数据仓库实践:主数据

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主数据的定义

在2018年中国信通院牵头编写的《主数据管理实践白皮书(1.0版)》中,主数据定义的概念如下:

指满足跨部门业务协同需要的、反映核心业务实体状态属性的组织机构的基础信息。主数据相对于交易数据而言,属性更加稳定,准确度要求更高,唯一识别。

企业主数据指企业内一致并共享的业务主体,如图所示,是各个系统(包括操作型系统、事务型应用系统、分析型系统)间一致并共享的数据;是用来描述核心业务的实体,例如员工、组织机构、客户、供应商、会计科目等相关数据。

通俗定义

依照原定义特征下的通俗定义

主数据具有跨系统的共享性,那么主数据应该脱离系统,或者说超越系统,也即,即使没有PLM、ERP等系统,只要交易过程仍需进行,主数据就必定存在,比如对物料,供应商,客户;理论上它们可以由任意系统管理或者定义,也许不规范,但是仍然会被其他系统需要;

快速识别主数据的工具:UC矩阵

UC矩阵的简介

UC矩阵,全称是Use-Create矩阵,是一种在信息系统开发和管理中常用的工具。它主要用于表达过程与数据之间的关系,帮助分析人员在系统设计初期识别和文档化数据流和功能分配,进而指导系统的模块划分和子系统设计。

UC矩阵通常表现为一张表格,其中行代表数据类,列代表过程。每个单元格中标注的过程对数据类的使用(U,Use)和产生(C,Create)情况。通过UC矩阵,可以清晰地看到哪些过程会使用或生成特定的数据类,从而有助于设计合理的系统结构和数据流。

在简介中,UC矩阵主要用于【过程和数据之间的关系】,而制造企业内部,一般生产过程与MES,ERP等业务系统和对应业务部门关联,故使用UC矩阵也能用于描述数据与部门,数据与业务系统的对应关系;

主数据的特性共享性是【跨部门、跨系统】,故可以预见主数据在UC矩阵中的体现,必定是大部分甚至所有业务系统在使用。

UC矩阵示例

数据仓库实践:主数据

再进一步,主数据除了有共享性外,还有唯一性、稳定性、长期性等特性。故也可以用矩阵的方式进一步识别。

数据仓库实践:主数据

制造分析主题

分析主题与指标、主数据明细

人:在职人员,人员出勤率、离职率,关键岗位,用工形式等;

机:设备稼动率,OEE等;

料:交易对象(供应商客户),产品,BOM,物料,工单在制,库存,呆滞库存,物料周转率,物料齐套率,物料市场需求等;

法:排程,标准工时,工序,UPH等;

环:厂区,温度、湿度、洁净度等;

测:良率,直通率,首件一次合格率等;

分析主题取自 5M1E 分析方法中产品质量波动的主要6个因素,使用这些因素作为主题的逻辑是:

质量也是制造分析的重要一环,制造分析必定包含度量6个因素的各项指标;

同时 5M1E 分析方法中的6大因素涉及指标和维度也与制造业企业主数据内容高度重合,由此出发符合降低沟通和时间成本等实践成本的目标;

即以上主题涉及的大部分主数据在数据建模过程中,比如常见的维度建模,会扮演维度的角色,例如厂区,如果需要查看某个厂区下环境的温度指标,我们就需要以厂区为维度过滤存放温度的事实表的数据条目,以图表或者数据明细的方式返回给用户或者三方的系统。

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