KeenData Lakehouse数据基础产品矩阵

KeenData Lakehouse数据基础产品矩阵是涵盖R&D管理、持续交付和R&D运维Dataops方法论的最佳实践。产品整体设计涵盖数据管理的整个生命周期，为数据资产化提供数据基础能力，提供全球统一的数据标准、数据质量主数据管理和元数据管理。为企业提供从数据源到洞察分析和数据业务表达的一站式能力，领先的产品能力和最佳实践帮助政府、能源、金融、零售、工业等行业，建设中国联通、中金公司、中石化石油勘探机构、中国一汽集团、三一重工、永旺集团、上汽集团、泰康等典型最佳数字实践，服务100多个客户帮助其建立大型组织数据能力。

建设内容：项目建设实现“四一”，即系统建设，建立各业务部门的一般主数据管理系统，满足集团主数据管理精度的需要；一套组织规划，建立主数据管理的基本能力，建立适当的标准化组织、流程机制和平台，实现数据分级管理；一套着陆标准，按照新标准逐步规范整个集团的主数据，确保各系统主数据标准的一致性，主要包括属性标准、编码标准、流程标准；实现与核心系统数据分发集成的主数据管理平台。

按照“1 1 3 整体架构，统筹推进智能应急建设。升级完善应急管理综合应用平台，整合监督执法、指挥调度等系统，打造各类业务运营主平台。升级数据管理系统，促进系统与市数据共享交换平台、省部门数据管理系统的联系，完善应急管理数据目录服务，综合收集应急风险、资源、计划等数据。建设综合监督执法体系、指挥调度体系、政府服务体系三个综合应用体系，建设和完善工业安全生产意识、监测、预警、处置和评价体系，加强智能应急管理。完善应急通信网络，提高应急指挥网络覆盖面和战场通信保障能力。(责任单位:市应急局牵头，市住房和城乡建设局、资产监督管理局、生态环境局、水务局、大数据管理中心等相关部门和单位配合。

）在现实世界的研究中，数据缺失更为常见，甚至更大。在数据处理和数据管理过程中，应尽可能跟踪和捕获遗漏的记录，以提高数据质量。然而，在主分析或敏感性分析中仍然面临着缺失数据的处理问题，在主分析计划和敏感性分析计划中（如适用）应解释缺失数据的处理方法，并解释其原因。

基于这个业务场景，为了管理员工的主要数据，有必要首先建立一个员工的主要数据管理模型。当员工的主要数据域进行数据建模时，模型类型选择主表模型和普通模型，因为员工本身不需要层次结构。

在过去金融机构的主要数据管理过程中，多源管理使各种业务数据无法互联。当各级业务工作需要使用各种数据时，数据无法同时从多个系统获取，跨部门、跨系统数据共享难度增加。金融机构数据具有实时性的特点。多源管理使数据之间的关联关系没有映射。缺乏字段需要业务人员自行探索和补充，人工维护量大，质量低。在管理过程中，数据的流通和维护基本上是通过电子邮件跟踪的，这也大大增加了数据维护和劳动力成本。

流程自动化原则强调，在主数据管理中应尽可能多地使用自动化程序，以提高主数据管理的效率。在企业信息系统中，不同的主数据可能产生不同的源系统。例如，组织和人员主数据的源系统是人力资源系统，客户主数据来自CRM系统，供应商主数据来自SCM系统。实现主数据管理目标的一个重要手段是统一每个主数据的入口，要求主数据的权威数据源必须根据企业的实际情况确定。这里有一个企业经常遇到的误解：企业主数据管理必须有一个专业的主数据管理平台，或者认为购买专业的主数据平台可以管理主数据，这是一个典型的唯一工具理论！