正版图书主数据管理:企业数据化建设基础 9787121417368 电子工

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作者: 张旭等
出版社: 电子工业出版社
ISBN: 9787121417368
出版时间: 2021-09

版次: 1
装帧: 精装
开本: 16开
纸张: 胶版纸

作者: 张旭等
出版社: 电子工业出版社
ISBN: 9787121417368

出版时间: 2021-09
版次: 1
装帧: 精装

开本: 16开
纸张: 胶版纸

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计算机与互联网

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基本信息
书名:主数据管理:企业数据化建设基础
定价：89元
作者:张旭等
出版社：电子工业出版社
出版日期：2021-09-01
ISBN：9787121417368
字数：
页码：
版次：
装帧：精装
开本：32开
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编辑推荐
适读人群：本书适合所有将要开展和已经开展主数据管理的企业中的人员及相关从业人员阅读、参考，同时本书也适合其他数据化工作者阅读、参考。 1.主数据管理是企业数字化建设的基础。做好了主数据管理可以让数据质量大幅度提升。2.作者做过众多主数据项目，有十几年的主数据管理经验，本书实战性强。
内容提要

目录
认知篇章　主数据的认知方法篇第2章　主数据管理前期调研2.1　企业业务情况2.2　主数据管理情况调研第3章　主数据建模3.1　主数据建模概述3.2　主数据的定义3.3　主数据的编码3.4　主数据的属性3.5　数据的分类规范3.6　主数据的颗粒度问题第4章　主数据管理业务支撑体系建设4.1　业务支撑体系的建设目标4.2　主数据管理组织4.3　主数据的管理流程、维护时间和维护依据4.4　外生主数据的管理特点第5章　主数据管理技术支撑体系建设5.1　技术支撑体系的建设目标5.2　主数据的入口5.3　主数据的管理与汇聚5.4　主数据分发与共享5.5　应用系统获取主数据后的处理5.6　集团型企业主数据技术方案第6章　主数据的历史数据清洗6.1　数据清洗的目的6.2　数据清洗的组织与范围6.3　数据清洗工具第7章　主数据管理项目实施及体系运营7.1　主数据管理项目概述7.2　主数据管理体系的运营数据篇第8章　参照数据和枚举数据8.1　认识参照数据和枚举数据8.2　参照主数据的管理方法8.3　参照数据管理的技术支撑第9章　人员主数据9.1　人员主数据的定义及模型9.2　人员主数据管理的要点9.3　人员主数据管理的组织及流程9.4　人员主数据管理技术解决方案9.5　人员主数据清洗9.6　人员主数据管理FAQ0章　账户主数据管理10.1　账户主数据的定义及模型10.2　账户主数据管理的要点10.3　账户主数据管理的组织及流程10.4　账户主数据管理技术解决方案10.5　账户主数据清洗10.6　账户主数据管理FAQ1章　组织主数据管理11.1　组织主数据的定义及模型11.2　组织主数据管理的要点11.3　组织主数据管理的组织及流程11.4　组织主数据管理技术解决方案11.5　组织主数据清洗11.6　组织主数据管理FAQ2章　客商主数据管理12.1　客商主数据的定义及模型12.2　客商主数据管理的要点12.3　客商主数据管理的组织及流程12.4　客商主数据管理技术解决方案12.5　客商主数据清洗12.6　客商主数据管理FAQ3章　顾客主数据管理13.1　顾客主数据的定义及模型13.2　顾客主数据管理的要点13.3　顾客主数据管理的组织及流程13.4　顾客主数据管理技术解决方案13.5　顾客主数据清洗13.6　顾客主数据管理FAQ4章　产品（商品）主数据管理14.1　产品主数据的定义及模型14.2　产品主数据管理的要点14.3　产品主数据管理的组织及流程14.4　产品主数据管理技术解决方案14.5　产品主数据清洗14.6　产品主数据管理FAQ5章　项目主数据管理6章　资产主数据管理7章　物料主数据管理产品篇8章　主数据管理系统18.1　主数据模型18.2　主数据采集与分发18.3　主数据管理的内容18.4　主数据质量管理18.5　数据关系与稽核18.6　移动端支持18.7　系统与安全管理附录A　主数据服务标准规范示例附录B　企业主数据管理规范示例
作者介绍
袋鼠云合伙人、高级副总裁；中航金网大数据部副总经理、联合实验室副主任；阿里云MVP；用友集团应用集成业务部原总经理、主数据管理专家及业务带头人。技术发烧友：拥有多项技术及算法专利，OSCHINA社区开源技术工具“丁丁主数据查重引擎”作者，“基于副本主数据的数据治理方法”曾获用友技术创新大赛二等奖。方案专家、业务带头人：企业应用集成解决方案专家，企业主数据管理解决方案专家，企业数据中台解决方案专家，“七天学会主数据”系列培训视频作者，曾因营销业绩出众评选为十佳用友人。交付达人：常年奔波在国内各大城市的项目现场，成功主导过中国葛洲坝集团、中国建筑总公司第五工程局，国药集团、上海医药集团、碧桂园、万科、茅台集团、李宁、飞鹤乳业、全友家私、隆平高科等众多国内大型知名企业的数据化相关项目。
序言
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