erp与SAP相同之处有哪些

IT资产管理和传统的资产管理从逻辑上是一样的，但是IT资产和传统的企业资产管理最重要的区别是它的实时性。所以在管理方式上可以采用非常先进的技术，而且这些变化可以自动触发。企业的资产管理通常是由财务部门管理的，而业务需求决定了IT资产管理必须由IT部门进行管理。两者的着眼点是不同的，造成许多管理上问题，通过实施IT资产管理，可以降低开支，提高IT生产率和服务水平，同时能降低风险，提高IT透明度。

随着政府信息化和电子政务建设，政府部门的IT资产管理已经显得非常重要，管好和用好原用的设备和软件，提高IT管理人员的工作效率，做好库存管理、节省能源，是决定政府采购多少新IT设备等的依据。

金融行业对信息化系统的安全和稳定性要求很高，需要对所有信息化资产的型号、控制面板、连接及运行情况等进行全面的监控，实现IT资产的自动化、科学化管理，让IT资产创造最大使用价值。

电信行业是高技术含量的行业，由于电信IT资产的“巨大”，因此，精确的资产知识和问责制对于确保优化IT支出至关重要。需要了解有哪些资产、资产现在在哪里、如何使用它、以及如不再使用这一资产，如何从账目中勾销以健全成本控制等这些是非常必要的。与这些成本相关的是软件许可和续订，如果系统已被整合或已部署虚拟化技术，那么软件许可证也应该合并，提供另一种成本节约。

如何做好IT资产管理，是摆在信息主管CIO面前必须要解决的难题。IT资产管理跨越政府或企业的若干个部门，需要政府或企业高层领导的支持，无论是资金、还是高素质的工作人员、以及相关部门之间的协调等，都需要花费CIO大量的时间和精力。通过大量的实践摸索和调研讨论，提出政府或企业IT资产管理解决方案，该方案能够全面、实时收集到政府或企业IT设备的数据，而且能够提供多种形式的报告，确保领导和IT管理人员能够从不同的角度了解资产状况，及时响应上级和其他部门各种各样的报告要求，实现资产管理流程自动化，有效提高控制和投资回报，同时确保法规遵从。

IT资产管理是从资产生命周期管理来实施的，包括现有的网络设备、服务器、PC机、笔记本和打印机等，IT设备的库存情况，设备维修、借租、设备的折旧年限、报废等等；已经使用的正版软件，升级、维保等，摸清设备库存情况和软件的使用情况，在购买新设备和软件时，能更好地做出适当的决定，帮助政府或企业减少浪费。

因此，做好IT资产管理，我们首先必须要使用各种软件管理工具，随时掌握政府或企业目前使用的软硬件等情况，形成一个完整的IT资产库。IT资产管理工具可以帮助政府或企业从成本、合约、支持以及库存等多个角度，管理整个IT资产库。它为资产管理提供了强有力的技术平台，利用工具软件的信息获取功能，IT资产管理员可以清楚地知道，安装在服务器或客户端PC上的硬件信息、软件类型和版本，包括手动安装的软件。跟踪与用户名、部门、资产清单等有关的许可信息，依据用户的信息进行管理。

其次“管理＋IT”：实现IT资产管理变革，政府或企业IT管理部门可以“总体规划，结合流程，分步实施”，借助IT技术实现IT资产管理。对所有类型的IT资产进行跟踪。记录IT资产的需求、配置、调换、分级以及最终报废的历史情况，提供IT资产的生命周期管理，为成本管理提供完整的IT资产数据。

随着ITIL等最佳实践框架被广泛地运用到IT服务质量控制体系，资产管理已经成为支撑IT运营的一个关键组件。同时，IT架构的调整又给资产管理带来新一轮利好。在CMDB（配置管理数据库）IT管理新核心的地位得以确立后，资产管理与服务管理、配置管理、策略管理一起，成为紧紧包裹CMDB内核的关键模块。

目前看来，政府、电信、金融、教育等行业的IT服务管理应用较为广泛，其相应的解决方案、运维工具也最为成熟，成为国内标志性的IT服务管理成功行业。广通信达目前在政府、电信、金融等行业都投入了大量的精力，其主要客户也来自于这些行业。广通是通过做政府行业的IT运维服务起家的，因此在政府行业的成功经验也帮助广通在发展过程中赢得了更多的政府用户，同时广通也开始涉足电信、金融都高技术含量的领域，凭借广通Broadview IT运维方案的深厚技术底蕴，不断开拓进取，赢得了电信、金融用户。

大数据时代的到来，让政府、企业看到了数据资产的价值，并快速开始 探索 应用场景和商业模式、建设技术平台。但是，如果在大数据拼图中遗忘了数据治理，那么做再多的业务和技术投入也是徒劳的，因为很经典的一句话：Garbage in Garbage out。

当你处理或使用过大量数据，那么对“数据治理”这个词你一定不会陌生。你会思考数据治理是什么？数据治理是否适合你？如何实施。简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何收集、验证、存储、访问、保护和使用数据。数据治理也还包括谁来查看，使用，共享你的数据。

随着大数据时代的推进，以上这些问题日益突出，越来越多的企业依赖采集、治理、储存和分析数据，并实现他们的商业目标。数据变成了企业的盈利工具、业务媒介和商业机密。数据泄露会导致法律纠纷，还会令消费者对公司的核心业务失去信心。

如果抱着侥幸的心理，让各个业务部门自己管理数据，那么你会缺乏有效的数据管理，甚至各部门会自己做自己的。你无法想象各个部门按随心所欲地自己生产、储存、销售产品。数据使用不当就像库存使用不当一样，会给企业造成沉重的损失。因此必须制定一项测量用以保证所需数据的有效和安全，可用性，这就是我们要谈的“数据治理”。

数据治理策略必须包含完整的数据生命周期。策略必须包含从数据采集、清洗到管理，在这个生命周期内，数据治理必须要有关注以下内容：

数据从哪里来，数据怎么来

这是数据生命周期的起点。数据来源决定了数据治理策略的基础。例如数据集的大小就由数据来源所决定。是从目标市场、现存用户和社交媒体收集数据？还是使用第三方收集数据或者分析你收集的数据？输入数据流是什么？数据治理必须关注这些问题，并制定策略来管理数据的采集，引导第三方处理他们收集的数据或者分析你收集的数据，控制数据的路径和生命周期。

数据校验

通常数据源都是非常庞大且多样的，这是一个让数据管理者非常头疼的问题。将数据噪音和重要数据进行区分仅仅只是开始，如果你正从关联公司收集数据，你必须确保数据是可靠的，对于那些几万、几十万、甚至成百上千万的复杂关系数据，单靠人为的通过Excel对进行数据清洗已经不太现实，需要专业的数据清洗工具或系统对海量复杂关系数据进行批量查询、替换、纠正、丰富以及存储。将元数据、主数据、交易数据、参考数据以及数据标准内置固化到数据清洗工具或系统中，结合组织架构、内容管控、过程管控等管理机制、技术标准提高数据治理人员的工作效率。比如：需要手工编写程序收集的元数据，系统帮你自动获取；需要人工识别或编写代码实现的数据质量检查，系统帮你自动识别问题；用文档管理的数据字典，系统帮你在线管理；基于邮件和线下的流程，系统帮你线上自动化。当然，系统并不是万能的，数据治理的软件工具与其他软件工具一样，没有什么神奇之处，没有数据治理人员的参与和数据治理工作的推进，软件再完美也无法完成数据治理整个过程。这也是为什么数据治理咨询服务一直有其市场，以及为什么国内大部分单纯数据治理软件项目未能达到预期目标。

数据治理必须解决存储问题

而数据存储和数据集的大小有密切关系。大数据的存储必须是在安全的冗余系统之中。常常利用层次体系，根据使用频率来存储数据。这样一来，昂贵的在线系统提供的是被频繁请求的数据，而请求频率较低的数据则存储在便宜，可用率较低的系统上。当然，一些请求频率低但是敏感的数据如果存储于安全性较低的系统上，风险会大大提升。因此，在制定数据存储方案时，良好的数据治理策略必须考虑到方方面面的因素。

数据治理必须建立访问管理制度，在需求和安全性找到平衡点

明确访问者的权限，只能访问他们对应权限包含的数据。只有合法请求才能够访问数据，而敏感的数据需要更高的权限和更严密的验证才可以被访问。只向具有特定安全级别的用户开放。应该对用户和数据本身设置访问级别，管理账户时，应与人力资源部和采购部紧密互动，这一点非常重要，因为这样可以及时地使离职员工和停止合作的供应商不再拥有访问权限。处理好这些细节以及确保数据所有权和责任，这是构成完整的数据治理策略的一部分。

数据的使用/共享/分析

如何使用数据是数据治理之后一项重要的内容，数据可能会用于客户管理，提高客户体验，投放定向广告，用户应用系统初始化基础数据工作，辅助应用系统建设，提供市场分析和关联公司共享数据。必须仔细界定哪些数据可用于共享或者用于营销，并保护它们免遭攻击和泄露，因为数据本来就应该被用于纯粹的内部用途。让用户知悉采集数据的所有公司都会遵守数据安全和保证的规定。能够确保数据被合理合规的使用，也是数据治理重要的一项内容。

收集、验证、存储、访问和使用都是数据安全计划的必要组成部分

收集、验证、存储、访问和使用都是数据安全计划的必要组成部分，必须要有一个全面的策略来解决这些问题以及其他安全问题。数据安全计划必须是有效且可用性高，但是数据生命周期的所有部分都很容易受到攻击和由于粗心造成的破坏。你必须在数据治理中确定数据安全计划，包括访问控制，静态数据，数据加工，数据传输之后的加密等。

管理/元数据

没有管理的数据生命周期是不完整的。例如，将元数据应用于一段数据，用来进行识别检索。元数据包含数据的来源，采集或生成的日期，信息访问的级别，语义分类及其他企业所必须的信息。数据治理能建立一个元数据词汇表，界定数据的有效期。请注意数据也会过期，过期之后我们只能用于 历史 数据的分析。

数据治理创建的过程中可能会在企业内部遭到一些阻力，比如有的人会害怕失去访问数据的权限，而有些人也不愿意和竞争者共享数据。数据治理政策需要解决上述问题，让各方面的人都可接受。习惯了数据筒仓环境的公司，在适应新的数据治理策略上面会有困难，但如今对大型数据集的依赖以及随之而来的诸多安全问题，使创建和实施覆盖全公司的数据策略成为一种必然。

数据日益成为企业基础设施的一部分，在企业一步步处理各种特定情况的过程中形成决策。它以一次性的方式作出，常常是对某一特定问题的回应。因此，企业处理数据的方法会因为不同部门而改变，甚至会因为部门内部的不同情况而改变。即使每个部门已经有一套合理的数据处理方案，但这些方案可能彼此冲突，企业将不得不想办法协调。弄清数据存储的要求和需求是一件难事，如果做得不好，就无法发挥数据在营销和客户维系方面的潜力，而如果发生数据泄露，你还要承担法律责任。

另外在大企业内部，部门之间会展开对数据资源的争夺，各部门只关注自身的业务情况，缺乏全局观念，很难在没有调解的情况下达成妥协。

因此公司需要一个类似数据治理委员会的机构，他的职责是执行现有数据策略、挖掘未被满足的需求以及潜在安全问题等，创建数据治理策略，使数据的采集、管护、储存、访问以及使用策略均实现标准化，同时还会考虑各个部门和岗位的不同需求。平衡不同部门之间存在冲突的需求，在安全性与访问需求之间进行协调，确保最高效、最安全的数据管理策略。

建立数据治理委员会

负责评估各个数据用户的需求，建立覆盖全公司的数据管理策略，满足内部用户、外部用户甚至法律方面的各种需求。该委员会的成员应该囊括各个业务领域的利益相关者，确保各方需求都得到较好地满足，所有类型的数据所有权均得到体现。委员会也需要有数据安全专家，数据安全也是重要的一环。了解数据治理委员会的目标是什么，这一点很重要，因此，应该思考企业需要数据治理策略的原因，并清楚地加以说明。

制定数据治理的框架

这个框架要将企业内部、外部、甚至是法律层面的数据需求都纳入其中。框架内的各个部分要能够融合成一个整体，满足收集、清洗、存储、检索和安全要求。为此，企业必须清楚说明其端到端数据策略，以便设计一个能够满足所有需求和必要 *** 作的框架。

有计划地把各个部分结合起来，彼此支持，这有很多好处，比如在高度安全的环境中执行检索要求。合规性也需要专门的设计，成为框架的一部分，这样就可以追踪和报告监管问题。这个框架还包括日常记录和其他安全措施，能够对攻击发出早期预警。在使用数据前，对其进行验证，这也是框架的一部分。数据治理委员会应该了解框架的每个部分，明确其用途，以及它如何在数据的整个生命周期中发挥作用。

数据测试策略

通常一个数据策略需要在小规模的商用环境中进行测试，用来发现数据策略在框架，结构和计划上的不足之处并进行调整，之后才能够投入正式使用。

数据治理策略要与时俱进

随着数据治理策略延伸到新的业务领域，肯定需要对策略进行调整。而且，随着技术的发展，数据策略也应该发展，与安全形势、数据分析方法以及数据管理工具等保持同步。

明确什么是成功的数据策略

我们需要确立衡量数据治理是否成功的明确标准，以便衡量进展。制定数据管理目标，有助于确定成功的重要指标，进而确保数据治理策略的方向是符合企业需求。

无论企业大小，在使用数据上都面临相似的数据挑战。企业越大，数据越多，而数据越多，越发需要制定一个有效的，正式的数据治理策略。规模较小的企业也许只需要非正式的数据治理策略就足够了，但这只限于那些规模很小且对数据依赖度很低的公司。即便是非正式的数据治理计划也需要尽可能考虑数据用户和员工数据的采集、验证、访问、存储。

当企业规模扩大，数据需求跨越多个部门时，当数据系统和数据集太大，难以驾驭时，当业务发展需要企业级的策略时，或者当法律或监管提出需求时，就必须制定更为正式的数据治理策略。

SAP起源于Systems Application, Products in DATA processing SAP既是公司名称,又是其ERP (Enterprise-wide Resource Planning)软件名称。

SAP是国际上著名的标准应用软件公司。SAP总部设在德国南部的沃尔道夫市，公司成立于1972年，1988年成为德国股票上市公司。到1995年底，SAP在世界40多个国家和地区设有代表处和独立子公司，具有近5000家用户，成为世界第五大软件供应商。1995年SAP集团在中国设立了子公司。

SAP的一整套程序是针对所有企业的一种数据和应用集成方法，它将业务和技术进步融入了一个综合性的高品位的标准系统，即商品化软件系统。SAP的主打产品R/3是用于分布式客户机/服务器环境的标准ERP软件，主要功能模块包括：销售和分销、物料管理、生产计划、质量管理、工厂维修、人力资源、工业方案、办公室和通信、项目系统、资产管理、控制、财务会计。R/3适用的服务器平台是：Novell、Netware、NT Server、OS400、Unix ，适用的数据库平台是：IBM DB2、Informix、MS SQL Server、Oracle ，支持的生产经营类型是：按定单生产、批量生产、合同生产、离散型、复杂设计生产、按库存生产、流程型，其用户主要分布在航空航天、汽车、化工、消费品、电器设备、电子、食品饮料等行业。

22 SAP公司的软件

R/2和R/3系统是德国SAP公司所提供的MRP II产品。R/2是用于集中式大型机环境的系统，R/3是用于分布式 的客户机/服务器环境的系统。

23 R/2和R/3系统的共同特点如下：

（l）综合完善功能：系统提供的应用功能有：会计、后勤、人力资源管理、办公室和通信等。它涉及各种管理业务，覆盖了管理信息系统中各种功能。

（2）高度集成模块：系统具有一个高度集成化的结构，表现在它所提供的各种管理业务功能之间都是相互关联的，各模块输入输出相互衔接，数据高度共享，任何数据的修改都将会引起相关数据自动修改。

（3）适应多种行业：系统是一个能够适用于多种行业应用的软件，它是通过标准核心软件与不同行业特点相结合而产生的。应用领域主要是各种制造业，此外，在零售公司、公共设施、银行、医院、金融和保险也有应用。

（4）开放应用环境系统是一个开放式软件系统，它可以运行在所有主要硬件平台和 *** 作系统之上和不同数据库，有HP－Unix *** 作系统，IBM的AS/400 *** 作系统，Windows NT，Oracle数据库，Informix数据库等，以及在Sequent和Compaq计算机上同时运行Unix和Windows NT的Server的平台。

24 点评：

R/3的功能涵盖了企业管理业务的各个方面，这些功能模块服务于各个不同的企业管理领域。在每个管理领域，R/3又提供进一步细分的单一功能子模块，例如财务会计模块包括总账、应收账、应付账、财务控制、金融投资、报表合并、基金管理等子模块。SAP所提供的是一个有效的标准而又全面的ERP软件，同时软件模块化结构保证了数据单独处理的特殊方案需求。

目前，排名世界500强的企业，有一半以上使用的是SAP 的软件产品。因R/3的功能比较丰富，各模块之的关联性非常强，所以不仅价格偏高，而且实施难度也高于其他同类软件。R/3适用于那些管理基础较好经营规模较大的企业，普通企业选择R/3时，要充分考虑软件适用性和价格因素，中小型企业则可选择SAP Business One，简称SBO。介绍如下。

3．SBO介绍

31 什么是SBO

SAP Business One是专为小型企业设计的企业管理信息系统软件

SAP Business One -- 这套 *** 作简单但功能强大的解决方案能够满足客户标准的业务需求，它涵盖财务、物流、销售自动化以及其他功能。它专为小型企业设计，这些企业需要在IT解决方案中得到相对简单的，具有特定行业需求的功能。

SAP Business One能够优化企业的各个方面，从财务会计到制造直到销售与服务。它还提供真正的创新特性，包括自动物料要求规划的五步 MRP 向导，以及允许用户通过一步鼠标点击 *** 作将不同信息片段链接在一起的 Drag&Relate 工具。

32 SBO业务管理

财务 -- 处理所有财务交易，包括总分类帐、科目设置和维护、日记帐分录、汇兑损益调整、预算定义、成本中心设置、成本分配规则等。

财务功能提供的工具和报告用于管理所有的财务流程，包括:

会计科目表

日记帐分录

过帐模板

汇率差异

周期性过帐

冲销事务

资产负债表

定义利润中心

预算

财务报表模板

定义分配规则

利润中心和分配规则表

银行交易 -- 处理所有收付款相关业务，例如现金收款，开具支票，存款，xyk付款以及银行对帐。

银行交易旨在利用以下工具帮您处理所有财务事项:

收款

支票

xyk管理

付款向导

银行对帐和核销

对帐向导

销售与应收帐款 -- 创建报价，输入客户订单，设置交付日期，更新库存余额，并管理所有发票和应收帐款。

从报价到开具发票和付款，销售和经销功能将帮您利用以下工具和能力完成整个销售流程:

报价单

订单

交货

退货

应收发票

应收发票和付款

应收贷项凭证

单据打印

自动汇总向导

催款向导

采购/应付帐款 -- 管理和维护供应商合同和交易，例如签发采购单，更新库存数量，计算进口商品的到岸成本价值，处理退货以及红字发票。

采购功能用于管理和维护您与供应商关系的各个方面。这一功能提供的工具和流程包括:

采购订单

收货采购订单

采购退货

应付发票

应付贷项凭证

到岸成本

单据打印

客户关系管理

销售机会业务伙伴 -- 维护客户、分销商和供应商的所有信息 ，包括客户档案、相关业务交易，以及帐户余额，并可管理与该客户相关的活动日程表。

服务 -- 挖掘服务部门的潜力，对服务部门的运作、服务管理、服务计划提供支持，跟踪客户交流活动和客户支持。提供的知识库可帮助技术人员研究或解决问题。

ERP的概念与历程

ERP——Enterprise Resource Planning 企业资源计划系统，是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。ERP系统集中信息技术与先进的管理思想於一身，成为现代企业的运行模式，反映时代对企业合理调配资源，最大化地创造社会财富的要求，成为企业在信息时代生存、发展的基石。

进一步地，我们可以从管理思想、软件产品、管理系统三个层次给出它的定义：

1．是由美国著名的计算机技术咨询和评估集团Garter Group Inc提出的一整套企业管理系统体系标准，其实质是在MRP II（Manufacturing Resources Planning,“制造资源计划”） 基础上进一步发展而成的面向供应链（Supply Chain）的管理思想；

2．是综合应用了客户机/服务器体系、关系数据库结构、面向对象技术、图形用户界面、第四代语言（4GL）、网络通讯等信息产业成果，以ERP管理思想为灵魂的软件产品；

3．是整合了企业管理理念、业务流程、基础数据、人力物力、计算机硬件和软件于一体的企业资源管理系统。

具体来讲，ERP与企业资源的关系、ERP的作用以及与信息技术的发展的关系等可以表述如下：

1 企业资源与ERP

厂房、生产线、加工设备、检测设备、运输工具等都是企业的硬件资源，人力、管理、信誉、融资能力、组织结构、员工的劳动热情等就是企业的软件资源。企业运行发展中，这些资源相互作用，形成企业进行生产活动、完成客户订单、创造社会财富、实现企业价值的基础，反映企业在竟争发展中的地位。

ERP系统的管理对象便是上述各种资源及生产要素，通过ERP的使用，使企业的生产过程能及时、高质地完成客户的订单，最大程度地发挥这些资源的作用，并根据客户订单及生产状况做出调整资源的决策。

2 调整运用企业资源

企业发展的重要标志便是合理调整和运用上述的资源，在没有ERP这样的现代化管理工具时，企业资源状况及调整方向不清楚，要做调整安排是相当困难的，调整过程会相当漫长，企业的组织结构只能是金字塔形的，部门间的协作交流相对较弱，资源的运行难於比较把握，并做出调整。信息技术的发展，特别是针对企业资源进行管理而设计的ERP系统正是针对这些问题设计的，成功推行的结果必使企业能更好地运用资源。

3 信息技术对资源管理作用的阶段发展过程

计算机技术特别是数据库技术的发展为企业建立管理信息系统，甚至对改变管理思想起著不可估量的作用，管理思想的发展与信息技术的发展是互成因果的环路。而实践证明信息技术已在企业的管理层面扮演越来越重要的角色。

信息技术最初在管理上的运用，也是十分简单的，主要是记录一些数据，方便查询和汇总，而现在发展到建立在全球Internet基础上的跨国家,跨企业的运行体系，初略可分作如下阶段:

A MIS系统阶段( Management Information System)

企业的信息管理系统主要是记录大量原始数据、支持查询、汇总等方面的工作。

B MRP阶段(Material Require Planning)

企业的信息管理系统对产品构成进行管理，借助计算机的运算能力及系统对客户订单、在库物料、产品构成的管理能力，实现依据客户订单，按照产品结构清单展开并计算物料需求计划。实现减少库存，优化库存的管理目标。

C MRPⅡ阶段(Manufacture Resource Planning)

在MRP管理系统的基础上,系统增加了对企业生产中心、加工工时、生产能力等方面的管理，以实现计算机进行生产排程的功能，同时也将财务的功能囊括进来，在企业中形成以计算机为核心的闭环管理系统，这种管理系统已能动态监察到产、供、销的全部生产过程。

D ERP阶段(Enterprise Resource Planning)

进入ERP阶段后，以计算机为核心的企业级的管理系统更为成熟，系统增加了包括财务预测、生产能力、调整资源调度等方面的功能。配合企业实现JIT管理全面、质量管理和生产资源调度管理及辅助决策的功能。成为企业进行生产管理及决策的平台工具。

E 电子商务时代的ERP

Internet技术的成熟为企业信息管理系统增加与客户或供应商实现信息共享和直接的数据交换的能力，从而强化了企业间的联系，形成共同发展的生存链，体现企业为达到生存竟争的供应链管理思想。ERP系统相应实现这方面的功能，使决策者及业务部门实现跨企业的联合作战。

由此可见，ERP的应用的确可以有效地促进现有企业管理的现代化、科学化，适应竞争日益激烈的市场要求，它的导入，已经成为大势所趋。

所以SAP是属于ERP的一种

DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model，数据管理能力成熟度评估模型）是我国首个数据管理领域国家标准，2018年3月15日正式发布，2018年10月1日正式实施，是我国数据管理领域最佳实践的总结和提升。

DCMM国家标准结合数据生命周期管理各个阶段的特征，按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大过程域，并对每项能力域进行了二级过程项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍。

图 DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）

十六年来，中翰软件一直专注于企业数据治理，于2020年推出一款最新理念的基于大数据场景的企业数据治理软件-中翰数据管控平台（DMCv80），本平台在解决数据质量、安全以及数据资产相关管理的同时，全面纳入了知识管理，解决了多年来IT行业知识采集、加工、转移的固有难题，从而助力企业成功达到数据管理能力成熟度的稳健等级。

图 DCMM稳健级证书

下面针对DCMM的各能力域和能力项进行详细对应说明，具体如下。

(一) 数据战略（能力域一）

数据战略规划（能力项1）

1) 目标（稳健级）： 制定规范的企业数据战略规划报告；制定数据战略的管理制度和流程；编制数据战略的优化路线图，指导数据工作的开展。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 知识管理-数据战略规划报告、数据战略的制度、流程，数据战略优化路线图，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据战略实施（能力项 2 ）

1) 目标（稳健级）： 建立完整的评估准则，评估关键数据职能与愿景、目标的差距；制定数据战略推进工作报告，定期发布；评估数据管理工作和数据应用工作的优先级，制定实施计划，并根据需要调整更新。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 数据管理体系评估；知识管理-数据战略推进工作报告制定、发布，实施计划制定、调整、更新，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据战略评估（能力项 3 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据管理和应用的相关业务案例；制定数据任务效益评估模型及相关管理办法，对数据战略实施任务进行评估和管理；通过成本收益准则指导数据职能项目的实施优先级安排。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 管理门户-评估得分；知识管理-数据任务效益评估模型及相关管理办法制定、发布，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

(二) 数据治理（能力域二）

数据治理组织（能力项 4 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据体系配套的权责明确且内部沟通顺畅的组织；进一步完善数据治理所需岗位设置、任职要求；进一步完善团队建设计划和绩效评价体系。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-数据管理组织；体系构建-数据运维管理（完整记录数据组织制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据制度建设（能力项 5 ）

1) 目标（稳健级）： 建立制度框架，制定数据政策；建立全面的数据管理和数据应用制度和覆盖各数据职能域的管理办法和细则；健全管理制度机制，指导制度合理修订。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-数据管理制度（完整记录数据管理制度制定以及未来修订的过程及结果信息）。

数据治理沟通（能力项 6 ）

1) 目标（稳健级）： 建立沟通机制，明确了沟通范围和路径；制定并执行相关沟通计划和培训计划；形成指导数据治理工作的知识体系。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建- 知识管理（自定义采集、存储、转移数据治理相关知识）。

(三) 数据架构（能力域三）

数据模型（能力项 7 ）

1) 目标（稳健级）： 建立全面、彻底的数据质量模型体系；建立数据资源目录，方便数据的查询和应用；建立覆盖组织业务经营管理和决策数据需求的数据模型。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-数据模型创建；数据维护-数据查询；大数据平台、数据湖平台、数据仓库构建数据分析模型。

数据分布（能力项 8 ）

1) 目标（稳健级）： 制定数据分布关系管理规范，统一分布关系的表现形式和管理流程，将数据分类管控；确定每个数据的权威数据源和合理的数据部署。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 数据资产-数据资产分析、目录；平台管理门户；数据生命周期、关联关系查询。

数据集成与共享（能力项 9 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据集成与共享规范，并提供统一的技术工具支持；建立数据集成与共享的管理方法和流程，明确各方职责；对内部数据集中管理，统一采集，集中共享。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 数据交换-交换维护；体系构建-数据交换标准创建；知识管理-数据集成与共享管理办法制定，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

元数据管理（能力项 10 ）

1) 目标（稳健级）： 制定元数据分类，设计元模型，建立元数据存储库，制定统一的元数据集成、变更流程。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 元数据管理-采集管理、标签管理、元数据模型、术语管理、采集路径管理、元数据查询等。

(四) 数据应用（能力域四）

数据分析（能力项 11 ）

1) 目标（稳健级）： 完善数据分析平台的建设；建立统一的、指导各部门的数据分析应用的管理办法；建立专门的数据分析团队。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 报表平台、BI、大数据平台等；知识管理-数据分析应用的管理办法制定，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据开放共享（能力项 12 ）

1) 目标（稳健级）： 制定开放共享数据目录、实体关系，方便用户浏览、查询；制定数据开放共享策略，包括安全、质量、组织和流程；对开放共享数据进行统一管理，规范数据口径，实现集中开放共享。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 数据资产-资产实体关系配置、生命周期配置、资产发布、API授权、API日志等；数据安全旁路审计，数据发布安全审计。

数据服务（能力项 13 ）

1) 目标（稳健级）： 制定数据服务目录，方便用户浏览、查询；规范数据服务状态监控、统计和管理功能；细化数据服务安全、质量、监控等方面的要求。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 数据资产-资产目录、实体关系；数据百科，数据质量、安全应用服务等的监控。

(五) 数据安全（能力域五）

数据安全策略（能力项 14 ）

1) 目标（稳健级）： 完善数据安全标准、策略和管理流程，明确相关人员的责任；定期开展数据安全标准和策略的相关培训和宣贯。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 知识管理-数据安全标准、策略和流程的完善，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据安全管理（能力项 15 ）

1) 目标（稳健级）： 对数据进行全面的安全等级划分，明确每级数据的安全需求，明确责任部门，对数据进行安全授权和安全保护；对数据生存周期进行安全监控，及时了解可能存在的安全隐患；定期开展数据安全风险分析，制定预防方案；定期汇总、分析数据安全问题，形成数据安全知识库。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 系统管理-角色、用户等权限管理；知识管理-预防方案的制定，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）；数据分类分级管理。

数据安全审计（能力项1 6 ）

1) 目标（稳健级）： 制定数据安全审计流程，制定审计计划，定期开展审计；评审数据安全管理岗位、职责、流程的设置和执行情况、数据安全等级划分情况等；定期发布数据安全审计报告。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 系统管理-日志查询；知识管理- 数据安全审计流程、审计计划、审计报告的制定、发布，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

(六) 数据质量（能力域六）

数据质量需求（能力项 17 ）

1) 目标（稳健级）： 明确数据质量目标，分析数据质量需求，建立管理机制；建立数据认责机制，明确各类数据管理人员和职责；建立数据质量评价体系以及相应的规则库。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 监测标准-检测指标、质检符管理、标准词校验、算法校验、单值校验、关联校验、相似度校验、SQL校验规则等。

数据质量检查（能力项 18 ）

1) 目标（稳健级）： 明确数据质量检查制度、流程和工具，定义相关人员的职责，制定数据质量检查计划；建立数据质量问题发现、告警机制；建立数据质量考核制度，在项目阶段设置检查点。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 质量监测-监测标准配置、监测任务管理。

数据质量分析（能力项 19 ）

1) 目标（稳健级）： 明确数据质量分析要求，制定评估分析方法；制定数据质量分析计划，分析根本原因及影响范围等；建立数据质量分析案例库和知识库；定期编制数据质量报告。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 质量监测-监测结果查看、监测结果对标、监测结果处理，监测过程及结果知识采集、监测报告生成；知识管理-评估分析办法、数据质量分析计划的制定，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

图 数据质量日常监测结果展示

数据质量提升（能力项 20 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据质量提升管理制度，制定数据质量提升方案；制定数据质量提升工作计划，定期开展数据质量提升工作，对重点问题进行分析，并制定解决方案。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-数据质量提升方案、制度、解决方案制定，知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

(七) 数据标准（能力域七）

业务数据（能力项 21 ）

1) 目标（稳健级）： 创建业务数据标准，并设置索引；明确业务术语的发布渠道，定期更新推广；推行业务术语的全面应用，建立应用和变更的检查机制。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 元数据管理-术语管理。

参考数据和主数据（能力项 22 ）

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-模型管理、属性管理、视图管理、编码管理、流程管理；数据维护-数据新增、变更、查询；数据交换-交换配置、交换查询。

数据元（能力项 23 ）

1) 目标（稳健级）： 创建数据元标准，建立数据元目录；建立数据元管理规范和流程；建立数据元的应用机制，进行应用偏差分析，对出现的问题进行跟踪、处理。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-属性管理、属性列表、流程控制；元数据管理-元数据血缘分析、影响分析等。

指标数据（能力项 24 ）

1) 目标（稳健级）： 完善指标数据标准，对各部门的指标数据进行统一汇总，形成指标数据字典并发布；规范指标数据管理流程，对问题进行跟踪、处理。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 分析平台、指标数据管理、分析模型管理。

(八) 数据生存周期（能力域八）

数据需求（能力项 25 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据需求管理制度，制定收集、验证和汇总的标准流程；根据业务、管理等方面的要求制定数据需求的优先级；管理并维护业务流程和数据需求的匹配关系；集中处理各部门的数据需求，统一开展数据寻源。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 知识管理-数据需求管理制度、知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据设计和开放（能力项2 6 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据设计和开发规范和标准流程；建立数据解决方案的质量标准和安全标准；明确数据供需双方的职责，统一开展数据准备工作。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 体系构建-数据质量标准、安全 标准管理；体系构建-数据流程标准管理（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据运维（能力项 27 ）

1) 目标（稳健级）： 建立数据提供方管理流程和标准；建立数据运维方案和流程；定期制定数据运维管理工作报告并发布。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 知识管理-数据提供方管理流程和标准，数据运维方案和流，数据运维管理工作报告制定、发布。知识采集、存储、转移（完整记录制定及未来修订的过程及结果信息）。

数据退役（能力项 28 ）

1) 目标（稳健级）： 建立符合企业实际的数据退役标准，定期检查退役数据的状态；对不同数据建立符合要求的数据保留和销毁策略；根据优先级确定不同的存储设备。

2) 支撑（中翰数据管控平台）： 数据停用、归档管理。（山东中翰软件有限公司）

融创工单系统 *** 作培训课程概述可以这样写。

1、工单系统一般被广泛用于客户帮助支持服务，客户售后服务，企业IT支持服务，呼叫中心等，用来创建，挂起，解决用户，客户，合作伙伴或企业内部职员提交的事务请求。规范化，统一化和清晰化的处理和管理事务。

2、一个完整的工单系统还需要配套拥有一个帮助文档知识库（Knowledgebase），里面包含客户的一些常见受理问题相关信息，常见问题的处理方式，和一些其他的帮助文档等。一个工单系统就像一个问题追踪器，能很清晰的追踪，处理和归档内外的问题事务请求，标准化服务追踪用户。

3、工单系统Ticketsystem又称为工单管理系统（还可以称为问题工单系统，事务工单系统，事务追踪系统issuetrackingsystem，支持工单系统supportticketsystem)），它是一种网络软件系统，根据不同组织，部门和外部客户的需求，来由针对的管理，维护和追踪一系列的问题和请求。一个完善功能的工单系统又可以称为帮助台系统。

个人知识管理是打造自己核心竞争力的有效手段，对知识进行有效管理有利于自己在工作中游刃有余。那么如何去建立个人知识系统呢以下是由我整理关于建立个人知识系统的方法的内容，希望大家喜欢!

一、建造自己的学习网

1、学习与培训：公司组织的内部培训是一种学习，这种学习的效果对员工的发展很有价值，大家应该珍惜这种机会。除了这种正规的学习机会外，应该不断的学习各种显性的知识(理论)来充实和提高自己，从而增强自己的竞争力。

2、人际网络：人际网络是个人学习知识的重要途径。人际交往中可以学到很多书本上、工作中学不到的隐性知识，不论媒体如何发达，都无法替代在人际交往中的学习。人际圈子越广、交往的人员的素质越高，学到的知识越多。人际网络的获得和维持是你获得最直接最深入知识的重要来源。要扩大交往圈子，多与朋友交往、沟通、讨论，从而提高自己。人际交往的圈子越大，对这些人的联络管理也就很重要，要充分利用手机、PDA、OA、CRM等工具，资料要及时更新和备份!

3、我的媒体：无论做那一行，都会有相关的媒体，应该注重向媒体学习。例如你做饲料的销售，就应该关注养殖领域和饲料销售方面的媒体有什么新的动向、新的方法，并通过媒体学习这些东西。应该结合自己的工作建立“我的媒体”，用媒体的信息分析你的工作，必将对自己的知识结构和进步有作用。当然媒体良莠不齐，必须拥有自己的判断力去鉴别。

4、互联网：互联网是学习的一件重要工具，要充分利用互联网的强大功能进行学习。互联网上的知识多如牛毛，利用互联网学习必须善用搜索引擎。拿出点时间来好好学习搜索引擎的功能，它的使用有很多技巧。为什么想搜索的内容与实际搜索的内容有那么大差距，为什么有的人可以搜到的信息你却找不到，为什么找同样的东西你比别人用的时间要长充分利用IE的收藏夹，并定期备份收藏夹。

二、建立自己的知识库

1、搜集资料：搜集资料只是知识管理的第一步，对资料和知识进行有效管理才是最重要的，才能提高个人的工作效率。因此，个人知识管理的第二步是建立自己的知识系统架构(储藏知识的仓库)，有助于你将收集到的资料有系统的储存与未来快速的撷取。需要管理的知识资源主要有以下内容：人际交往资源(每个重要亲友、工作关系、社会资源的通讯录、特点与特长等)、通讯管理(书信、电子信件、传真等)、个人时间管理工具(事务提醒、待办事宜、个人备忘录)、网络资源管理(网站管理与连接)、文件档案管理等

2、管理知识资源的不花钱的工具：就是微软的MS Outlook 2002,通过它可以实现个人的人际交往资源管理、个人通讯管理、个人时间管理等功能。大部分人都没有利用到MS Outlook 2002的强大功能，其实各种乱七八糟的信息系统中的好多功能MS Outlook 2002都已经有了，而且比这些系统要好用。对中小企业而言，MS Outlook 甚至可以作为替代OA、CRM等软件的一个折衷办法。

3、下载软件：每个人的工作中都会有许多的个人文件档案需要管理，但都存在硬盘里面，有许多不方便。用IT技术可以帮助个人知识库的建立和管理，也可以帮助个人建立自己的知识库。但个人不可能去找人做个人知识库平台，这样既不经济又不大可能。网上许多可以下载的内容管理系统可以完成大部分个人知识库的功能。橡树实验室知识管理中心(KMCenter)有免费的个人知识库软件可以用。

三、掌握自己的知识

1、第一阶段：我知道，就是我了解这个知识的内容。这个阶段一般掌握的都是理论知识(显性知识)。

2、第二阶段：我会用，能将知识运用于生产中。从第一个层次到第二个层次是一个飞跃。一个动物营养专业的大学生经过在车间实习一段时间，就可以按照书上教的方法做些简单的配方工作。在这个阶段会积累一些经验和教训(隐性知识)。

3、第三阶段：对知识不仅会用，而且可以根据不同的情况灵活运用，将知识的运用做到游刃有余。关于某个专题的隐性知识甚至比显性知识还要多，对知识彻底掌握了。理论知识的利用中能创造新的知识，这种能力才是企业和个人的核心竞争力之所在，而这也正是知识管理中最困难的部分。

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