主数据建模
2025-10-23 09:50:47 0 举报AI智能生成
主数据建模思维导图
作者其他创作
大纲/内容
主数据的本质
主数据与交易数据的关系
区别
主数据(Master Data)
- 定义：描述企业业务实体的核心数据
- 特征：跨部门、跨系统共享，高价值、基础性
- 作用：为交易数据提供标准与统一的基础
- 示例：客户、供应商、产品、员工等
交易数据(TransactionData)
定义：即业务数据，记录企业业务过程中产生的事件或交易
特征：动态变化，数量大，依赖主数据
示例：订单、发票、采购记录等
特征：动态变化，数量大，依赖主数据
示例：订单、发票、采购记录等
联系
主数据管理为交易数据提供基础
基于交易数据设计主数据的分析场景，充分发挥主数据的应用价值
主数据管理
目标
- 消除数据冗余
- 提高数据处理效率
- 增强企业战略协同力
关键特征
- 主数据的统一性、准确性、组织性
- 语义一致性与可靠性
实现路径
- 业务部门与 IT 协同
- 构建唯一、权威的数据源
- 建立主数据标准管理体系
- 提升数据质量与数据资产价值
主数据设计难点
常见问题
同一主题数据来源多样、会随业务发展而变化
如商品描述、分类、产地等
设计抉择
主数据与事务数据分离存储 vs. 混合存储
主数据嵌入事务数据表（不分离）
优点
分析时简单、数据关联方便
缺点
- 数据冗余 → 存储空间浪费
- 数据固化 → 只保留最新值，无版本与语言支持
- 数据不一致 → 同步困难
- 业务混乱 → 错误传播广
- 更新困难 → 修改主数据需更新大量事务记录
主数据与事务数据分离（SAP 推荐）
优点
- 可进行完整性校验
- 无效值可被识别与修复（加载主数据或修正事务源）
- 节省存储空间
- 多语言支持
- 简化数据流（主数据变动少）
- 保持数据一致性
- 支持灵活分析（如类别变化频率等）
注意
并非所有场景都适合分离存储，需依据实际业务灵活选择
案例
时间相关的主数据
问题背景
- 主数据并非总是静态的
- 数据仓库需支持历史分析，反映不同时间段的状态变化
时间相关性机制
实现方式
结束日期（End Date）
- 在主数据表中增加：
结束日期（End Date）
- 结束日期作为主键
结果
- 可存储同一对象在不同时间的多条记录
时间分割
概念
按时间变化点将数据切割成多个时间段，使每段对应正确的属性组合
示例
优势
- 支持历史查询
- 每一时间段都能反映准确的主数据信息
- 与事务数据关联更加容易
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