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數據管理范文第1篇

1．1缺少集中管理

沒有權威的管理機構負責管理地下管線數據。目前國內雖有個別城市成立了地下管線的管理機構，但對數據的管理依然是規劃、國土等部門。缺乏權威機構來管理是造成后續地下管線管理問題的一個重要原因。二是財政體制原因，部分城市的地下管線沒有實現統一管理，經常是誰出錢，誰管理［5］。數據管理不僅存在地域之分，而且在統一數據標準、數據更新范圍和模式上也存在不同的工作方法，影響了數據的統一。三是在地下管線規劃、設計、建設和使用的全過程中，會產生各過程的地下管線數據，這些數據會因需求不同而產生不同的應用。通常城市只注重竣工現狀數據，忽視了設計、施工、規劃等數據，這些數據沒有實現集中管理，在查詢和應用時會造成各種各樣的困難。

1．2數據更新存在盲點

地下管線數據的動態更新有以下幾種模式:1)定期開展地下管線普查工作，按年度或更長時間對一定范圍的地下管線進行調查和測量。這種方式工作量大，涉及面廣，工作難度大，探測精度不高，遺漏在所難免。2)對一定區域的管線進行即時的巡邏補測，發現有管線開挖，即時進行管線測量。這一方式工作量較大，即使組織得當，責任心強能起到一定的作用，但仍然會有遺漏。3)與管線管理單位合作進行管線的跟蹤測量。這一工作針對性強，對于報批的管線可以達到有效管理，未覆土前測量，精度相對較高。但對未報批的管線，卻無法獲取信息。4)通過管線權屬單位申報，補充地下管線數據。這樣做雖然針對性較強，權屬單位的管線遺漏較少，但對于未通知到的權屬單位仍是個盲點［6］。總之，在管線報批管理有遺漏的情況下，目前還難以確保管線數據的齊全。

1．3各階段的地下管線數據信息脫節

城市地下管線建設相對較復雜，流程多，涉及單位和責任人多，過程資料和信息也十分龐雜。研究城市地下管線數據現狀，發現目前管線數據管理的各個階段銜接不好。原因在于過程部門多，管線權屬單位、設計施工監理單位、規劃城管等審批單位、測繪單位、管線數據管理單位間缺乏溝通交流機制，信息傳達不暢，尤其一些重要信息沒有在各單位之間流轉;沒有統一的平臺管線設計、開工、監理、審批等信息，而這些信息是確保地下管線數據獲取和應用的重要保障。

1．4數據不全

通常城市比較重視采集地下管線的現狀竣工數據，但由于種種原因，會造成地下管線數據不齊全，影響了管線數據的使用。一是城市市區地下管線數據相對較全，但縣、鎮和城鄉結合部的地下管線數據不全;二是除了現狀地下管線數據，數據種類還應包括規劃數據、歷史數據、廢棄地下管線數據、施工管線數據、設計審批數據等，在應用中只有地下管線現狀數據有時會顯得數據內容不全;三是部分單位內部的重要地下管線數據經常出現錯漏，如一些工廠內的?；芫€，由于在廠區內部，未納入數據管理。

1．5數據提供使用存在障礙

地下管線數據因其重要性被列為保密數據，造成數據信息傳遞不暢。在管理部門和其他權屬單位、施工設計單位之間，又分屬于不同的網絡，一般單位使用互聯網，國家機關使用政務網或內部網，網絡的不同，造成了許多信息孤島。地下管線數據若無權威部門管理，在提供使用時，有可能會產生費用，影響管線數據的使用。

2地下管線數據管理策略的建議

2．1建立統一的地下管線數據管理制度

確定地下管線數據的管理責任;建立城市地下管線數據溝通機制，定期數據更新情況;統一各項工作標準。數據更新的責任應由權屬單位承擔，地下管線數據應經權威部門的檢測后才能入庫。與地下管線數據有關的部門應各司其職，合理分工和履行責任。

2．2強化地下管線竣工測量制度

建立地下管線數據的信息獲取和反饋機制。遺漏的地下管線數據能很快發現，新建改建地下管線工程能很快申報，打通審批、設計、測量、入庫和應用的各個環節，消滅每個環節存在的漏洞，真正實現地下管線竣工測量的全覆蓋。

2．3建設地下管線數據專用網絡

地下管線數據屬于保密資料，不能在互聯網上傳輸。但從現實情況看，管理部門、權屬部門之間信息溝通不暢是造成管線數據難以管理的重要原因。目前城市的電信網絡都比較發達，建設相對保密的地下管線數據專用網絡的成本并不高。

2．4擴大地下管線數據管理的種類

現狀竣工管線數據依然是數據管理的重點，但與此同時，應考慮將規劃管線數據、設計和審批管線數據、歷史和廢棄管線數據都納入管理范圍。地下管線數據應考慮與地面管線數據同時采集，以利于管線數據的提供使用。

2．5建設與地下管線有關部門的信息系統

信息系統不能局限于某個部門，管理部門應包含規劃、城管、發改和安監等部門。權屬單位應通過專網聯通，并賦予一定的責任。設計和測繪單位也應一并納入，便于管線數據的采集和入庫。多方協作，方能做到城市地下管線數據的齊全和準確。

3結語

數據管理范文第2篇

關鍵詞：GIS；WebService；房產測繪數據管理

0前言

房產測繪的主要任務是利用測量技術測算房產面積，隨著計算機制圖技術在測繪領域應用的飛速發展，目前的房

產測繪成圖基本依賴于計算機制圖技術完成。廈門市很早就采用計算機制圖來生產房產平面圖，時至今日積累了數量相當巨大的房產測繪電子版數據，這些數據是在不同的歷史階段形成的，缺乏統一的規范，數據格式也較混亂，大部分圖形數據和測算表數據分別以獨立的文件存放，二次利用不易，同時由于缺乏必要的管理系統，在房產轉移登記的產權配圖工作中這些既存的數據利用率很低。目前的配圖工作主要還是依賴于紙介質檔案，采用復印圖紙、手工填寫產籍調查表、手工畫紅線方式。這種方式工作效率低，而且容易出錯。為減輕配圖工作的壓力，減少配圖工作量，減少配圖差錯率，迫切需要構建一套有效的房產測繪數據管理系統，并將現有的數據整理進系統，以充分發揮房產測繪數據應有的功能。

1現有解決思路

經過多年的發展，計算機技術在房產測繪領域應用已經相當成熟，從早期的僅用于制圖到利用計算機技術實現面積分攤計算的自動化，再到房產測繪綜合管理都有成功案例，市場上有很多僅實現單一計算功能的軟件，也有不少實現結合計算功能的綜合管理功能的軟件。目前實現房產測繪管理類的思路主要有如下幾種：

（1）擴展原有以實現面積計算功能為主的軟件，實現測繪數據管理功能。因為早期計算機技術在房產測繪領域的應用主要是為了解決房產測繪面積分攤計算自動化問題，發展到現在這類實現計算功能的軟件發展已經很成熟了，隨著數據的積累，管理功能的缺失帶來的數據利用的問題越來越突出，所以很多軟件都針對數據管理方面做了相應擴充。但這類軟件大多是基于AutoCAD基礎上二次開發，而AutoCAD軟件自身對數據管理的支持就比較弱；其次這類軟件對操作人員的水平要求也比較高，平面圖打印功能也不夠友好，所以在產權配圖工作中的應用就顯得比較不容易。

（2）基于原有的MIS系統，結合已有的管理系統的功能，擴充房產測繪數據管理功能，主要是擴充房產面積計算功能。但原有的很多MIS系統都是基于數據庫下的文本系統，與圖形結合不易，擴充后的系統房產制圖方面功能顯得稍弱，系統開發難度也比較大。

上述思路基本都著眼于優先解決面積計算功能，基本是以房屋具有共同分攤的棟為基本單元，而不是以戶室即產權單元為基本單元。同時擴充的管理系統與原有的系統都是緊耦合的，獨立性差，數據的互操作性較差，再有就是這些系統因為基本沒有采用GIS與地籍系統進行結合，無法較好的實現基于GIS的各種查詢和管理功能。為此，筆者在此提出一種基于GIS結合WebService技術的房產測繪管理系統解決思路。以期能充分利用已有的和正在生產的房產測繪數據，同時又對現有系統的影響最小。

2基于GIS結合WebService技術的解決思路

該思路的主要內容是：根據各個系統側重點不同，將各個系統作為獨立的子系統，將房產測繪管理相關的系統分為面積測算子系統、房產測繪流程管理子系統、房產測繪數據管理子系統，各子系統之間也以松散耦合方式聯系，房產測繪管理系統與地籍系統，產權交易登記系統等MIS系統也以松散耦合方式聯系，各系統以webservice方式對外提供自己的數據服務。以宗地－樓盤（棟）－戶室（產權單元）為各個系統之間的聯系，利用GIS數據實現房產測繪數據與地籍宗地數據和交易登記數據的掛接，實現圖形數據與屬性數據的圖屬互查，為整個房地產權籍管理提供完善可靠的地籍和房產測繪基礎數據。在測繪管理系統中，目前面積測算已經有很多成熟軟件，大多基于AutoCAD二次開發，成果一般以文件形式存儲。采用子系統方式，可以將面積測算部分當作獨立的一個子系統，而將成果文件作為數據管理系統中的一個屬性字段直接存儲，當需要打開測算數據的時候，直接從系統中取出讀入到測算軟件中。采用這種方式可以在不改變現有的測算軟件實現數據的集中式存儲，作業人員不需熟悉新的軟件操作；同時又可以避免將測繪管理系統綁定在一個平臺上，使系統開發的選擇具有極大的靈活性，測算軟件的選擇也具有極大的靈活性。

流程管理主要涉及面積測算和配圖的業務流程管理，包括測算軟件數據上載、下載、變更等的流程管理，與一般的業務審批型OA沒有什么大的區別，既可以獨立開發，也可以與測繪數據管理結合在一起開發，技術也很成熟，這里不再贅述。

數據管理是房產測繪管理的核心，為實現測繪數據的充分利用，這里要關注的是如何管理各戶室單元的平面圖?，F有的很多系統是直接用測算軟件的圖形格式管理，但由于測算軟件是以棟或整個項目作為一個文件對象存儲，這樣在需要打開一個戶室單元平面圖的時候需要打開整各項目或整棟樓的圖形數據，找到需要的單元，采用這種方式帶來的弊端是數據傳輸量大，在需要查閱戶室平面圖的時候需要依賴測算軟件來打開，不容易避免誤操作或者其他原因導致對整個圖形文件的破壞?？紤]到數據管理關注的是戶室單元的信息，而且在面積測算經過審核提交后，變化的機率很小，因此筆者提出通過測算軟件直接生成每個戶室單元的既定內容和比例尺的戶室平面圖文件，在數據管理系統中直接存儲平面圖文件雖然帶來一定程度的數據冗余，但帶來的好處是顯而易見的，首先數據利用更加容易，只打開需要的戶室平面圖而不打開其他的圖形信息，其次在需要查閱平面圖的時候也無需依賴測算軟件來打開，最后是原有的數據整理也容易，只需利用原有的測算軟件生成每個戶室平面圖即可，而無需改變原有的圖形格式。平面圖文件格式可以采用Adobe的PDF和微軟的MDI格式，采用這兩種格式是因為PDF和MDI格式都是以矢量形式存儲圖形，圖形打印效果好，打開也容易。采用JPG或BMP的打印效果都比較差。另外PDF和MDI格式在指定了比例尺和紙張大小之后，打印的時候可以按照真實的比例打印。

測繪數據管理系統通過宗地代碼與地籍宗地系統聯系，通過樓盤代碼與交易登記系統聯系，這兩個方面的聯系都需要基于GIS技術才能實現圖屬互查功能。主要實現思路是：通過在測繪系統中存放宗地代碼，即可查詢到地籍宗地系統的相關宗地信息。在交易登記系統中存放宗地代碼和樓盤代碼，在交易登記系統中就可以查詢到相關的宗地信息和測繪數據。測繪數據管理系統中其他方面文字屬性的內容都是采用數據庫管理方式實現，與普通的MIS系統沒什么差別，這里不再贅述。

3結束語

采用上述方式搭建的系統具有極大的靈活性，能簡化系統的部署，而且相互之間能有機聯系。在未來，可以在測繪數據管理系統中增加三維圖形等內容，就能實現對真實樓盤的三維模擬，使管理更加直觀。

參考文獻

數據管理范文第3篇

【關鍵詞】電子商務 數據管理

大數據時代的到來改變了人們對數據的認識和態度，電子商務作為大數據產生的主要來源之一，其發展狀態及趨勢越來越被人們所關注。電子商務數據每年增長約60%，但數據利用卻不足5%，人們迫切希望通過數據的力量來解決一些發展道路上遇到的瓶頸問題。數據的價值逐漸被人們所重視，數據的客觀性、真實性、可靠性為電子商務的數據服務提供了堅實的“物質基礎”，繼而發展成為一種產業。那么大數據時代進行數據存儲方式、讀取方式、分析方式的創新以及增加數據服務模式已經成為大勢所趨，本文正是對上述問題進行初步研究。

一、數據存儲方式

隨著Web2.0時代的到來，傳統的數據存儲模式已經不能夠應付規模龐大的數據流。存儲設備的成本增加，數據洪期的不預定型，結構化數據與非結構化數據混雜等因素讓存儲不得不做出徹底的變革。

為了減少存儲成本，提高存儲容量和存儲空間利用率，人們利用虛擬化技術對存儲設備進行改造，將所有存儲空間作為一個資源池，可以自由的配置存儲設備空間。虛擬化技術主要利用軟件實現對存儲資源的控制，根據實際需要可以將軟件安裝在相應的硬件設備之上。為提高一些性能較為低下的設備利用率，可以通過網絡將這些設備連接起來，作為數據存儲的載體。例如San系統，集群系統。San系統與集群系統都可以實現數據共享和訪問，并可以對存儲空間進行自由的擴展，但是San系統可以支持不同客戶端的操作系統，擴展范圍更加廣泛，運用更加靈活。

San網絡存儲由服務器、存儲、互連組成，利用光纖通道實現對存儲設備的管理，既可以實現服務器到存儲的數據傳輸，也可以實現服務器到服務器的數據通信。San網絡采用雙環方式及數據遠程備份，增加了數據安全性。San對于磁盤進行虛擬化，可以讓磁盤同步存儲數據，加速了磁盤讀/寫操作的效率。

二、數據讀取方式

現階段，電子商務的數據存儲方式大多依靠廣泛使用的關系型數據庫。關系型數據庫采用關系模型，在結構上更容易理解，而其使用的數據庫操作語言SQL也廣泛被人們所接受。由于其對數據類型等多方面的嚴謹性，減少了使得數據庫的維護量，提高了數據管理效率。

然而，隨著電子商務的飛速發展，數據量的巨增，給關系數據庫的I/O端口造成了很大的壓力。其次，在對數據的查詢操作上，尤其是一些大表的嵌套查詢，效率非常低。由于龐大的數據量，對數據庫的維護造成了一定影響，數據庫無法動態擴展其存儲空間及提高其負載能力。數據庫升級和往往要進行停機維護，導致業務的中斷。

近年來，非關系型數據庫及分布式存儲的出現可以解決傳統關系型數據庫存在的問題。NoSQL數據庫是為了解決大規模數據集的管理，包括對數據的存儲及并發控制。而數據的多樣化，非結構化等難題，給大數據處理及分析帶來了挑戰?，F在NoSQL類型有很多，且各自擁有各自的技術優勢，數據管理者要結合自己的需求選擇好合適的NoSQL數據庫，才能體現非關系型數據庫具備的優勢。NoSQL數據庫主要分為：鍵值存儲數據庫，列存儲數據庫，文檔型數據庫，圖形數據庫等。NoSQL數據庫并沒有一個統一的架構，兩種NoSQL數據庫之間的不同，甚至遠遠超過兩種關系型數據庫的不同。NoSQL沒有高低之分，只能合理地使用NoSQL到適合的場合，才能充分發揮NoSQL的優勢。

現在比較常用的NoSQL數據庫主要是Redis，Leveldb， Mongodb，HBase。HBase作為Hadoop的子項目，適合于非結構化的數據存儲。HBase的一大特點是基于列的模式，這樣可以增強數據庫的擴展性，提高數據庫的存儲效率。而且，HBase作為分布式數據庫可以在廉價服務器上搭建起規模龐大且結構化的存儲集群。

三、數據分析方式

大數據時代下，人們對數據的態度有了很大改變，對數據的研究由追尋因果向數據相關性轉變。然而，對于電子商務來說，需求關系的分析是電商市場一個重要因素，仍然不可或缺。電子商務數據包含了客戶的基本信息、消費信息、商家的產品信息、金融交易信息等結構化或非結構化數據。對電子商務數據的分析可分為幾個方面：

（1）流量數據分析，包含了對電子商務網站的流量，點擊率等數據的分析。流量的大小可以反映商品的推廣程度，但是，為檢測一些為提高點擊率的惡意、虛假行為，需要對流量來源等數據進行分析，確保點擊率能真實反映產品推廣程度。網站到達率，二跳率，pv/ip值等數據都可反映商品宣傳的效果。

（2）網站數據分析，網站數據最能直接反映商品推廣效率，商品質量及商品銷售情況等重要信息。各式各樣的電商產品琳瑯滿目，客戶往往會陷入難以抉擇的尷尬局面，難以達成交易。通過對網站數據的分析，可以更好的了解客戶的真實需求和偏好，并制定相應的營銷策略，更好的將商品推銷至客戶。

（3）信用數據分析，無論是客戶還是商家，信用都代表了其交易的真誠度和可靠性。信用主要以交易量及交易評價作為依據。面對日益競爭激烈的電商市場，商家為了提高自身的銷售額，難免采用一些不正當手段，通過構造虛假評論信息來提升自己和打擊對手。通過對評價數據的分析，可以判斷其評價的真實性，避免了一些商家通過炒作來提高自身信用和客戶惡意評價等行為帶來的影響。

四、數據服務模式

數據管理范文第4篇

關鍵詞：財務分析指標；內部分析指標體系；外部分析指標體系。

企業財務分析的內容包括：

a.外部分析內容。企業償債能力分析；企業盈利能力分析；企業資產運用效率分析；社會貢獻能力分析；企業綜合實力分析。

b.內部分析內容。除以上外部分析內容外，還包括：企業籌資分析；企業投資分析。

另外，內部分析內容還應有：企業經營預算執行情況分析；財務狀況和財務成果形成原因分析。

c.專題分析。隨著市場經濟的發展，企業將會遇到許多新情況、新問題。企業和外部信息使用者可根據自身的特點，結合特定的目標選取特定的資料及內容，有針對性地進行一些專題分析。

如公司財務信息質量分析、資本資產結構優化分析等。d.關于財務分析與相關學科關系的探討。隨著市場經濟改革的深入，我國財會學界學科體系的改革也進入一個新的階段，由20世紀80年代初期的財務會計之爭深入到各二級學科，這是理論發展的必然。學科的分分合合是由于環境的變遷，歷史的發展而致，是科學發展的客觀規律。進入20世紀到90年代，財會論壇上就有財務分析要獨立成科的微弱聲音，到了現在，對此論題的討論越來越熱烈，且似乎已達成共識，即由于市場機制、競爭機制的逐步完善，財務分析必須獨立出來。那么，獨立的財務分析學科在財會學眾多學科中地位如何，包括哪些內容，與其原附著的學科關系如何？這不是一個簡單的減法問題，而是一個漫長的選擇和甄別的過程。

1內部分析指標體系。

內部指標體系的設置，主要是為滿足企業內部管理的需要，可根據企業所在行業的特點和管理的特殊需要靈活設置，其內容相當廣泛。

一般說來，可從籌資、投資等方面設置。

1.1企業籌資分析。

在市場經濟體制下，企業經營所需資金需靠企業自己來籌集，這樣，籌資分析便成為企業財務分析中的一項重要內容。在籌資分析中，首先要分析企業的資金需要量，其次分析企業未來的財務狀況和獲利能力；再次分析企業的資金成本和籌資風險；最后確定一個合理的籌資方案并與資金供應者進行協商，使企業籌資活動順利進行?？稍O置籌資結構比率、資金成本率等指標。

1.2企業投資分析。

企業對投資活動首先應進行可行性分析，為投資決策提供依據，這是投資分析的重點；其次應對投資活動進行事中分析，以控制投資規模，提高投資效益；最后對投資活動進行事后分析，以考核投資效果、評價投資業績，為改善企業今后的投資決策提供依據。企業在投資分析時一般需考慮貨幣時間價值、投資的風險價值、資金成本和現金流量等財務因素。在投資階段為考察投資方案的可行，可設置內含報酬率，為考察投資的收益可設置投資報酬率、投資回收期等指標。

2外部分析指標體系。

2.1企業償債能力。

分析企業償債能力是指企業償還其債務的能力，通過對它的分析，能揭示企業財務風險的大小。按債務償還期限的長短，又將其分為短期償債能力與長期償債能力。

2.1.1短期償債能力，是指一個企業以流動資產支付流動負債的能力。設置該指標對外部信息需要者非常重要。對于企業來講，該指標也至關重要，短期償債能力的大小，主要取決于企業營運資金的大小以及資產變現速度的高低。

另外，可動用的銀行貸款指標，準備很快變現的長期資產、償債能力的聲譽、未作記錄的或有負債、擔保責任引起的負債、未決訴訟等對它也有影響。短期償債能力通常設置以下指標：流動比率；速動或酸性測驗比率；現金比率。

2.1.2長期償債能力，是指企業以資產或勞務支付長期債務的能力。對長期償債能力進行分析是因為企業的利潤與其有緊密的聯系，分析長期償債能力時不能不重視企業的獲利能力，這是因為企業的現金流入量最終取決于能夠獲得的利潤，現金流出量最終取決于必須付出的成本。此外，債務與資本的比例也是極其重要的。影響企業長期償債能力的因素很多，除資產、負債、股東權益外。還有長期租賃、擔保責任、或有項目等因素。長期償債能力指標有：已獲利息倍數；資產負債率；產權比率；有形凈值債務率。

2.2企業資產運用效率分析。

資產運用效率是指對企業總資產或部分資產的運用效率和周轉情況所作的分析。企業經管的目的在于有效運用各項資產獲得最大的利潤。利潤主要來源于營業收入，企業必須憑借資產、運用資產才能取得營業收入。資產周轉速度越快，表示其運用效率越高，利潤越大。企業運用各項資產有無過量投資？有無因設備短缺而導致生產不足？有無因資產閑置而導致利潤降低？凡此各種問題，皆為企業管理者、投資者、債權人及其他相關人士所關切。通過分析資產運用效率，則可以評價企業營業收入與各項營運資產是否保持合理關系，考察企業運用各項資產效率的高低。資產運用效率指標有：存貨周轉率；應收帳款周轉率；流動資產周轉率；固定資產周轉率；總資產周轉率。

2.3盈利能力分析。

盈利能力分析是指對企業盈利能力和盈利分配情況所作的分析。它是企業財務結構和經營績效的綜合表現。企業經營之目的，在于使企業盈利且使其經營與規模不斷成長與發展。

各方信息使用者無不對企業盈利程度寄與莫大的關切。投資者關心企業賺取利潤的多少并重視對利潤的分析，是因為他們的投資報酬是從中支付的，如果是股票上市公司，企業盈列增加還能使股票市價上升，從而使投資者獲得資本收益。對于債權人來講，利潤是企業償債能力的重要來源。政府有關部門關心的則是微觀和宏觀的經濟效益以及各種稅費上交的可靠性。對于企業管理者來講，可通過對盈利能力的分析，來評價判斷企業的經營成果，分析變化原因，總結經驗教訓，不斷提高企業獲利水平。它是管理者經營業績和管理效能的集中表現。對于職工來講，則是豐厚報酬及資金的來源，并可保證工作的穩定。它也是集體福利設施的不斷完善的重要保障。

企業盈利能力分析指標可從一般企業及股票上市公司兩方面制定。一般企業盈利能力指標有：銷售利潤率；成本費用利潤率；資產總額利潤率；資本金利潤率；權益利潤率。股票上市公司除上述指標外，還可借助以下指標：每股盈余；每股股利；市盈率；股東權益報酬率；股利支付率；留存盈利比率。

2.4社會貢獻能力分析。

社會貢獻能力是從國家或社會的角度衡量企業對國家或社會的貢獻水平。企業的目標是追求最大的利潤。但作為社會主義國家的企業，單純的片面的追求企業個體的經濟效益是不行的，還必須包括對社會的貢獻。對盈利企業可用實現利稅來衡量，但對一些主要體現為社會效益的企業講，則無法適用。故為此設計的社會貢獻率、社會積累率可兼顧反映企業經濟效益和社會效益兩個方面對國家、社會的貢獻情況。

2.5綜合財務能力分析。

數據管理范文第5篇

Gartner的研究報告顯示，公共數據管理應被視為實現企業內信息管理戰略的一部分，沒有廣泛的企業信息管理和基礎架構的支持，公共數據管理解決方案將不能有效的維持高質量和可重用性的數據。圖5為2012年Gartner的關于公共數據管理技術的成熟度曲線?？v觀公共數據管理技術成熟度曲線，公共數據管理市場正在逐步走向成熟。雖然在兩年之內還沒有新的技術出現，但是從整體上看，公共數據管理市場仍具有可開發的潛力。2012年的公共數據管理技術成熟度曲線的特點是，有些技術在高峰期到達前就已過時，這些技術將被更廣泛的公共數據管理技術所替代，如多域公共數據管理解決方案。使用低質量的公共數據去改善業務過程只會導致低預期的結果，所以維護單一版本的公共數據是非常有必要的。

2公共數據管理體系

公共數據管理體系主要涵蓋了公共數據標準、管理組織、管理流程和質量管理4部分，旨在創建企業級信息視圖，建立一個有效的端到端的數據管理體系，在整個數據生命周期內采用一項綜合、協調且有計劃的方案，從而提升決策過程中所需數據的一致性和可信度，提升數據的安全性及質量水平，將數據對收入的貢獻潛力最大化。2.1公共數據標準體系2.1.1公共數據標準識別企業公共數據編碼標準體系是基于企業業務運作及管理需求而建立的，首先以各項業務分析作為關鍵輸入，分析出核心業務組件(CBM)模型，而后根據公共數據識別的原則定位各業務相關的公共數據對象，并按照公共數據分類的原則，從公共數據共享的業務領域、信息系統范圍等角度出發，篩選出公共數據，最后從現行標準、應用集成情況、數據責任人、管理流程及平臺支持維度對每一項公共數據對象進行詳細分析，確定管理策略，制定公共數據標準，進而形成公共數據標準體系。2.1.2公共數據標準體系企業公共數據通常包括人、財、物、業務伙伴和基礎數據5個方面，代表了企業整個層面公共的業務實體，跨業務領域、跨信息系統。因此公共數據標準是應用于多個信息系統的基礎類標準，需在整個企業范圍內統一制定，并嚴格執行。2.1.3公共數據標準管理流程公共數據編碼標準管理流程一般包括注冊與立項、制修訂與、宣貫與執行、檢查與復審、使用與維護等5個階段，實現公共數據的全生命周期管理(圖6)。2.2公共數據管理組織和職責在公共數據管理過程中，從標準的制定到標準的執行會涉及標準和數據責任部門、標準部門、標準執行部門3個重要的角色。通常標準和數據責任部門是財務、采購部門，主要負責公共數據編碼標準的制修訂、解釋和監督執行。企業的標準化管理機構負責標準，標準由企業的各級公共數據責任部門分級負責執行。在整個組織體系中，標準和數據責任部門(DataOwner)直接影響公共數據管理的最終效果和管理水平。實踐證明，最有效的公共數據責任部門是業務與管理高度統一的部門，但具體企業還需具體分析。2.3公共數據編碼管理根據企業業務管理特點和要求的不同，公共數據將采取集中制、審批制和備案制3種管理方式，歸口業務管理部門將按不同的方式對公共數據進行編碼。公共數據管理從公共數據的業務活動出發，逐個分析各節點的業務需求，為數據標準、數據質量、管理體系及系統功能的提升提供需求指導和應用思路。圖7展現了數據從產生到消亡的生命周期管理。2.4公共數據質量管理數據質量管理主要從事前防范、事中監控及事后治理3個方向進行管理。，管控流程一般主要包括數據質量監控、數據質量分析、數據清理及長效保證4個環節(圖8)。

3公共數據管理系統建設

企業要實現公共數據管理，需搭建相應的系統用于公共數據的申請、審批和集成管理。公共數據管理系統包含公共數據的查詢、申請、審批、、質量管控和集成等功能，通過企業服務總線實現與企業各信息系統的集成，為各集成系統提供公共數據編碼服務(圖9)。通過公共數據管理系統的建設，不僅可以落實企業公共數據標準的執行、規范公共數據管理流程，還能最大化發揮公共數據管理的實施效益，為企業應用系統集成應用和信息共享奠定堅實的數據基礎。

4總結