数据中台-如何基于业务对象进行数字化

原则:

1.业务对象是指企业运作和管理中不可缺少的重要人、事、物:会有对应的管理流程、管理组织、IT系统

2.业务对象有唯一身份标识信息:唯一的编码

3.业务对象相对独立并有属性描述:需要通过大量属性描述各方面的性质和特征

4.业务对象可实例化:可感知、可获取


信息架构向IT侧落地的主要交付件是数据模型:

概念数据模型:宏观角度分析和设计的企业核心数据结构,业务对象之间的关系

逻辑数据模型:描述业务规则的逻辑实体关系,数据实体之间的关系

物理数据模型:按照一定规则和方法,将逻辑数据模型中定义的逻辑数据实体、属性、属性约束、关系等内容,如实转换为数据库软件能识别的物理数据实体关系


数字化的范围:

对象数字化:管理某个对象的全量数据

过程数字化:利用传感器等IOT技术,对业务对象的行为过程进行观测,形成观测数据,并结合业务场景优化作业效率

规则数字化:复杂场景下的复杂规则用数字化手段进行管理


数据底座的建设策略:

统筹推动、以用促建、急用先行;


四项原则:

数据安全,需求、规划双轮驱动原则,数据供应多场景,信息架构遵从


华为数据湖特点:

逻辑统一、类型多样、原始记录


华为数据湖入湖标准:

明确数据owner、发布数据标准、认证数据源、定义数据密级、数据质量评估、元数据注册


非结构化数据入湖:

都柏林核心元数据,入湖方式:基本特征元数据入湖(必选)、文件解析内容入湖(存储解析后的内容增强元数据)、文件关系入湖(在源端提取的文件上下文关系入湖)、原始文件入湖(从源端把文件搬入湖),后三者选择性入湖和延后入湖

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