时间：2023-05-30 09:35:31
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇主数据管理，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
主数据管理（Master Data Management ，MDM)是一个正在快速成长的领域。由于非常看好这个市场，Oracle、IBM、SAP都推出了此类产品，同时，很多系统集成商也纷纷给自己的产品贴上MDM的标签，提供各种解决方案。然而，对最终用户来说，要用好这项技术，选择合适的软件产品并成功地部署它仅仅是第一步。
MDM是一门综合性的技术，它提供一系列方法和流程来保证整个企业最重要的那部分数据准确、完整和一致，而不论它位于企业的哪个部门、哪个系统、哪个数据库、哪个流程中或者哪个渠道中。然而，一个大型企业的经营活动要涉及众多部门，就必然涉及方方面面的关系。经验表明，要想让MDM项目成功，必须考虑这些问题，而且必须理顺这些关系。
正如一个成功的项目背后必然有一位有经验的项目经理一样，一个成功的MDM项目也需要有一位能处理好组织内各种关系的负责人，他要推动项目进行，要获得组织的高级管理人员的支持，他还要让业务人员把项目当成自己的事情。他要解决组织面临的文化问题，要平衡好项目眼前的成功与组织的长期目标以及组织的IT架构之间的一致性，避免MDM成为组织的一个新的数据孤岛。
在MDM项目中一个常犯的错误是，没有对项目背后的非技术因素给予足够的重视。换句话说，在MDM项目中，你会看到与很多要涉及业务和IT部门的大型项目一样的各种明争暗斗，包括争夺“位子”、争夺人事控制权等等。事实上，MDM项目结果很有可能一塌糊涂，因为通常这样的项目要涉及市场、销售、财务、客户服务以及其他一些公司内很有权利的部门。从某种程度上，MDM很可能是组织内最需要讲究理顺各种关系的项目之一。
理顺各种关系
MDM项目的第一步是要理解项目的目标，并制订项目计划。既然已经认识到解决MDM项目中各种非技术问题的重要性，那就要好好对此进行规划。比如，要找出对项目有着重要影响的人，如销售人员、财务人员甚至操作人员。如果公司非常大，一定要把所有与项目有关的人考虑进来。
找来组织的架构图（如果没有现存的就需要自己动手画一个），找出每个业务的负责人和他们的直接上级，然后在图上标注他们之间的相互关系，包括个人的以及业务上的。这里并不要求非常详细，其目标就是做到心中有数，免得遇到问题时措手不及。
从政治或者说关系这个角度来考虑MDM项目时，必须牢记，你的项目分成两个阶段，一个是项目进行阶段（包括项目前期规划和实现），另一个是项目的持续维护。有一些项目失败就失败在，他们认为项目一旦部署完成就大功告成了。而实际上，这才是刚刚开始。
在MDM项目中还需要考虑数据治理的问题，这需要一些时间和精力。具体工作包括找出数据的所有者、解决争端和各种问题，以及在组织内制订信息管理的规章制度、安全规定和数据质量的规定等。
不管是项目的开始还是项目的进行阶段都会用到的两个重要方法是培训和沟通。这方面的最佳实践包括：建立新闻组和内部门户、召开午餐会以及出席公司内部的部门会议等。大型的CRM和ERP项目采用的很多方法都可以借鉴，这些方法通常会很有效。一个精心组织的变更管理可以避免组织内部陷入无谓争斗。
负责人要在组织内部承担起MDM布道者的角色。要准备各种时段的演讲，既有60分钟、30分钟、也有15分钟、5分钟的演讲稿，以利用各种机会来培训组织内部的员工，告诉他们MDM是什么、本组织关于MDM有什么样的战略计划，同时还要使用各种沟通和通信工具保证各种人员了解你的MDM项目。
对大多数人来说，MDM听起来很陌生，因此，项目负责人还要走出去，找出MDM带来的业务价值，如提高经营收入、更好地与战略进行融合、降低成本、改善客户满意度、更容易地满足法规的要求等，可以是文档，也可以是数据，找到后公布出来，以让更多人了解。
尽管“做同时宣传”要比仅仅只是“做”要困难得多，但是，这样做是值得的。因为，一般而言，如果一个项目很明显能够帮助解决企业面临的问题、增加收入，那么就不应该遭受批评也不会被消减预算。因为有了效益，项目就有了继续进行的充分理由。
重视数据治理
上面比较多地考虑了各种关系，接下来还要考虑数据治理的方法。很多成功地完成了MDM项目的公司都非常重视数据治理，它们认为好的数据治理方法是MDM项目成功的前提和保证。
尽管具体的名字可能有所不同，但大多数公司都建立了一个三层的数据治理架构：高管级的数据治理指导委员会、中层数据治理委员会和具体的管理数据的业务人员及IT人员。具体负责数据管理的人员会出席数据治理委员会，数据治理委员的成员也会出席更高级别的数据指导委员会。
也许上述组织架构适合你的公司，也有可能不适合你的公司，但无论如何，你都应该设法让公司高层进入数据治理指导委员会，他们将是保证数据治理委员会正常工作的关键，同时也有助于制订相应的策略，帮助找到合适的业务人员和IT人员来执行这些策略和日常的数据治理工作。
数据治理指导委员会负责解决数据治理委员会解决不了的问题。指导委员会不定期召开会议（每月或者每季度），初期，会议可能会频繁一些。数据治理指导委员会通常解决的是些根本性的问题，如“谁是数据的第一负责人”、“谁是某些数据的最终决策人”等。
数据治理委员会通常要有一位能把业务部门和IT部门召集到一起的高层领导。这个负责人领导数据治理人员和数据的所有者一起执行数据治理的有关策略。负责数据治理具体工作的人员可以是来自于公司总部，也可以来自于各个业务部门或者IT部门。
这里有一个挑战是，项目负责人很少有权利从外面雇佣新人。因此，只能从现有的人中挑选。因此，那些参与过数据治理项目的人，哪怕只是有限地参与或者在某个应用或者某些功能方面参与过的员工都应该列入你的候选名单，最后从中挑选你认为合适的人选，并根据每个人的情况安排合适的任务。
与公司战略保持一致
关键词：主数据；行业企业；管理体系；数据服务
近年来，随着企业信息化建设工作的不断推进，各行各业已意识到信息资源作为生产要素、无形资产和社会财富，与能源、材料资源同等重要，是重要的现代战略资源。建筑行业企业普遍实现了企业内外WEB站点，MIS系统已形成初步规模，有些建筑行业企业为适应数字化转型，还特别新上线了SAP，实现了进销存管理一体化，企业的产品开发创造能力、企业经营管理能力和国际竞争综合实力进一步提升。然而随着信息资源的不断利用与开发，信息系统日臻完善，信息资源也日渐庞大，出现了信息资源的综合利用程度低，系统内部、系统外部数据不一致，信息难以共享和交换等情况，甚至“信息孤岛”。因此，各行各业迫切需要对数据进行有序管理，提高数据服务质量，进而促进企业效益的不断提高。
一、主数据内涵和重要性
主数据（MasterData）是用于定义企业核心业务实体的数据，具有高业务价值，是可在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且往往存在于多个异构的应用系统中，如客户、员工、合作伙伴、产品、物料等。主数据管理（MasterDataManagement）的目的是协调和管理与企业核心业务实体相关的系统记录以及系统登录中的数据和元数据。有规划、统一的主数据能够促进企业数据源头管理、业务流程的规范化，进而支撑企业的业务分析、管理创新、模式创新和业务决策等。
二、建筑行业企业主数据管理需求分析
（一）建筑行业企业主数据分类分析
建筑行业企业包含人员、组织机构、供应商、客户、成本中心、利润中心、会计科目、项目8类主数据，后续根据不同企业需求进行拓展延伸。为不失一般性，笔者在此以这8类主数据构建管理模型及其逻辑，各类主数据描述如下。1.人员人员数据在企业各个应用系统都会用到，通常情况下由企业人力资源部或办公室在人力资源系统进行源头管理维护，但是从目前大多企业情况来看，企业内部存在编码不唯一的现象，如在财务系统人员编号A001为张三，张三在设备管理系统中人员编号又为1003，这就导致人员数据无法共享。2.组织机构组织机构主数据也是应用广泛的一类主数据，在大多数应用系统中使用，通常也由人力资源系统进行源头管理，但是缺乏分享共享机制，很多企业在应用过程中也存在数据不一致的情况。3.供应商和客户供应商和客户这两类主数据通常在进销存类、客户关系类、财务类系统、物流类系统等应用系统中使用，维护好这两类数据才能实现产供销一体化。4.成本中心和利润中心成本中心和利润中心主数据通常在财务类系统、HR系统考核等系统中使用，维护好这两类主数据才能开展部门绩效考核。5.会计科目会计科目通常包括两类：一类是财政部设定的科目，另一类是企业内部为了更高效率结算进行企业和内部设定的更细的科目（也称之为非银行科目），主要在财务类系统中使用。6.项目项目主数据大部分没有实现统一管理，有些在设计系统、项目管理系统、合同管理系统、财务系统，大多没有统一编码，没有统一对应起来，因此企业无法实施从设计、建设到销售全链条的信息化建设。
（二）各类主数据管理功能需求分析
为不失一般性，下文以某一建筑行业企业的“供应商”住宿管理功能需求为例进行分析，具体如下。1.数据源和责任部门分析该企业的供应商主数据的数据源在OA系统和SAP系统均有，供应商主数据的编码是来自于SAP系统，供应商主数据的其他数据则来源于OA系统。该类主数据的责任部门是市场部。2.业务流程分析整个数据处理流程为：供应商主数据信息的产生由申请人通过OA系统提交申请、市场部会审、ERP处数据组审核、SAP用户返回供应商主数据编码以及SRM系统用户名和密码、信息中心部门授予VPN账户和密码等步骤组成，最后反馈给申请人。3.涉及的表单和数据项供应商主数据涉及的表单和数据项至少有：申请人姓名和联系电话，公司名称、公司简称、注册资本、法人代表、税务登记证代码、电话号码、传真号码、地址，审批后的相关信息如供应商代码、VPN账户和密码、SRM用户名和密码等。其中申请人姓名和联系电话、公司名称、公司简称、注册资本、法人代表、税务登记证代码、电话号码、传真号码、地址等数据项是必填项。4.与其他系统的关系其他业务系统需要供应商主数据信息，以SAP系统中的为准，当前SAP系统没有为其他应用系统提供供应商主数据的标准接口。5.存在的问题供应商主数据当前存在的主要问题有：没有提供标准接口，无法供其他应用系统读取数据；在申请主数据过程中，有些数据项没有进行格式化、规范化，如邮箱作为申请过程中的数据项，用户即使输入格式有误也没有提示；没有集中化管理核心数据，容易出现信息更新滞后、数据不统一、不完整等情况；在当前管理模式下，不便于进行供应商主数据的维护、清洗、数据共享与交换等工作。将供应商主数据纳入住宿管理系统统一管理，上述问题将会得到解决。
三、建筑行业企业主数据管理体系设计
（一）建筑行业企业主数据管理模型设计
为了能够统一主数据管理，需要建设主数据管理平台，实现各类主数据的统一全生命周期管理，如申请、审核、分发、冻结、停用，规范各类主数据管理，保证管理质量，并提供智能报表、数据导出、应用监控等。对于建筑行业企业来说，其管理模型构建如图1所示。建筑行业企业管理平台的数据管理服务需要实现至少8种主数据的申请、审批、冻结、停用等功能；数据治理服务要实现8种主数据的清洗、合并、相似度检测等功能；数据应用服务要实现8种主数据的标准接口服务、实施推送、智能报表等功能；数据质量保证要实现8种主数据的规范化管理（规则定义和管理）。
（二）建筑行业企业主数据管理与应用体系框架设计
建筑行业企业主数据管理与应用体系主要包含基础标准、管理标准、应用标准以及详细分解，其中的管理标准结合现代建筑行业企业特点，将建筑行业企业主数据分为两大类：用于管理的主数据和用于经营的主数据，如图2所示。各类主数据按照现代建筑行业企业职能进行进一步划分，将其细分为ABC三类进行精细化管理，旨在进一步对现代建筑行业企业职能进行精细化管理，减少因主数据交换而额外消耗的资源，最终实现建筑行业企业的主数据高质量管理与应用。在应用过程中，设计高层领导账户、普通账户、申请人账户、审核账户、超级管理员账户等，实现对整个主数据管理生命周期的过程管理，确保主数据管理的有效性、科学性。
四、小结
随着信息技术的应用，建筑行业企业加强信息技术的应用，提高企业现代化管理水平显得越来越重要。本文从建筑行业企业主数据管理现状、管理需求分析，探索设计了一套建筑行业企业主数据管理与应用体系构建方案，以期为推进建筑行业企业高质量发展奠定智慧支撑的基础，下一步将在此基础上研究现代建筑行业企业主数据管理、现代建筑行业企业大数据平台的构建。
参考文献：
[1]廖恺.建筑工程项目管理信息化研究与分析[J].城市建筑理论研究，2018（10）.
[关键词] 主数据；数据标准化；主数据管理
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 21. 033
[中图分类号] F270.7；TP391 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2016）21- 0072- 02
1 集团公司主数据管理现状分析
随着集团型企业的多元化发展，企业的信息化系统也随之增多，各系统之间共用的主数据也随之增多，主数据的管理问题也日益凸显，主要表现在以下几个方面：
（1）集团共性系统之间主数据管理彼此孤立。集团各共性系统间逐渐形成了相对独立的主数据信息。目前这些共性系统间主要通过人工方式进行主数据的维护、映射和转换，由于缺乏对应的制度、流程和系统支撑，导致各系统间主数据不一致性日益明显，无法给分析人员提供统一口径的主数据信息和及时的差异比较，从而造成各业务人员维护工作量倍增的现象。
（2）主数据标准不完善、编码结构定义复杂。企业将大量的信息含义定义到了数据编码结构中，数据校验存在大量人为判断和手工操作。如物料编码，将物料所归属的类别加入到物料编码中，当物料所归属的类别发生变更，原有的物料编码无法使用，增加了企业数据管理的成本。
（3）各主数据源系统集成复杂性与工作量大。目前包括外部单位、内部单位、物料等各类主数据，各自归属的数据源系统传递到其它需要使用的系统时，通常采用点对点或都人工录入的数据集成模式，没有形成统一的需求管理和集成方案，增加了系统集成复杂性与工作量。
（4）存在大量冗余和错误的数据，严重影响了报表、高层决策分析。
（5）主数据缺少主导部门的统筹管理，权责不明确，协同管理和维护机制不健全。
2 主数据管理解决方案设计
主数据管理解决的是企业数据问题，但根本是为了解决数据不准确带来的业务问题。通过主数据管理最终实现企业“数据同源、规范共享、应用统一、服务集中”的目的。
主数据管理的核心是数据的标准化，而其主体则是主数据。数据标准化是信息系统成功应用的前提。无论是ERP系统还是其他专业信息系统的建设，都是一个对数据采集、加工和分析的过程，都是一个伴随数据流转而进行管理和控制的过程。只有在管理规范的基础上完成对数据的标准化和结构化，才能使信息系统的采集和加工更有效，分析更准确，管控更到位。
2.1 主数据管理目标
建立集中统一的企业主数据编码规范和管理维护流程，实现主数据编码整个生命周期的全过程管理；
建立支撑主数据编码规范和管理维护流程的主数据编码管理平台，集中统一管理主数据编码数据库；
为企业和各级单位提供集成、全面、准确和及时的主数据服务和信息化基础工作的支持。
2.2 集团主数据架构
集团总部主数据平台是整合来自于下属多个集团集中的共性系统的主数据，比如组织架构主数据，并将主数据同步到各下属集团，实现全集团的一致性和统一性。
各集团主数据管理平台，是整合各集团内部的主数据。将不一致、重复、质量不佳的数据转换成唯一的可信版本，使得各系统都能接受唯一的数据标准与集中主数据处理，保证平台主数据的唯一性和可操作性。
3 主数据管理体系架构
3.1 定标准
分类标准：将主数据按一定的原则和方法进行区分和归类，建立一个科学合理的主数据分类体系。
编码规则标准：将主数据按照分类制定对应的编码规则，制定符合企业现状及发展的编码标准。
数据模型标准：按照主数据属性选择标准和主数据类别使用特征确认每个主数据的属性字段也就是我们通常说的主数据建模。
系统输入和输出标准：系统接口，各系统输入和输出标准的定义，保证共享。
3.2 建管理机制
从建立主数据管理组织，明确责任；梳理流程，建立审批及版本管理机制；建立数据巡检机制，保证数据的准确性；建立运营规范，保证系统运行平稳等方面保证主数据信息在规定的节点准确地录入系统。
3.3 建平台
建立主数据管理平台，实现主数据管理标准及管理机制的工作的落地。在主数据管理平台内实现新增、修改、冻结等操作，审批通过之后，通过中间件集成工具ESB将数据给需要使用的各类业务系统。各业务系统不在独立主数据，从而实现所有业务系统的主数据标准一致。
4 收 益
建设主数据管理系统的定位在于为全集团信息化工作提供信息化标准工作“四统一”服务，实现集团信息数据“资源共享”模式，即：
为全集团提供统一的公用基础信息数据标准；
为全集团提供统一的公用基础信息管理平台；
为全集团信息系统提供统一的数据源头和接口；
为全集团信息代码管理提供统一的业务规范和工作流程。
5 结 语
主数据系统可以实现主数据的统一标准、统一管理，为集团型企业各类信息系统提供数据资源服务。可以通过SOA技术架构，实现为跨平台、异构的信息系统提供数据服务与系统集成。通过主数据管理实现与现有应用系统的集成，并且具备与示来信息系统集成的能力，完成多系统数据的整合、流程的集成，实现数据共享 ，消除信息孤岛，实现主数据标准统一，提高企业 信息化的投资回报率，提高数据资产利用的能力。
主数据管理是企业数据整理和管理的重要手段，建立主数据管理可以有效保障企业数据的精确性、完整性、一致性，从而为企业提供唯一的数据事实，从而为数据集成，数据资源，系统集成的深度开发和利用奠定了坚实的基础。确保主数据的质量是一个长期需要重视的问题，需要建立高效的数据管控体系，有效地提升主数据质量，推进数据标准化水平。
主要参考文献
[1]和轶东，张怡，曹乃风.SAP MDM主数据管理[M].北京：清华大学出版社，2013.
结论表明，该文提出的方案有效地提高了云存储主从架构主节点及系统整体的性能。
关键词：云存储；元数据结构；元数据存储策略；树型数据结构
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）16-0118-04
Abstract： To improve system scalability and the overall query speed ， cloud storage is typically metadata and data are managed separately. In a small file storage system ， increasing the cluster size can cause performance bottlenecks master node storing metadata. Aiming at this problem ， on the basis of small files into a large file technology， application -based RS algorithm Vandermonde matrix to improve its redundancy mechanisms to reduce the metadata stored in the system . The introduction of group concept ， the main application metadata form a cluster node management， and draw a tree data structure， a group of tree -based metadata structures ， while using the main way from the common node storing metadata， decentralized single master node pressure storage of metadata.
Conclusions show that the proposed scheme effectively improves the cloud storage from the main structure master and overall system performance.
Key words： cloud storage； metadata structure； metadata storage strategy； tree data structur
1 概述
云存储由于其便捷性，数据存储空间大且收费合理被广大用户所欢迎。因此，广大互联网行业纷纷推出自己的云存储产品。并且为了更加提高其体验性，研发者不遗余力的优化其技术。
当前云存储中主要有两种架构方式：主从架构及对等架构，主从架构即系统中有一个主节点，文件所有元数据存储于主节点中，剩余的为数据节点集群，主要用于存储文件数据[1]。对等架构是无主从之分，所有节点地位平等[1]，但有一个元数据逻辑层，即系统元数据单层存储。主从架构由于其易扩展性及系统稳定性更高而更广泛地应用于云存储中。但主从架构有一个明显的缺点，就是当系统存储的是小文件，且小文件数量过多时，存储元数据的主节点会成为整个系统的性能瓶颈[2]。并且在云存储中，一般是采取多副本的形式进行数据备份，对于云存储来说，是很消耗资源的，且主节点存储的元数据还包括副本的元数据，当面对海量小文件，对主节点来说，压力还是很大的。目前对于主节点性能的解决方式，大多是多用几台机器存储，但这样的做法会减少查询效率，且浪费资源[2]
2 云存储小文件系统元数据相关技术研究
典型的集中式架构的分布式存储系统有Google的GFS[2]，淘宝的TFS[2]，Facebook的Haystack[2]。
在集中式架构中，元数据分为应用元数据及文件系统元数据。应用元数据全部存放于主节点中，用于定位文件在分布式集群中的机器、磁盘位置。文件系统存在于每个磁盘当中，文件系统的元数据存放于相应磁盘中，以inode形式存在。存储在主节点的应用元数据为文件与集群的映射关系，应用元数据包括文件key到集群机器的映射关系，及到磁盘的映射关系等，也包括每一个文件key对应的三个副本到集群的映射关系。
文件的读取如图1所示，WebSever首先向主节点请求文件的应用元数据，查询出文件在集群的位置，然后向数据节点查询文件的具置信息，取得数据。
每个小文件存储为一个文件会导致元数据太多难以被全部缓存，且过多的i/o操作会限制系统的吞吐量，为了减少小文件在文件系统的元数据i/o操作，主要是减少其系统存储的查询小文件所需的元数据，目前针对小文件元数据减少的方法是将多个小文件存储在单个大文件中，控制文件个数，维护大型文件，则文件系统只需维护其合成的大文件的元数据，大大减少了系统存储的查询所需元数据。
小文件合成大文件的方法减少了文件系统元数据数量，但是，由于每个小文件维护三个副本，文件系统同样需要维护对应三个副本的元数据，其并不利于内存的利用。且主节点维护的文件应用元数据数量为源文件元数据x，加上副本元数据数量3x，即4x，副本元数据量占源文件元数据量的三倍，当数据量大时，很容易造成主节点性能瓶颈。
3 云存储小文件系统元数据管理方式优化方案
针对集中式架构主节点性能瓶颈问题，本文应用基于Vandermonde矩阵的RS算法减少主节点应用元数据，然后引入group概念，对主节点应用元数据应用group进行管理，使其形成基于group的树型结构，改变了主节点应用元数据的数据结构，然后采用主节点与数据节点相结合的方式，改变其存储策略，从这三个角度，减少主节点的元数据数据量及信息量。
3.1云存储分布式小文件系统元数据数量方案改进设计
通过前面分析知，小文件合成大文件方式减少了文件系统所需的查询数据的元数据量，但是其3个副本的冗余方式也导致主节点存储的应用元数据量过多。即数据节点文件的冗余方式影响着系统所需存储的元数据数量。
基于Vandermonde矩阵的RS算法是起源于通信领域的前向编码方式[2]，由于其能够在接收方做到自动检测错误，并且能够运用传输方传输过来的恢复策略进行数据自动恢复，使其能够运用到数据存储领域，即对要存储的文件产生一定的编码算法，产生出一定的校验块，当有数据丢失时，运用一定的机制进行恢复。如图2所示，基于Vandermonde矩阵的RS算法利用n块数据块，生成m块校验块，且m
如有n个源文件，应用一个文件三个副本的方式，主节点需要存储4n个应用元数据，应用基于Vandermonde矩阵的RS算法对源文件进行冗余，生成m个校验块， 且m
这样做的好处是明显的，校验块生成的数量往往比源数据块的数量少，存储开销小于源文件三个副本的存储开销，由此，应用元数据的存储开销也变少，且文件数据能够达到高可靠性。
因此，本文将一定数量的小文件合成的大文件作为一个数据块，用n个数据块（n个大文件）生成其冗余的m个校验块，由此减少主节点存储的副本应用元数据数量。主节点存储的应用元数据化简为图3.6右，图左边为小文件合成大文件后主节点应用元数据的存储，但是因为文件的冗余方式是3副本形式，则其i个文件（n个大文件）有3i个副本，应用元数据也为3i个，图右边i个文件（n个大文件）有m个校验块，但m的数量远远小于3i个副本量的元数据。
3.2云存储分布式小文件系统应用元数据结构及存储策略改进
造成主节点性能瓶颈的原因主要是存储的元数据数量及元数据信息量，上一节运用基于Vandermonde矩阵的RS算法对小文件合成的大文件进行冗余，减少了应用元数据，为了进一步减少主节点存储的应用元数据数量及信息量，本文引入group概念，如图4所示，对i个小文件（n个大文件）及其所形成的m个校验块形成一个group，即这i个小文件的应用元数据及m个校验块的应用元数据形成一个group，然后将应用元数据信息交由group管理，使文件名与group形成映射关系。
为了实现逻辑上增大RAM-to-disk比率[3]，逻辑上扩充存储应用元数据的内存空间，本文采取主节点与数据节点共同存储应用元数据，由此可扩展应用元数据的存储空间。且为了实现既使主节点管控整个系统的应用元数据，又减少其存储元数据数量及信息量，分散其一部分信息到数据节点，本文引入树型索引的概念，将应用元数据形成以group为根的树型元数据结构，使主节点只存储文件名与group的映射关系，并不再存储校验块的应用元数据信息（校验块应用元数据信息交由group管理），而数据节点存储大文件数据块的地方存储自己相应的group管理的元数据信息。
形成的应用元数据结构及存储方式如图5所示，主节点存放文件与group的映射关系，即以group的树型元数据结构的根节点，主节点在应用元数据管控中只管理最重要的，而将group管理的应用元数据的具体信息分发到各个文件块对应的节点中，即每个文件块存储自己对应的应用元数据，并加载到内存。由此减轻了主节点的压力。
4 实验与分析
4.1实验设计
本文针对改进后的元数据管理方式，形成分布式小文件系统SFS，对SFS设计测试内容如下：
1）由于上传操作是当数据上传后，未做任何处理之前，主节点收到数据后就会给客户端返回OK，因此，采用单线程在外网的情况下上传1万、3万、5万文件，并与NFS文件系统作对比，分析SFS的上传性能。
2）下载操作，为了分析SFS优化过的元数据管理，对系统采取多线程下载，在不同多线程下载的情况下，与传统云存储的下载情况进行对比，分析本本文改进的元数据管理方式是否对系统性能发生了提高。下载操作分为顺序下载及随机下载操作。
测试环境：集群共配置19台机器，一台测试客户端，1台名字节点（Namenode），用于存储一级元数据，1台名字节点的备机，16台数据节点（Datanode），用于存储数据及相应的元数据。机器采用Intel（R） Xeon（R） CPU E5620 × 2的CPU，12G内存，操作系统centos 6.5 。
4.2文件系统上传测试
上传测试中，本文选用分布式文件系统HDFS进行对比测试，测试数据选取如表5.3，通过对SFS的整体性能测试及HDFS的性能测试进行对比，来分析SFS改进的元数据管理方式的性能。
从表2看出，随着小文件数量的逐渐增加，SFS上传文件的吞吐量随着文件数量的增加而增大，并且当小文件数量达到14万个时，系统吞吐量依然在增加，说明系统工作良好。HDFS一开始的时候吞吐量比SFS的吞吐量大，但是随着小文件数量的增加，系统吞吐量增长缓慢，这是由于HDFS主要是处理大文件所引起的，小文件会导致过多的I/O消耗。图5.2清晰的表现了两者的对比。
从图7中看出，在小文件数量逐渐增多的情况下，SFS的吞吐量持续增加，而HDFS的吞吐量变化不大，这是由于HDFS里面可以存储大文件及小文件，系统对于文件的处理是进行分块处理，当小文件数量增加，会导致HDFS的I/O消耗增加，所以系统性能吞吐量增加并不明显，说明SFS对于小文件系统性能良好，改进的元数据管理方式提高了系统性能，适合于小文件系统存储。
4.3文件系统下载性能测试
本节主要测试实现的主从架构中存储元数据主服务器的性能，为了对比改进的元数据管理方式是否对分布式小文件系统元数据主服务器性能及整体性能提高，本节采取将元数据全部放置在主节点与改进的元数据管理方式进行对比，由于系统整体配置一样，环境一样，只是元数据管理方式不一样，因此，对系统整体性能测试也即表现了元数据管理方式的性能。
在所述测试环境及测试目标的情况下，对SFS及传统云存储进行顺序下载测试，采取50个线程进行下载，测试数据分为5组，最小从10000个文件开始，然后线性递增，由于本文针对的是云存储小文件系统，因此提出的文件大小不超过64K，具体选取的测试数据描述如表3：
从图8看出，SFS设计的元数据管理方案对比传统云存储元数据管理方案使系统整体的下载时间降低了。由于SFS只将分布式文件的一部分元数据存储于主从架构的主节点，即将基于group的树型元数据的group信息存储于主元数据服务器节点，剩余的精简过的元数据分布于响应数据节点的内存中，查询一个数据的方式是先在主节点查询其位置信息，再到数据节点查询数据，本文设计的数据节点的元数据是分布于查询数据对应的节点内存中，并没有多余的通信开销，且元数据主服务器节点由于只存储文件对应的group信息，存储压力小，性能必会得到提高，而传统的云存储是将分布式文件系统所有元数据都存储于主节点，且主节点元数据一般存储于数据库中，所有元数据存储于主节点会导致执行查询多个表的操作，且主节点的压力是比较大的，性能也会受到一定的影响。就是说，就算系统高负载情况下，SFS的响应时间会比传统的快，一样能够提供更好的服务。
5 结论
本文分析了云存储小文件系统元数据管理存在的问题，该问题导致了小文件系统主从架构主节点性能瓶颈，即系统元数据结构、元数据放置策略及系统存储的查询所需的元数据数量问题， 针对此问题，改进了主从架构小文件系统元数据管理方式，利用基于Vandermonde矩阵的RS算法改变冗余方式减少其元数据数量，引入group概念，对元数据形成集群管理，设计了基于group的树型元数据结构，并在此基础上采取主从节点相结合共同存储元数据的方式分散主节点压力。本文改进的元数据管理方式提高了主节点及系统性能，但之后主节点单点故障问题还需进一步研究。
参考文献：
需求分析
1业务需求
小家电制造企业无不面对着一些严峻的问题,比如出货不及时、预算周期出错、仓库饱和、资金周转慢、供货无法预料,因此,他们需要一个生产管理系统来帮助企业及时做出生产计划,确定物料需求量,从而使企业的各部门能很好地协调工作,最终实现企业资金的有效利用和快速周转。
2用户需求
本系统要求具有良好的人机交互界面,便于用户进行操作。要达到完全人性化的设计,无须专业人士指导,即可操作本系统。对于企业的管理人员,他们需要本系统能帮助他们做出及时有效的决策,并且实现自动完成数据计算,尽量地减少人工干预,以提高企业的工作效率,从而提高生产能力。
3系统功能需求
根据以上对生产管理内容和生产管理系统的分析,一个小家电制造企业生产管理系统应该包括如图1所示的几大功能。除此之外,系统还应包括信息系统必须具备的通用功能,其中每个功能都由若干相关联的子功能模块组成。1)基本数据管理模块。该模块主要负责录入与维护系统的各种基本数据。2)生产计划管理模块。该模块负责管理企业的主生产计划和计算相关物料的需求量和需求时间。3)车间管理模块。该模块负责管理与企业生产车间作业相关的流程、资源、产品等信息。4)采购业务管理模块。该模块主要负责管理企业的采购业务。5)销售业务管理模块。该模块主要负责管理企业的销售业务。6)库存管理模块。该模块主要负责管理企业的库存信息,包括物料与成品的库存信息。7)质量管理模块。该模块主要负责入库产品的检验。8)系统管理模块。该模块主要负责操作员管理、修改密码、修改权限、数据备份与恢复、系统初始化。
4系统业务流程图（略）。
5系统数据流图
数据流图(见图2),简称DFD,是SA方法中用于表示系统逻辑模型的一种工具,它以图形的方式描绘数据在系统中流动和处理的过程,由于它只反映系统必须完成的逻辑功能,所以它是一种功能模型。
系统总体设计
1系统总体模块设计
根据上面的系统需求分析后,可以设计出系统的总体模块图,如图3所示。
2各模块的功能说明
1)基本数据管理模块。“基本数据管理”功能模块用于设置生产管理中设计的基本数据。2)生产计划管理模块。“生产计划管理”功能模块用于管理企业的主生产计划和计算相关物料的需求量和需求时间。3)车间管理模块。“车间管理”功能模块用于管理企业生产作业相关的流程、资源、产品等信息。4)采购业务管理模块。“采购业务管理”功能模块用于管理企业的采购业务。5)销售业务管理模块。“销售业务管理”功能模块用于管理企业的销售业务。6)库存管理模块。“库存管理”功能模块用于管理企业的库存信息。7)质量管理模块。“质量管理”功能模块用于按照产品工艺或客户的要求,制定零部件、产品的检验标准,以保证原材料、产品的质量;同时通过严格执行企业的质量控制体系,从而提高企业的质量水平。8)系统管理模块。“系统管理”功能模块主要用于进行操作员管理、修改密码、修改权限、数据备份与恢复、系统初始化。
数据库设计
1数据库逻辑结构设计
逻辑结构设计的任务是根据概念结构设计的结果和需求分析阶段得到的数据的完整性和安全性要求,再综合考虑所选择的具体数据管理系统的特点,设计整个数据库的逻辑结构,包括各数据表的名称、每张表中各字段的名称、数据类型、取值范围、完整性约束条件、安全性要求等内容。
2数据库物理结构设计
数据库的物理设计是指为给定的一个逻辑数据模型,选择最适合应用环境的物理结构。关系数据库存的物理结构主要是指数据的存取方法和存储结构。
系统模块详细设计和程序设计
1系统主界面的设计
系统主界面主要是由一个菜单控件和一个状态栏组成,在状态栏中显示各种的信息。主界面为本系统的MDI父窗体,而其他的窗体都为MDI子窗体,它们都默认是随父窗体自动创建和显示的,父窗体可以在程序中动态地生成子窗口。
2基本数据管理模块的设计
本模块中包含多个子功能模块,它们设计的基本方式都相同。
3生产计划管理模块的设计
本模块由主需求计划功能模块、MPS主生产计划功能模块、MRP计算功能模块、MRP历史查询功能模块组成。
1主数据及数据元梳理存在的问题
在对企业的ERP、MEs、OA、财务管理系统等各个应用系统进行主数据及数据元梳理的过程中，通常会发现存在以下几个方面的问题:()l各应用系统中的主数据，其分类和编码也根据不同的需求偏好来设计，没有统一的标准。往往存在一物多码、一码多物、数据冗余或者不完整等情况，使得系统间的共享、交互和同步变得十分复杂。(2)主数据不断在不同的系统间被重复录入和维护，造成高昂的管理成本和运营成本。(3)缺乏有效管理机制来持续管理和监控关键数据质量，造成数据的可催渡缺失，引起数据及报表的不真实性和紊乱。(4)卞数据没有实现集中管理，各业务系统之间主数据相互交叉、引用关系紊乱，给系统集成带增加了难度，导致居高不下的Tl成本。(幻各业务系统之间主数据共享通过两两系统之间进行接口进行，同样的主数据同步给不同的系统，不得不进朽伏量的重复性开发工作，极大的增加开发成本和运维负担。而且如同蜘蛛网状的接口建设将易于出错和难以管理、(6)庞杂的接口所涉及的数据交换行为没有统的规范以及技术保障，管理和监控都非常困难，存在大量难以控制、可能被攻击的漏洞，不能有效满足信息安全和信息保障的要求。
2解决思路
2.1制定统一的主数据编码标准。制定企业统一的主数据编码标准。对从各应用系统梳理出来的主数据按其所具有分类编码意义进行数据分类、分级，制定编码规则、制定数据编码结构和进行代码定义、这样，按制定的规范逐一对主数据进行编码，有效地解决了编码不统一的问题，确保信息编码适用于不同的应用系统*提高应用系统之间信息共享、交换的效率和质量。主数据编码标准规范体系要体现科学化、标准化、规范化、合理化，并满足以下原则:实用性:对于基础性标准必须严格采用国家标准和行业标准;对于在企业内部应用的可参照现有的国家标准或者行业标准，制定符合企业实际需求的标准。唯一性:在分类编码标准中，每一个编码对象仅应有一个代码，一个代码只唯一表示一个编码对象。简明性:编码结构应尽量简单，长度应尽量简短，这样可以减少计算的时间和空间开销，也可降低基础编码的差错率和复杂程度。可扩展性:在标准中应留有适当的余量，使标准有良好的延展性，以便适应不断扩充的需要。
2.2制定统一的数据元标准。通过梳理分散在各应用系统中的主数据，分析主数据的公共属性与特殊属性，并对数据元进行准确而且无歧异的定义。这样才能保证设计出来的主数据模型的准确性、有效性，对企业主数据库的建设的指导才有意义。
2.3集中统一管理主数据编码数据库。通过建设主数据管理平台来实现对主数据进行集中统一的规范管理，为各业务系统提供准确、标准、权威的可供使用的主数据:平台具有主数据的申请、审核、录入、修改、查询等功能。在平台启用，对数据的处理应注意以下二个方面:(1)对历史冗余数据的处理。在进行各应用系统间的主数据梳理时，将冗余的数据整理出来，在相应的应用系统中对这类数据进行调整合并。之后，才能将其合并后的主数据导入启用的主数据平台，以保证主数据的唯一性。(2)历史数据的处理。历史数据的清理是一个工作量十分大的工作，一定要下大力度一次性完成历史数据的标准化和一致性。在清理完成后，建立标准数据与历史数据的对照关系。(3)新数据的处理。设立数据断点，系统产生的新主数据严格中遵循标准，必须在主数据管理系统进行维护，不允许在业务系统产生;
2.4建立集中统一的企业主数据编码规范和管理维护流程，实现主数据编码整个生命周期的全过程管理。规范主数据的维护原则、维护范围、维护规则、维护内容。通过主数据维护申请、审核、的机制，明确主数据维护和审批的相关责任部门和责任人，以制度化的形式来推进和约束相关责任对象的行为，保证数据的及时性和有效性，杜绝由于数据维护不及时而影响正常业务开展的情况出现。
2.5制定统一的数据交换接口技术标准。通过制定企业内部应用系统之间、以及内部系统与外部系统之间信息交互的服务规约，包括创建服务接口标准、定义数据传输格式以及制定服务治理参考模型等，对企业各应用系统之间数据交互的服务进行统一管理和规范，使各应用系统之间更加有效达到数据集成、数据同步、消除信息孤岛、提高信息安全保障、减轻人工操作工作强度和减少错误的目标。
3小结
通过对企业信息系统主数据及数据元梳理，制定符合企业信息系统主数据管理要求的标准规范，才能为企业提供集成、全面、准确和及时的主数据服务和信息化基础工作的支持。实现各独立应用系统的全面高效安全的数据和信息集成共享，实现真正意义上的数出一门。
作者：梁海玲 单位：广西中烟工业有限责任公司
关键词：云计算；云数据；数据管理技术
一、云计算
（一）云计算的概述。近年来，由于数据的快速增长，用户对计算机的数据存储能力，要求也越来越高。云计算是一项新兴的数据处理技术，改变着普通用户使用计算机分析、处理数据的方式，为用户提供了强大的数据分析、存储能力，方便用户进行数据管理，目的是让用户高效的使用计算机的数据资源[1]。云计算不仅是解决数据的计算问题，更多的是结合其他技术进行综合发展。
（二）云计算的技术原理。云计算以互联网作为发展平台，以计算机技术作为实现途径，将数据进行整合、处理、应用、存储等，云计算是一种有效性强、低成本的计算机技术，通过计算机系统，实现数据资源优化的计算方式。云计算的基本原理是使数据分布在计算机上完成，能够使计算的数据进行合理的应用，实现计算机的存储功能。这就意味着计算机的云计算能力就像商品一样可以进行流通，最主要的是使用方便，价格低，而主要方式又是通过互联网进行的，实现了与计算机技术的接轨。
（三）云计算的应用。云计算具有操作简单的优势，用户无需掌握太多的云计算技术，就可以直接进行操作。在云计算下，可以使用户快速获得信息，为用户提供一站式服务[2]。云计算的特征主要表现为管理性、分散性、储存性等特征，同时还具有服务性、经济性等更深层次性的特征。云计算系统是通过IP网络连接的，云计算系统的核心组成部分是云计算平台。目前，国内多数企业都采用了云计算来为用户服务，例如，谷歌推出的谷歌App服务，IBM推出的“云海”操作系统等等，许多知名的企业都在大力的开发云计算软件，随着云计算的发展，一些虚拟化服务、数据整合服务也都采用了云计算技术，争取创造出更多的云计算产品。
二、云数据管理技术
（一）GFS技术。GFS技术，是一个大型的文件计算系统，它为谷歌云计算提供大量的数据储存空间，形成谷歌的云计算解决方案[3]。GFS将整个系统分为客户端、主服务器、数据块服务器3类，使应用程序直接调用这些函数，与该数据库连接在一起，进行整个系统数据的保存。GFS将文件按照固定大小进行分块，每一块被称为一个数据块，并有相应的索引号。在客户端进行访问GPS时，需要先进行节点访问，然后进行数据信息的获得，这种数据存储方式实现了控制数据流的作用，使得云数据管理技术的整体性能得到了提高。
（二）Dynamo技术。云计算的数据具有数量庞大、数据不确定性的特点，需要采用有效的管理技术对数据进行分析和管理。在云数据的众多管理技术中Dynamo技术具有独特的技术优势，它不仅具有分布式的储存模式，而且还能进行数据存储的表格构建，Dynamo技术可直接提供底层支持，它的优点是通过它所提供的N、R、M三个使用参数，根据客户的需求来进行实例的调整，其中N是副本个数，R是读取个数，W是写入成功的个数，当读取个数大于副本个数，就可以保证数据的一致性，当读取个数小于副本个数，则就不能保证数据的一致性。Dynamo技术的工作原理其实就是提供不同的版本，并能够灵活应用。
（三）云数据管理技术的利与弊。云数据管理的数据具有海量性、异构性、非确定性的特点，而云数据管理技术本身又具有规模大、结构性强的特点，是针对云数据的特点使用的一种数据管理方式，在应用上为客户提供方便快捷的数据模型，来进行数据的读取。虽然云数据管理技术在不断的改进和完善，但也存在着一些问题，例如，在数据丢失时，如何进行数据的还原与修复的问题，是需要云数据管理进行技术提升的方面。
结论
随着社会大量数据信息的涌现，云计算和云数据管理技术受到越来越多的关注，这也充分体现了数据由密集型向技术型转变的发展趋势。传统的数据管理方式在海量数据的冲击下，会遇到一定的挑战，云数据管理技术应采用新的方式去处理数据，从更深层去管理数据，通过云计算的平台构建，实现为更多用户服务的理念，也将出现越来越多的数据管理技术，使数据存储和管理方式不断的更新与发展。
参考文献
[1]刘正伟,文中领,张海涛.云计算和云数据管理技术[J].计算机研究与发展,2012,1(07):26-31.
[2]南志海.云计算和云数据管理技术探讨[J].硅谷,2013,06(05):7+3.
摘 要 一直以来，很多企业的往来款项居高不下，往来债权占用了企业大量的资金，存在较大的回收风险；往来债务影响了企业的资产负债率，存在较大的偿债风险。很多企业往来款项管理混乱，甚至把“挂账”视为解决棘手问题的灵丹妙药，违背了往来款项核算的原则。本文明确了往来款项的定义，阐述了往来款项管理存在的问题，以及加强往来款项管理可采取的对策。
关键词 往来款项 往来债权 往来债务 主数据 财务信息化
随着市场经济的飞速发展，社会竞争的日益加剧，企业越来越多地利用往来债权扩大销售，减少库存，利用往来债务推迟付款，缓解资金压力。很多企业把往来款项当成了“蓄水池”，以备不时之需，导致往来款项管理混乱，会计信息严重失真。企业可以运用先进的管理理念和技术手段，借助财务一体化信息平台对往来款项进行管理，提升往来款项管理水平，规范往来款项的管理。
一、往来款项的定义
往来款项是指企业在生产经营过程中因发生购销产品、提供或接受劳务等经济活动而形成的债权、债务关系。往来款项包括往来债权和往来债务。往来债权主要包括应收票据、应收账款、预付账款、应收股利、其他应收款、长期应收款等。往来债务主要包括应付票据、应付账款、预收账款、应付股利、其他应付款、长期应付款等。
二、往来款项管理存在的问题
（一）职责分工不明晰
很多企业上至领导，下到普通员工，对往来款项管理的意识淡薄，未将往来款项管理工作作为重要工作来抓，未建立健全往来款项管理制度。业务部门与财务部门、业务经办人员和财务人员职责分工的不明晰，导致互相推诿扯皮现象层出不穷，造成无法落实责任。
（二）视往来款项为“蓄水池”
很多企业将往来款项视为“蓄水池”，通过往来款项人为调整企业的收入或支出，调节企业的利润或净收益，应对考核指标；很多企业通过往来款项隐藏收入或虚增费用，偷逃税款；很多企业通过往来款项违规列支福利费、招待费等费用；很多企业通过往来款项套取现金，把往来科目当成隐秘的“小金库”；很多企业通过往来款项违规收支专项资金等，造成企业会计信息严重失真，又极易导致企业国有资产的流失，滋生腐败。
（三）不明往来款项长期挂账
很多企业收到不明款项时，因未及时核实款项的性质、内容等信息，记账手续不完备，无法根据经济业务的实质进行账务处理，只能临时挂账往来款项。挂账后又未及时清理，久而久之，必然造成往来款项管理混乱。
（四）往来款项未及时对账清理
很多企业疏于对往来款项的管理，未建立往来款项的对账制度，未能定期或不定期与对方单位核对往来明细数据，长此以往，极易导致业务交易双方财务数据不一致，会计信息不对称，造成无法及时收回往来债权或对往来债务重复付款；对于已发生事实损失的往来债权，未及时收集资料予以核销，造成往来债权有名无实；对于确认无法支付的往来债务，未及时履行相应程序结转营业外收入，造成企业往来债务虚增。
（五）客户、供应商主数据管理不规范
客户、供应商主数据是往来款项管理的重要内容，其规范统一有利于往来业务的开展，提升往来管理的有效性。很多企业往来对象管理不规范，挂账一次性客户、一次性供应商、公共往来单位、公共往来个人、其他等虚拟往来对象，导致往来款项账目混乱。
三、加强企业往来款项管理可采取的对策
往来款项涉及到企业日常经营管理的各个方面，涉及面广，业务繁多，频繁发生，容易出错，企业必须加强往来款项管理，以免造成不必要的损失。
（一）制定完善往来款项的管理办法
办法应明确往来款项的主数据管理、职责分工、管理要求、核算要求等。企业应建立往来款项责任制，采取“谁经办、谁批准、谁负责”的原则，经办部门应做好往来款项的登记备查工作，并定期与财务部门核对，做到应收回的资金及时收回，应支付的款项按程序合理支付；实行定期对账清理制度，并将对账清理结果形成书面记录，装订成册并及时归档，不明款项应及时查明，规范处理，避免长期挂账；建立往来款项的内部控制制度，严格实行不相容岗位相分离；制定往来款项管理的考核激励机制，尽可能扭转“新官不管旧账”的现象。
（二）规范往来款项的主数据管理
客户、供应商主数据是往来款项核算和管理的基础，直接影响了往来款项管理工作的开展。企业应以财务信息化建设为支撑，搭建财务一体化信息平台，作为客户、供应商主数据管理的平台。所有客户、供应商主数据都需要在财务一体化信息平台进行新增或修改，并提供营业执照、组织机构代码证、税务登记证的扫描件，确保客户、供应商主数据管理规范，数据唯一，严禁使用虚拟往来对象，在一定程度上可以有效防范企业利用往来作为“蓄水池”进行违规操作，确保往来款项清晰、规范、安全。
（三）规范往来款项的过程管理
1、往来债权方面。一是加强应收账款的管理。在发生赊销业务时，企业应针对客户的不同，制定适合的信用政策，明确信用期间、信用标准和现金折扣政策；发生赊销业务后，企业应严格按照合同或协议约定履约，加大催收力度，按时收款；无法按期收回款项时，企业应根据约定采取必要措施，降低应收账款的坏账风险。二是加强预付账款的管理。企业应在合同中尽可能约定较低的预付账款比例，及时取得发票办理结算，加快票据的传递，及时结转预付账款，压降预付账款的余额。三是加强其他应收款的管理。鉴于企业其他应收款往来项目核算混乱，财务风险较大，可以通过技术手段在财务一体化信息平台中控制其新增过账，确实有其他应收款业务发生的，应经分管领导授权批准后方可进行账务处理，从源头上规范其他应收款的管理，有利于控制其他应收款的混乱挂账，降低企业财务风险。对于长期挂账确认无法收回的往来债权，应积极收集证据，按规定程序审核批准后核销。
2、往来债务方面。对于往来债务，应按照合同或协议约定进行付款，确保核算清晰，挂账和付款依据充分，手续完备。应付款项出现借方余额的，实质上已成为对方单位对本单位的资金占用，应逐笔认真分析，查找原因，属于取得发票滞后的，应及时取得发票办理结算；属于多支付的款项，应及时予以收回。确认无法支付的应付款项，应履行相应的审批程序后，及时结转营业外收入。
随着市场经济体制的不断发展，企业财务信息化建设的不断深入，财务一体化信息平台的不断完善，企业财务管理水平的不断提升，员工素养的不断提高，企业往来款项的管理将更加便捷有效，往来款项将更加细致规范。
参考文献：
关键词：规划 数据共享 安全
中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）12（b）-0016-03
近年来，随着经济的发展电网负荷增长迅速，电网建设规模也随之扩大；同时，用户对用电质量的要求也越来越高[1]，合理、科学的对电网进行评估分析显得更为重要。而目前电网规划所需数据采集主要靠人工和简单的EXCEL收集，由于电网具有结构复杂，设备数量庞大，改造建设频繁等特点，原有的数据收集方法存在效率低、时效性差、数据口径不一致、正确性不高等问题，给准确地分析配电网带来了很大的挑战。
国内目前现有的这些数据管理软件，一般只能利用网络实现一些数据交换，并不能很灵活的实现与其它电力业务系统的平滑对接[2]。系统间的数据共享、传输和交互仍然很复杂，各个电力业务系统之间相对独立，难以实现对现有数据资源的重复利用，这就使得对配电网规划基础数据管理工作仍需要工作人员的大量人工维护，无法真正有效地提高工作效率。
为此，该文对配电网规划基础数据管理工作进行研究，以解决原有的收集方法效率低、时效性差、数据口径不一致、正确性不高等问题，以及与现有的营销业务系统，SCADA系统，PMS2.0系统的交互问题。
1 系统特点
配电网规划基础数据积累标准化系统需要与多个独立的其它系统进行数据交互，其中包括PMS2.0系统、调度系统、营销系统，因此需要这些系统提供访问接口。
配电网规划基础数据积累标准化系统作为电力系统信息化、自动化的重要组成部分，不仅能够有效地降低用户工作量，保证输入参数的准确性，还能与其他的电力业务管理系统平滑交互，该系统具有以下特点：（1）系统采用SOA技术架构、J2EE开发平台，由多个独立的业务模块构成，能够进行灵活的拆分组合，使系统具有良好的伸缩性。和国家电网公司“大规划”技术体系融合统一，便于扩展。（2）系统通过“适配器”模式，将规划报告所需的数据从PMS2.0中通过数据库连接接入，同时支持网络中断时通过EXCEL灵活接入；系统所需的用电量、售电量从营销业务系统的数据库导出，通过EXCEL模板灵活接入到系统中；系统所需的电量、负荷数据从SCADA系统中导出，通过EXCEL模板灵活接入到系统中，最终对接入的所有数据规范化处理，形成标准、规范的数据，进行统一管理。（3）具备大数据量处理能力。系统围绕配电网规划基础数据业务进行开发设计，涉及到大量的变电站、变压器、线路数据，系统采用数据分片、分布式缓存等技术，极大地提高了对大数据量的处理能力，提高了系统的性能。（4）智能建模。系统基于IEC61970/IEC61968的电网CIM模型，并加以扩展，自动生成电网设备及电网拓扑关系的数据建模。（5）采用先进的富客户端技术，提供更加丰富、直观的用户界面。
2 系统架构
系统采用四层架构设计而成，遵循易用性的原则，系统基于B/S模式构建，系统程序只需要在服务器端安装，客户端使用浏览器，无需安装任何程序，免维护，界面简洁友好。按照总体设计要求，系统的总体架构如图1所示，包含数据库层、服务层、应用层、展现层，以下对各层进行阐述。
2.1 数据层
数据库层承载所有业务基础数据，是抽象设计的结果。数据层主要的数据来源为PMS2.0系统、营销业务应用系统、SCADA系统，包括：设备台账、电量、负荷等数据，根据不同类型数据的特点，大体可以分为实时型数据和历史数据两种。因此，在数据层建设时采用同时建立实时与历史数据，且两大类数据库配合联动的方式共同管理系统平台的基础数据。
2.2 服务层
服务层是信息化的需要，它是信息化中数据与业务桥梁，是体现应用的工具。服务层主要包括数据接口与处理服务、诊断方法配置服务与系统管理服务三类业务。基于标准化、规范化的原则，各类服务都按照标准化的思路进行建设。数据接口采用通用的标准接口与规约，数据处理按照有关文件规定或者专家知识梳理形成标准化的知识库，诊断方法配置都在同一的接口方案下配置，系统管理采用标准工作流、规范的权限管理与严格的安全机制来进行建设。
2.3 应用层
应用层集中体现了业务领域，包含业务逻辑与业务应用，其规范化的应用固化了生产业务处理方法，体现了标准化工作的精髓。应用层在数据层的基础上，按照服务层的框架，主要实现配电网基础数据管理系统的核心业务――规划报告统计计算。具体来看主要包括基础数据管理、负荷预测、规划报告和在这一系列分析基础上的综合查询统计。各个部分应用遵照配电网基础数据管理工作的基本流程，统一协作运行，共同实现对配电网基础数据管理工作的辅助支持与管理指导。
2.4 展现层
展现层是整个系统功能实现的最前端与最终表现，且与用户有最直接的对话。展现层是数据和业务展现的通道，通过企业门户展现工具可以图、表、曲线等多种形式展现生产过程和生产结果。因此，展现层的建设充分考虑了人机交互的各种特点，以现有的先进的可视化、图形化技术为建设保障，实现一个图表、数据人性化展示的系统门户。
3 配电网规划基础数据管理系统
配电网规划基础数据管理系统能够根据接入的数据自动完成规划报告的滚动修编工作。该系统提供了数据集成、负荷预测、规划报告三大功能模块，实现规划报告所需数据平滑接入、规划报告自动生成等功能，避免人工工作导致的耗时大、数据收集不全、正确性无法保证等问题。
配电网规划基础数据管理系统架构如图1所示，下面对数据集成、数据管理、规划报告三大功能模块逐一介绍。
3.1 数据管理
数据管理模块主要实现数据集成管理、基础数据管理功能。
（1）数据集成管理[3]实现设备台账从PMS2.0系统中无缝抽取；用电量、售电量从营销业务系统中导出后通过EXCEL模板灵活接入系统；电量、负荷运行数据从SCADA系统中导出后通过EXCEL模板灵活接入系统并通过特定的规则对系统中冗余或互补的信息进行综合分析处理[4]。
（2）基础数据管理模块实现设备台账、电量和项目管理，提供变电站、变压器、线路等的新增、删除、编辑等功能。
①变电站维护的属性包括变电站基本信息、地理信息、资产性质；变压器维护的属性包括基本信息、铭牌信息、档位信息、阻抗信息等；线路维护的属性包括基本信息、地理信息、资产性质等信息。
②项目清册维护的属性包括基本信息、资产信息等。
③数据建模：图形建模实现三层图形钻取展示，主网接线图、配网单线图、低压台区图，并可实现主网潮流计算、配网损耗计算和台区损耗计算功能。
3.2 负荷预测
负荷预测（见图2）模块主要实现负荷预测、电量预测、国民经济预测，并提供方案比较及专家干预功能，专家干预可设置多个方案的计算结果的权重，最终得到最优的预测结果；方案比较提供多个方案多个维度的对比分析功能，并可将对比结果导出。
3.3 规划报告
规划报告功能实现规划报告的新增、删除、导入、导出、统计计算、对比分析、报表上报、年鉴等功能，并可灵活配置树节点以及数据不一致校验功能，通过配置表名、字段、匹配条件等，自动进行数据匹配并校验，配置成功后，若存在数据不一致的情况，将会给出提示。
4 结语
通过配电网规划基础数据管理系统的特点、结构、系统功能以及安全性可知，该系统紧密结合用户需求，其中，系统功能中高效的规划报告统计分析功能极大的提高了用户工作效率，通过操作权限的设置保证数据的安全性与机密性，并且该系统符合业界主流的开发规范，通用性强，数据集成方式灵活，采用数据库与PMS2.0系统交互和EXCEL模板导入的系统的方式与营销业务系统和SCADA系统进行交互，很好地实现与电力业务系统平滑交互，这不仅能够有效地降低工作人员的工作量，还能保证该系统使用的数据与电力业务系统使用数据实时保持一致，实现了数据资源的共享。
参考文献
[1]杨萌.基于CIM模型企业电网分析平台数据库及数据接口研究[D].西安：西安科技大学，2009.
【关键词】物料；标准化；技术规范
Standardized Research Materials on the Grid Equipment Manufacturing Enterprise
Dingdan Chen
（NARI Group， Nanjing， 210000）
Abstract： This paper introduces the network equipment manufacturing enterprises materials standardization construction background， the standardization of building materials needed by the development of materials Standardization Technical specifications， project management and technical specifications of the underlying data cleaning， final implementation of the underlying data management processes to realize materials standardizationmanagement and control.
Keywords： materials， standardization， technical specifications
一、背景
按照国家电网公司的总体部署，结合“建设国际一流的电力科研机构和高新技术企业”的战略目标，2010年6月企业正式启动企业资源管理信息化项目，同时为了支撑项目实施物料基础数据标准化工作也同步开展。
作为企业发展，往往主要精力集中在企业生产、采购和销售核心业务领域，而对于企业基础数据标准化建设，往往容易被忽略，直接导致了物料基础垃圾数据量不断增加，物料基础数据存在大量的“一物多码”、“一码多物”的问题，导致库房物料重复、财务成本核算不准、无法统计集中采购数据等问题，逐步转变成对精益化生产和物资集约化管理的重大阻碍。
二、如何建设装备制造型企业物料标准化
作为一个装备制造型企业物料标准化工作，不仅仅是清理不规范物料基础数据工作，而是要通过制定、和评审物料标准化技术规范、确定管理流程、基于技术规范进行阶段性基础数据清理等工作组成，作为物料基础数据标准化体系建设不仅仅是标准化建设，也是一个项目管理过程。
（一）物料分类与物料描述标准技术规范制定
开展制造型企业物料标准化工作，首先需要统一标准。由于各产业公司原先物料基础数据是没有统一管理，同时对于同样品种物料基础数据会贯穿研发、生产、采购和销售各个业务环节，各自业务环节对物料分类和物料描述有各自业务需求和业务习惯，往往是不统一的。所以必须坚持以企业核心业务和物料命名自然属性为原则，统一企业的物料基础数据的物料分类与物料描述的技术规范是首要重点工作。
经过多方面科学论证，电网装备制造型企业的物料分类标准，是采用大类、中类、小类加特征项、特征值方式对物资进行分类与描述的总体原则。物料编码采用无意义编码规则，长度为9位，符合国际大型制造企业物资管理趋势；大类编码3位，中类、小类编码各 3 位，特征项、特征值编码各6位，编码容量充分考虑未来制造业发展需要。目前随着企业发展，物资分类标准也进行两次修订，目前涉及物资大类共有28个，涉及电力设备、仪器仪表、通用元器件等多行业物资。
同时为了更加全面指导业务人员对物料进行准确和标准的选用，组织了企业内物料资深专家，对具体小类物资的命名规则的技术规范进行撰写，主要是对一类具体物资的名称、规格型号、厂家等信息如何规范描述，进行一个详细说明和举例。
（二）基于标准技术规范开展数据阶段性清理
目前企业物料基础数据已经非常庞大了，物料基础数据标准化问题主要集中在：1、各单位物料主数据的需求基本集中在部门层级，各部门和各单位之间存在较大物料标准管理差异，致使相同物料采用不同物料描述，导致了物料重复问题。2、各单位在提报同类物料主数据申请时，会将同类物料放入不同分类进行提报，导致同类物料主数据分布在不同物资分类，导致主数据分类归口的混乱问题。3、某些单位由于原有物资管理习惯和历史原因提出修改标准物料的基本计量单位的问题，导致同类物料不同基本计量单位。
所以制定物料分类与物料描述的技术规范是基础物料数据清理的基础。基础物料数据清理是一个非常繁重的基础性工作，所以需要企业领导的大力支持，同时建议采用项目管理方式，通过撰写具体基础数据清理方案、制定详细时间计划和阶段性里程碑，明确职责落实人员，制定考核机制保证基础数据清理工作真正落实。同时建议通过搭建和开发一些数据清理信息化工具，来大大减少基础数据清理工作量。
（三）制定物料基础数据标准化管理流程
基础数据清理，工作量再大，也只是一个阶段性工作。控制垃圾数据增量，才是持续的日常工作。如何去管理物料基础数据标准化及增量，鉴于所在企业经验，首先、是搭建了基础数据管理信息化平台进行运维管理日常基础数据；同时为了更好管控基础数据标准，成立物料基础数据标准化专家组组织架构；同时结合基础数据运维平台和专家组，制定基础数据管理流程。
三、结论
作为一个以精益化生产为目标的电网装备制造型企业，已经开始高度重视企业基础技术标准化建设与管理，并不断去研究生产标准化体系建设，为最大程度支撑企业的精益化生产管理目标夯实标准化基础。
参考文献
关键词:数据银行 信息共享 集中存储
中图分类号: 文献标识码:A文章编号:1007-9416(2010)05-0000-00
1 前言
信息时代,信息资源已成为与物质、能源同等重要的三大战略资源之一。信息资源的开发利用是油田持续发展的关键环节和核心内容。采油一厂开发建设五十年来,形成了大量的油田开发生产数据,这些数据覆盖了生产管理、油藏工程等各专业,数据资源,为油田进行精细地质研究、科研项目开发、生产管理、开发及措施方案制定等多个领域提供了实时、可靠的数据保障。
随着近几年网络、硬件等条件的不断改善,特别是大庆油田PDPMIS系统、A2油水井子系统在我厂的陆续广泛应用,通过网络实现了各类数据信息的运算、传输、汇总。如何为用户提供实时、准确的数据服务和制定严密的安全策略,保证各专业数据库数据之间的交叉应用,为数据安全管理提供技术手段,不断满足数据库应用人员需求,提高信息资源和设备资源的利用率,是数据管理中心主要研究解决的问题。
2 厂级数据管理中心方案设计
2.1 总体方案
实现对油田开发数据库数据的统一、有效的管理,包括:数据存储结构的优化;数据库安全存储、备份机制的完善和建立;数据上网情况的监控;上网数据数据质量的校验;陈旧信息(数据垃圾)的清除或转储。确保各类数据的及时、准确以及数据安全、存储备份,使数据资源在生产、科研、管理上实现最大限度的利用。
2.2 系统结构
将油藏工程、采油工艺、地面工程、生产管理四大专业的数据集中存储、管理,共享应用。根据数据管理应用的实际,系统主要分为四个模块:即数据维护、数据存储管理、数据安全及数据查询应用。
3 关键技术及解决途径
3.1 关键技术
采用数据银行技术,实现油田开发各专业生产、管理领域间的数据共享。其特点为:
⑴ 数据银行按照统一的数据模型存放多学科数据。包括:开发地质、油藏工程、 采油工程、生产运营、地面工程和管理决策等领域。⑵进入到数据银行的数据必须确保其完整性和正确性。⑶采用多种存储介质,存储容量大。⑷具有可视化的数据查询和检索系统;可以方便地为各类应用系统的综合应用数据库提供数据交换服务。
3.2 解决途径
⑴依据油田开发生产数据库的逻辑结构及数据流程,建立数据中心数据存储模型。⑵用网络及Oracle数据库安全技术,制定切实可行的数据库安全、存储、备份机制,确保各类数据的安全、备份和应用。⑶在数据存储中心的平台上,开发数据库管理平台辅助工具,包括:数据库用户授权、数据上网情况监控、数据资源概况检查、数据质量检查分析及通用数据查询等。⑷对油藏工程、采油工程、地面工程三大专业数据库质量进行跟踪检查,采用符合企业、公司专业信息标准的算法对数据质量进行校验。⑸整合各专业信息资源,建立三大专业数据信息互动、互用的信息应用模式,保证数据信息唯一性、及时性、完整性。
4 数据管理中心方案实施应用
4.1 数据库用户管理
数据库用户是访问Oracle数据库信息的途径,为防止来自用户无意和恶意的破坏,针对不同用途限定其访问数据库、数据表以及数据字段的权限是保证数据质量及数据安全的有利手段,根据数据用户特点和数据应用情况,将数据中心的数据库用户分为五类管理[1]:基础用户组;项目用户组;个人用户组;公共用户组;临时用户组。
4.2数据库安全存储备份
数据管理的关键是存储管理,数据库安全存储是数据库共享应用的基础。
⑴数据库热备份必须解决三个问题,一是主从数据库的数据必须是同步的。二是在主服务器发生故障时,从服务器自动切换提供服务。三是从服务器的自动恢复技术。我厂的数据库服务器基本实现了自动同步备份功能,是在相应的软件支持下完成的,Oracle数据库要提供不间断实时服务,就必须保证主、从服务器的实时同步镜像,必须解决数据库的智能切换技术[2],我厂的热备份系统的核心应用软件选用了LifeKeeper软件。
⑵数据的冷备份是应急措施,数据冷备份的第一个重要作用是提供数据的可回归性。因为各专业的数据维护人员对Oracle数据库的安全性能和机制、以及数据库写的提交机制不可能很熟悉,对原始数据执行了批量误操作,当再查阅数据时,发现数据有误,这时对原始数据的备份即冷备份就会发挥作用,用我们的日、周、月、年的原始数据备份,找到恰当的时间点,由专业技术人员配合,实现部分或全部恢复数据。第二个作用是主、从数据库服务器同时故障,当然这种情况非常少见,是为了以防万一,是热备份的补充。
由于数据的原始数据备份需要占用一定的系统资源,利用计算机的计划任务功能定时(在系统运行相对空闲时间)启动备份进程[3],每天检查运行情况,为了保证备份数据的完整、有效性,采取了日、周、月、年多种备份方式,具体方法是通过刻盘机以及磁带机进行双向复制,形成有效的介质备份。
4.3 上网数据监控
对网上油田开发生产数据传输及时性的监控,对数据库建设进展情况进行统计分析,按照各数据库维护周期进行监控,给出统计报告,按记录数变化情况形成图表或曲线,为考核管理工作提供直接的依据。
4.4数据质量检查
数据质量控制是数据库建设管理的重要组成部分,并贯穿于数据流动的每一个环节,因此采用符合企业、公司专业信息标准的算法对数据质量进行校验,包括:逻辑判断、数据统计算法判断、值域判断等,同时提供网上数据修改功能。
4.5 通用数据查询
数据管理中心方案的核心是各类生产数据,保证各专业人员能够充分共享现有数据资源,加快数据查找速度是数据管理中心实现的主要功能之一。通用数据查询功能可以将数据中心内存储的数据表(基础数据表、自建数据表)通过用户给出的任意条件以及多条件的组合,来查询、浏览某些或全部字段,同时可以显示字段的属性包括字段的汉字代码、宽度、类型、是否允许空值等。
5结语
本文针对数据的安全管理、存储备份、数据质量控制等方面进行详细的分析同时提出设计方案,制定了严密的数据中心安全策略,重点研究科学、规范、合理的数据库备份、存储管理,采用标准算法对开发数据进行质量检查、跟踪,建立方便、快捷、统一的数据库应用平台,最大限度共享现有数据信息资源。但是,对于整个方案设计还有待于进一步的实际应用来不断完善。
参考文献
[1] 苗雪兰.一种基于角色的授权管理安全模型的研究与实现,计算机工程.2002年9月.
[2] Life keeper技术白皮书美国steel eye公司,2002.
关键词：商品管理、多系统交互、贸易企业、信息化
引 言：
随着业务的发展，一些大中型贸易企业已经不满足于单一系统的运维和管理，由于业务日趋复杂，对信息系统的要求也趋于专业，大而全的系统并不能满足一些细节的需求，这就要求企业从自身需求出发，在各个环节上都有针对性的采用市场上较为专业的软件系统进行操作，这就使得一个企业会拥有多种业务系统，这些系统通过协同来实现经营的信息化。
但是，由于不同的软件供应商提供的产品其商品数据相关的字段缺乏统一的规范，这就势必造成多系统交互的过程中产生各种各样的不兼容问题，从而造成数据错误或传输故障，影响正常的业务进程，因此实现商品数据的统一规范是多系统交互过程中非常重要的问题之一。
一、贸易企业信息化发展的方向
目前的贸易行业与传统意义上的贸易最大的不同之处在于，它不仅仅局限于靠低买高卖赚差价的交易过程，而是将完整的产业链作为行业新的动力，信息化的建设无疑成为整个产业链最重要的纽带，网络和信息化给贸易企业带来了全新的生命力。随着中国经济在全球经济中的地位越来越重要，对外贸易也成为我国经济发展的重要部分，这就要求企业信息化的进程和管理的理念与国际市场接轨，对于信息化的要求不能仅局限于贸易为核心，应该转向贸易与管理并重的模式，这样才能提升竞争力，使企业在国际贸易市场上立于不败之地。
畅通的信息流和完整的供应链体系都是不可或缺的信息化建设目标，而信息化建设过程中，往往成本高、维护难，网络安全因素，以及对专业技术人才依赖性强都造成企业在信息化建设过程中如履薄冰，要解决以上困难，除采用专业、成熟的软件产品外，更需要管理者有着较为长远的眼光并掌握先进的管理理念，通过梳理企业目前信息化现状，分析现有信息化的结构，找出阻碍信息化进程的问题，针对具体问题商讨解决方案，从整体到细节，从长远到眼前，设计一系列符合企业实际情况的信息化解决方案，指导并监督信息化进程的执行情况，把握整体方向和进程，确保信息化建设能够按照事先设想的方向落实。
信息化建设不是一个独立的项目，因为它并不是一成不变的，在一个阶段的信息化建设完成之后，还需要后续持续的增加投入，加强维护，在使用过程中不断的发现问题解决问题，并且需要根据企业业务的发展和变化不断完善信息化系统，这是一个长期的过程，需要企业管理者重视并将信息化系统真正的融入到企业业务发展和管理提升中来，如此，信息化建设才能对企业未来的发展推波助澜，使企业及时掌握行业前沿动态，助企业在信息时代的大潮中始终占有一席之地。
二、商品数据的统一规范在企业信息化系统中的必要性
1.商品数据的定义
商品数据是描述核心业务实体的一个或多个属性，是在进行企业业务架构分析中发现的核心业务对象。
商品数据是企业产业链核心业务流程的各个信息系统的基础数据。商品数据管理是指一整套的用于生成和维护企业商品数据的规范、技术和方案，以保证商品数据的完整性、一致性和准确性。集成、共享、数据质量、数据治理是商品数据管理的四大要素。商品数据管理要做的就是从企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据，集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的数据分发给全企业范围内需要使用这些数据的操作型应用和分析型应用，包括各个业务系统、业务流程和决策支持系统等。
2.商品数据管理的关键价值体现在以下几点：
（1）保证数据的唯一性和准确性
数据的唯一性和准确性是商品数据管理中最关键的性质，它直接关系到其他系统数据的统一，保证贸易企业从批发到零售环节在商品数据方面无差异，从而有效提高企业的经营效率、降低商品管理成本。
（2）有效降低数据管理成本；
企业通过一个商品数据管理平台将每个商品的所有属性统一管理，统一，各系统根据自身需要有选择的订阅商品的属性，可以使得商品管理的成本有效降低。减少人为手工操作的失误率，还可以减少人力成本。
（3）更加准确的决策支持；
商品数据的统一管理能够更好的将管理决策规范落实，比如商品的分类方式、分类规则、商品销售方式、统一零售价等等，由集团决策层统一规划，最终在商品管理系统中落实，并且通过系统交互规则出去，其他使用商品信息的系统只要按需接收即可，保证了决策能够无差错的落实到零售终端中去。
（4）系统架构灵活性和创新性。
系统架构的灵活性和创新性体现在商品管理平台的设计上，商品管理平台设计原则是将所有操作型应用系统和分析型应用系统所涉及的商品管理内容统一整合到一起，集中进行规划，按需共享到其他系统中去。
3.商品数据统一规范的必要性
商品数据管理策略更多的是考虑如何实现商品的规范，这是提升单品统一性的重要途径，也是多系统交互的重要基础，更是企业降低管理成本的重要手段，商品规范的意义，既包括商品的属性的规范，也包括系统交互规则的规范，二者其实是一致的，商品属性的规范是我们期望达到的目的，而系统交互规则的规范则是达成这一目标的重要途径。
三、商品数据管理目标
商品数据管理的目标是实现贸易企业集团体系内，各个业务系统中的商品数据集中管理、数据共享，有效降低数据管理成本、保证数据的唯一性和准确性；
提高对商品数据有效治理能力，提高商品数据的数据质量，为企业各个系统的数据协同、业务处理打下良好基础、提供更加准确的决策支持；
四、商品数据管理平台的设计架构和实现方法
1.企业服务总线（ESB）
ESB全称为Enterprise Service Bus，即企业服务总线。它是传统中间件技术与XML、Web服务等技术结合的产物。ESB提供了网络中最基本的连接中枢，是构筑企业神经系统的必要元素。ESB的出现改变了传统的软件架构，可以提供比传统中间件产品更为廉价的解决方案，同时它还可以消除不同应用之间的技术差异，让不同的应用服务器协调运作，实现了不同服务之间的通信和整合。从功能上看，ESB提供了事件驱动和文档导向的处理模式，以及分布式的运行管理机制，它支持基于内容的路由和过滤，具备了复杂数据的传输能力，并可以提供一系列的标准接口。商品数据管理平台就是基于ESB来实现多系统交互的。
2.商品数据数据管理系统的实现方法
商品数据数据管理系统的原理是采用总线型的集成方式（ESB）与财务业务一体化系统、零售系统、物流系统、数据分析系统等进行集成应用。商品数据管理系统承担企业内商品管理相关数据（商品主分类、自定义分类、自由项档案、计量单位档案、产品线档案、税目税率、商品基本档案等等）的管理，包括商品数据的维护生成、保存、修改、删除、。ERP、零售、物流等业务系统订阅各系统需要的数据信息，并通过ESB企业服务总线获取相应信息后作后续数据处理完成最终应用。
各系统交互模拟图
五、商品数据管理的前瞻性和重要意义
1.前瞻性
商品数据管理的前瞻性体现在可以为想要进行信息化改革的企业或者在信息化改革过程中遇到阻力的企业提供一种可行性的解决方案，商品数据管理的理念适应集团化连锁经营企业的信息化改革，可以为企业在实现信息化的道路上提供新的思路。
2.重要意义
商品数据管理主要针对采用多种应用系统实现信息化的贸易企业，其解决了长期以来影响企业信息化实施的困扰性问题之一。
采用多应用系统进行运营管理的企业，在供应链、财务、物流等方面往往会选择每个环节较为专业的软件产品，虽然各软件产品在各自的领域都有着突出的优势，但多系统综合应用势必会带来一些不兼容的问题，商品数据的统一性就是其中比较突出的问题，在没有商品数据管理统一平台之前，企业往往会花费大量的人力物力在每个系统中维护重复的商品信息，由于采用人工操作，产生错误的概率就会增加，这不但会给企业带来较高的人力成本，也影响信息化的效率和进程，商品数据管理平台的设计和落实，有效的改善了这一问题，操作者只需要在商品数据管理平台统一录入一次商品信息，这些信息就会通过预先设计好的订阅方式下发到各应用系统，同样，如果需要修改信息也只需要在商品数据管理系统中执行一次即可。如此，不但可以解决商品信息不统一的麻烦，也可以为企业节省成本，更增加了信息化进程的效率，也使员工从大量的单一的重复劳动中脱离出来。
综上，商品数据管理是具备可操作性可执行性的一种新的管理思路，可以有效提高企业信息化过程中的效率，解放劳动力，提升管理水平，使商品数据有源头、可追踪，使企业的信息系统真正的成为一个体系，为企业信息化运维打下坚实的基础，为企业提高主营业务的竞争优势提供保障。
参考文献：
[1]沈荣耀.连锁企业商品管理.立信会计出版社，（2012-02出版）
[2]白世贞.连锁企业商业运营管理.中国人民大学出版社，（2011-05出版）
