1、企业信息管理技术方案 Microsoft EIM Solution,王颖 智能云平台高级经理 微软（中国）有限公司,第一部分：企业信息管理EIM理念 第二部分：主数据管理 第三部分：数据质量管理 第四部分：跨平台数据集成 第五部分：数据可视化分析,内容,SQLServer 是7大企业数据平台工具的套装,企业需要可信的，一致的数据,Source of examples: TDWI (2009),由于录入了错误的客户代码导致无法发送账单，一家电信公司每个约损失8百万美元,一家全球的化工企业发现由于无法识别和协调全球的供应商，它们每年在采购折扣上损失数百万美元,由于重复的客户记录，一个保险公司每年在
2、邮寄开销上损失数十万美元（邮费，退信，员工支出）,由于数据不准确导致反复的给客户发送报告，最终使一家信息服务商每年损失50万美元并丢失了客户,一家大银行发现其62的房屋贷款被错误的计算了，导致本金每个月越来越大,一个在中西部的保险公司因为数据是“质疑”的，导致其决策支持系统推迟2年上线,企业信息管理的业务目的,客户数据不一致 系统用户数据不一致 业务定义不一致,低生产力 低效的供应链管理 不一致的客户待遇 客户不满意 浪费销售部门的努力,企业内的每一个系统、应用、甚至业务部门都会收集自己版本的核心业务实体数据。,引入新的产品和服务 营业网点变化 新技术出现并成熟,实现企业信息管理的多个环节,基
3、于知识的数据清理和匹配 数据质量分析,移动BI、领导驾驶舱、自助式分析 数据挖掘,管理数据和维度 快速、容易加载数据,集成部署和管理 改进用户体验,主数据服务,数据质量服务,数据跨系统集成,数据可视化分析,Insights,Integration,Trusted Data,微软EIM解决方案,主数据管理,数据质量管理,数据集成服务,分析服务 报表服务,Power BI R语言数据挖掘,所有功能都集成在一个产品中,数据集成服务SSIS 从多种数据源整合数据 在企业内和云环境上扩展数据集成 数据质量服务DQS 基于业务知识清洗和标准化数据 主数据管理服务MDS 提升业务效率 统一和标准化的数据 I
4、T控制下的业务驱动治理 报表和分析服务等数据可视化服务 做出可信的决策，用可信的，一致的数据支持为用户驱动的商业智能提供支持。,第一部分：企业信息管理EIM理念 第二部分：主数据管理 第三部分：数据质量管理 第四部分：跨平台数据集成 第五部分：数据可视化分析,内容,Customer Oriented Business Cycle 以客户为导向的业务循环,Call Center 呼叫中心,Customer,业务与IT协作是主数据管理的核心,“谁来主导或驱动你的主数据?” 业务/IT协作: 业务为主IT配合: IT为主业务配合: 未知/其他:, Forrester,70%,15%,12%,3%,数
5、据属于业务用户，而不是IT 因为业务用户理解业务领域和实体，他们是最好的数据管家 IT是管理数据存储和整合的最佳人选，但是业务用户应该得到数据治理的授权,核心概念介绍,主数据管理 （MDM Master Data Management）,概念 主数据管理描述了一组流程、技术和解决方案，用于为所有利益相关方（如用户、应用程序、数据仓库、流程以及贸易伙伴）创建并维护业务数据的一致性、完整性、相关性和精确性。,哪些是主数据?,主数据 多系统共享的缓慢改变的参考数据,数据仓库和主数据管理对比,数据仓库,主数据管理,主数据管理和数据仓库不一样，虽然它们是共生的。,消除主数据项目的误解,企业信息的管理模式
6、,形成信息和数据标准,Here we are !,微软MDM功能架构,17,SQL Server Master Data Services,SQL Server Master Data Services,客户熟悉的Microsoft Excel界面: 定义和管理数据实体 验证业务规则,以用户为中心的主数据管理,第一部分：企业信息管理EIM理念 第二部分：主数据管理 第三部分：数据质量管理 第四部分：跨平台数据集成 第五部分：数据可视化分析,内容,常见的数据质量问题,21,微软数据质量DQS 解决方案概念,DQS 架构概览,DQ 客户端,DQS UI,DQ 服务器,RD 服务 API (浏览,设
7、置, 验证),参照数据 API (浏览, 获取, 更新),数据质量服务,DQ 项目存储,DQ 活动项目,Common Knowledge Store,MS 数据域,知识库存储,发布的KB,本地数据域,DQ 引擎,知识发现,数据探查,匹配,清理,参照数据,参照数据据服务,第三方,MS DQ 域存储,参照数据,介绍数据质量服务SQL Server Data Quality Services,直观的，基于向导的客户端工具 发现数据知识 创建知识库 引用外部数据集 清理和匹配数据,结果导出到Excel 验证清洗过的数据 评估匹配的纪录,基于知识的数据质量管理,交互式进行清理 示例,交互式进行清理 -
8、Profiler,知识管理 示例,第一部分：企业信息管理EIM理念 第二部分：主数据管理 第三部分：数据质量管理 第四部分：跨平台数据集成 第五部分：数据可视化分析,内容,SQL Server Integration Services,强大，但在创建集成解决方案时简单易用 由于减少了外部顾问的数量，所以总体成本也可以降低,“Microsofts SQL Server Integration Services (SSIS) ETL product was by far the least likely to require external SI support according to our
9、 survey, with only 9% of respondents saying that they used an SI for implementation, compared with IBMs users employing an SI more than 50% of the time.” Forrester: Enterprise ETL: Evolving and Indispensable To Your Data Management Strategy (May 2010 ),广泛的数据连接,企业数据源: 关系性数据库 SQL Server, Oracle, DB2,
10、MySQL 任何ODBC 或 OLE DB数据源 CDC for SQL Server and Oracle SAP Teradata Flat files XML Excel 文档 云 Web Services SQL Azure Azure Data Market 自定义数据源 过程 通过VST脚本内建了对扩展性的支持,SQL Server Integration Services示例,完整的EIM集成解决方案,DQS提供了流式的数据清洗和转换 MDS通过中间表和订阅视图创建了一个主数据的交换机制 SSIS为装载和抽取主数据提供了一个平台,第一部分：企业信息管理EIM理念 第二部分：主数据
11、管理 第三部分：数据质量管理 第四部分：跨平台数据集成 第五部分：数据可视化分析,内容,Solution Values 价值,Reduce time spent in reconciling data from disparate sources.,Provide a single view of master data.,Improve the data quality, accuracy, and consistency.,Simplify the business processes to use master data.,减少花费在不同来源的数据调和时间。,提供一个主数据的单一视角。,增进数据数据质量、准确性和一致性。,简化使用主数据的业务流程。,EIM如何开始：,业务分析和确定管理模式 确定信息标准 主数据模型的分析和整理 主数据平台接口规范定义数据总线 主数据管理规范体系 主数据管理系统开发,总结,数据输入业务用户，而不是IT 企业内外的集成是可能的 EIM起始和终止于业务用户,
