企业如何有效的进行主数据管理？

数字化转型是企业目前最重要的关注点，它深刻影响着企业的战略规划、业务创新等各个方面。

企业管理者需要有针对性地思考如何有效提升人员的技能并且采取具体的举措来发挥人员的技能。

IT系统所面临的挑战和困难和关键举措

数据获取、分析与应用能力：能够准确的获取、分析和使用数据，使得数据能够支持到企业生产、经营、决策的各个方面

新兴架构与开发测试能力：在企业中使用新兴架构方法与技术，支持更加快速的交付、更加稳定、可靠、安全的系统平台

高效运维与安全保证能力：高效的运维和更加安全的保障，确保业务系统永不间断，保障任何时间、任何地点、任何设备的访问

高效协作与快速交付能力：与组织内部成员、虚拟劳动力或外部合作伙伴均能高效协作，共建生态系统，并采用敏捷高效的工作方法

高效协作与快速交付能力是保证数据、架构、开发测试、运维、安全等不同角色人员高度合作的基础

开发和实施一套有效的流程管理系统是一个复杂而耗时的工作，采用基于最佳经验的流程管理方法论是比较好的解决方法。目前业内有几种方法论，其中包括IT Infrastructure Library（ITIL）。

Mocha BSM在ITIL流程框架下，为企业提供多种符合 ITIL的服务流程，包括故障上报流程、关键指标超标流程、宕机管理流程、发布流程等。灵活多样的IT服务流程渗透于IT运维的方方面面，帮助顾客快速建立符合ITIL最佳实现方式的IT服务流程。 网站:>

企业主数据治理主要分为4个阶段：主数据规划阶段、主数据标准梳理阶段、主数据治理阶段、主数据平台落地阶段。

1主数据规划阶段

主数据规划阶段是主数据管理的第一个阶段，这个阶段的工作一般都是主数据管理的顶层工作。该阶段的工作包括制定主数据管理组织、完善主数据管理制度、搭建主数据管理体系，从而保证主数据的稳定运行。

2主数据标准梳理阶段

主数据标准梳理阶段需要梳理主数据分类标准、主数据编码标准及主数据属性标准。需要调研收集企业现有标准、参考相关国家/行业标准，做差异及对标分析，从而找到现有标准不足，确定新标准的内容。

3主数据治理阶段

主数据治理阶段需要梳理并检查现有数据中的缺失数据及噪声数据，发现现有数据的错误；并通过清洗、质检规则，完成历史主数据的治理工作，保障主数据管理平台铺地数据的准确性。

4主数据平台落地阶段

主数据落地阶段也是主数据治理的最后一步。通过可靠的主数据管理平台，录入主数据标准，实现主数据规范化管理。这里推荐亿信主数据管理平台。

亿信主数据管理平台由北京亿信华辰软件有限责任公司自主研发，覆盖主数据标准；主数据质量；主数据采集、申请、新增、变更、审核、生效、失效、分发等全生命周期管理。全程“零”编码，帮助用户高效完成主数据管理流程制定；丰富的可视化报表，完成主数据全生命周期监控。亿信主数据管理平台通过其高可用性帮助企业快速搭建主数据管理平台，保障各业务系统主数据的一致性，提高企业运营效率

中小银行信息系统建设采取外包采购方式来完成。因此，做好IT业务外包风险与安全管理是银行业IT治理的一个重要内容。

IT业务外包风险分析1、从宏观层面分析，产生系统性风险。目前银行业使用的IT产品如计算机CPU、 *** 作系统、基础应用软件、互联网等技术都来自国外公司，因某种原因，承包商所在国家发生战争等不可抗拒性事件时，会造成IT供应商及其供应链上的公司不能正常经营，如果IT业务外包的是一些重要的核心业务，则会对银行信息系统安全造成重大影响。

2、从供应商方面分析，产生依赖性风险。目前，国内银行业普遍长期使用一些国内外知名厂商提供的软硬件产品，在熟悉供应商产品的同时，长期使用也形成了对某一供应商的依赖，也会因外包商自身或其供应链上某公司出现问题，造成外包商运营出现风险，如果银行没有自己掌握外包供应商产品技术，更换新外包商会带来成本高及影响银行业务正常运营。

3、从产品供应链分析，产生供应链风险。目前，很多IT厂商特别是跨国IT供应商，把用户订单分包给其他外包商生产，当该公司供应链企业合作关系因某种原因出现问题时，则会产生IT外包供应链风险。

4、从采购方面分析，出现选择性风险。在外包供应商招投标过程中，由于没有对外包供应商的服务能力、技术水平、才能力、行业信誉、安全保护措施等方面做全面的科学分析评估，并受到来自各方面关系因素影响，选择的IT外包商各方面能力不能满足银行自身业务发展需要，容易出现项目失败，造成损失。

5、从合规方面分析，产生合同风险。在与IT业务外包供应商签署合同时，因制定的合同文本中相关合同条款描述的不到位、不详细，权利与义务没有很好的说明，容易造成外包服务质量达不到预期目标甚至产生合同风险。转自项目管理者联盟

6、从道德方面分析，产生信息安全风险。由于外包供应商内部控制出现漏洞，本公司内部员工辞职，并利用到银行工作之便，或者与银行员工内外勾结，窃取银行客户信息和资产，给银行和客户造成损失。

7、从技术方面分析，产生技术风险。一些IT供应商因受到自身发展瓶颈的限制，资金和研发能力不足，不能紧密跟踪新技术应用，对软硬件产品及时进行升级改造，则对信息系统应用开发和安全运营产生影响。

9、从服务方面分析，存在服务质量风险。据2004年德勤发布的《外包调查报告》称：57%的调查者因为外包 服务提供商能够提供优质的服务和业务创新选择了外包，31%的调查者认为服务提供商处于更有利的位置。在合同不完全性和双边垄断的前提下，外包商处于更有 利的位置，致使服务质量得不到有效保障，组织效率得不到有效提升。

10、从内控管理分析，存在监督与审计缺失风险。在IT业务外包合同执行期间，银行管理部门往往忽视了对外包商的财务状况以及支持IT外包业务的技术和关键人员进行有效地监督和管理，忽视了对外包供应商及供应链公司的日常审计检查，容易造成IT外包业务服务水平下降。

11、从软件方面分析，存在后门的风险。在银行软件产品开发过程中，商业化的组件和中间件得到普遍应用，需求内容变更、版本升级、打补丁，很难做到每一次升级都对系统功能从头到尾全面完整的测试，这使的软件产品外包商及供应链的透明度和可追溯性追踪变得困难，会存在后门的风险。

信息化概念

信息化代表了一种信息技术被高度应用，信息资源被高度共享，从而使得人的智能潜力以及社会物质资源潜力被充分发挥，个人行为、组织决策和社会运行趋于合理化的理想状态。同时信息化也是IT产业发展与IT在社会经济各部门扩散的基础之上的，不断运用IT改造传统的经济、社会结构从而通往如前所述的理想状态的一段持续的过程。

数字化概念

数字化与信息化的重要区别在于数据源头非人工负责，而是自动化采集；最主要的数据采集手段就是利用物联网感知技术，实现感知（采集）-呈现-分析同时完成，也因此产生了大数据。

数字化通过数据实时采集，分析由机器完成，实现物理世界的在线化。是否人工录入数据，是区别信息化和数字化的标志。

凡是数据采集和录入由机器完成，在人工预设的规则下才能触发的自动化工作，都可以成为数字化。只不过数据量大小已经今非昔比了，此时真正吓人的是数据量，当海量数据产生，需要海量技术存储、处理、分析是，就产生了大数据，当数据需要云管端协同的时候，云计算的优势就显现了。

智能化概念

智能化是指在计算机网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，系统具有状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的能力。

数字化与智能化的本质区别是最终决策谁来做？在数字化产生大数据基础上，再有机器系统做决策与执行，就实现了智能化，即系统知道了感知信息，知道了如何分析，并根据分析结果知道了如何执行。

智能化系统是聪明的系统，但这个系统还是程控化的自动执行系统，也就是由程序来控制与主导的系统运作，其状态感知是依靠物联网感知技术，实时分析依靠信号实时传输技术，大数据的计算分析，决策程序依靠的是软件，执行系统依靠的是命令实时传输和设备的自动执行。

数智化概念

数智化是2015年北京大学 “知本财团”课题组提出的概念，是对“数字智商”的阐释，最初的定义是：数字智慧化与智慧数字化的合成。

这个定义有三层含义：

一是“数字智慧化”，即在大数据中加入人的智慧，使数据增值增进，提高大数据的效用；

二是“智慧数字化”，即运用数字技术，把人的智慧管理起来，相当于从“人工”到“智能”的提升；

三是把这两个过程结合起来，构成人机的深度对话和互相的深度学习。即以智慧为纽带，人在机器中，机器在人中，形成人机一体的新生态。

随着数字技术的发展，应用程度的快速提高，“数智化”的概念也在不断地丰富与扩展。数字技术与产品结合，使产品更聪明，这是最初阶段；

将数字技术用于企业管理，使企业更聪明，这是“数智化”的第二阶段；

数据上云之后，不同来源的数据形成聚合，人机协同的领域日益扩展，让平台系统更聪明，这是“数智化”的第三阶段；

人与人之间的“思维互联”，人与物思维互联，天人合一、万物一体、智慧协同是数智化发展最后阶段，即智慧世界阶段。

以上就是关于如何克服数字化转型过程中IT系统所面临的困难和挑战全部的内容，包括:如何克服数字化转型过程中IT系统所面临的困难和挑战、什么是IT流程管理、企业如何有效的进行主数据管理等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！