面向人工智能的数据管理系统仍将从数据结构化流向、数据资产管理需求、数据安全需求等角度符合构建元数据管理、数据资产管理、主数据管理、数据生命周期管理、数据安全隐私管理等组件模块。在数据处理过程中，将更加强调多源数据集成、数据采集频率、数据标准建立、数据质量管理的底层，以满足要求AI模型所需数据的规模、质量和及时性AI以应用数据需求为核心，优化相应模块的系统建设。

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大数据可视化平台

数据管理框架为智能电站提供统一的数据标准制定、主数据管理、元数据管理、数据质量管理等能力，通过数据地图和数据血缘实现电站数据360°全链接跟踪。该框架提供了整个数据生命周期的控制机制。当数据质量问题发生时，指标的血缘、逻辑关系和相关指标的数据和权重可以通过可视化图追溯，然后定位问题[15]。

主数据管理：建立资本业务主数据，维护业务数据的一致性、完整性、相关性和准确性，实现数据协调，提高集团财务和资本数字运营决策分析能力。主数据管理提供货币、省、市、用户、银行信息、日历管理、图书馆业务数据字典等基本业务信息和元数据维护。

（3）熟悉数据管理事项，优先制定公司级数据标准、数据采集、主数据管理、数据集成共享、数据质量管理、数据安全管理；