企業級管理信息系統的數據技術管控體系研究

王海吉，解文艷，姜雯君（.廣東省電力設計研究院，廣州 50663；.湖南省懷化電業局，懷化　48000）

企業級管理信息系統的數據技術管控體系研究

王海吉1，解文艷1，姜雯君2
（1.廣東省電力設計研究院，廣州 510663；2.湖南省懷化電業局，懷化418000）

0　引言

隨著國家逐步加強國有資產集約化的管理，作為國有資產的實際管理者——國有企業，特別是中央企業開展支撐加強資產集約化管理的企業級管理信息系統建設，用以支撐企業資產的集約化和精益化管理，對于此類的信息化建設的系統我們定義為企業級管理信息系統。其特點是面向企業全業務域，通過頂層設計，自上而下采用企業架構（EA）的方法進行信息化建設，最終實現橫向到邊，縱向到底的信息化管理系統，打破原來自下而上建設信息化管理系統造成不同系統間信息孤島的現象。

企業級管理信息系統的建設不是單單某一個信息化管理系統的建設，而是從全企業的角度出發，建設覆蓋全業務域的全部信息管理系統，支撐跨業務域流程的無縫銜接和數據的共享，通過企業級管理信息系統的建設實現關鍵信息資源（數據）的集中，從而支撐企業資產集約化和精益化的管理。因此企業級管理信息系統建設是否能按照自上而下采用企業架構 （EA）的方法進行信息化建設是其成功與否的關鍵因素。

企業架構（EA）架構是遵循企業戰略規劃制定的用于描述企業信息化建設的目的框架，主要由業務架構、應用架構、數據架構和技術架構組成。在選定的技術架構之上，數據架構是支撐應用架構和業務架構的基礎，要做好企業級管理系統的管控核心在與對于基礎架構的把控。鑒于技術架構主要由主流的IT廠商決定，企業級管理信息系統對于技術架構僅存在選擇權，而沒有決定權，只有數據架構、應用架構和業務架構才是企業可以完全把控的架構，而三者之中數據架構則是三者的基礎，因此以數據架構為框架，開展數據技術管控工作是整個企業級管理系統的關鍵點。

1　數據技術管控的基礎

數據技術管控是在企業級管理系統中，遵循企業信息化規劃和企業架構，從企業級管理系統的設計階段開始，以數據標準體系為基準，通過技術審查、系統檢測等方法，對企業級系統的建設全過程（需求分析、設計、開發、測試和實施），確保企業級管理系統從建設源頭開始即符合企業數據標準體系的相關要求，最終實現企業數據標準體系在系統建設中的落地，達到企業級管理系統間數據同源協同，數據一方維護、多方使用，最終促進高質量企業級數據資產的形成。

顯而易見，企業數據標準體系是數據技術管控的的基礎，其構成包括是以企業架構（EA）的數據架構為框架，由數據模型規范、數據元素集標準、信息分類與編碼標準、數據質量規范等構成。企業數據標準體系構成如圖1。

圖1　企業數據標準體系構成圖

數據模型是構成企業數據標準體系的核心，數據模型是對業務架構的抽象描述，并采用數據建模的方法予以表達。數據模型主要包括：概念數據模型、邏輯數據模型、物理數據模型。對于數據模型規范所管理的數據模型主要在概念數據模型和邏輯數據模型層面。從實際的建設和使用的數據模型建模方法來看，企業架構中的數據架構對應概念數據模型。邏輯數據模型是從信息系統開發的角度，則以采用E-R建模方法的數據模型規范描述，E-R模型覆蓋了全部業務范圍，主要用于支撐系統的關系型數據庫的開發。而對于系統間進行集成的數據，則需采用UML的建模方式進行建模，集成數據經規范可形成交換數據模型規范，其數據范圍屬于且小于采用E-R建模方法的數據模型規范。對于開展了主數據管理建設的企業，主數據邏輯模型則屬于且小于采用UML的建模方式的交換數據模型中。

圍繞數據模型，還有數據元素集標準、信息分類與編碼標準和數據質量標準等，這些標準共同的特點就是需要與數據模型相匹配。其中數據元素集標準就是將數據模型規范中的相關字段抽取出來形成數據字典，對數據模型中的數據字段進行規范化描述。信息分類與編碼標準則是依據業務需求對可以進行編碼的數據項編碼化。上述五項企業數據標準體系將作為數據技術管控的基礎。

2　數據技術管控體系

數據技術管控是在企業級管理系統的需求分析、設計、開發、測試和實施五個階段采用文檔審查、系統檢測和軟件監造等工作方式，對于企業級管理系統各階段的建設成果，依照相關的數據標準體系進行數據技術管控工作，確保各階段建設成果符合企業數據標準體系的技術要求。

數據技術管控總體的工作階段主要包括：數據管控體系構建階段、數據技術管控階段、數據技術管控標準完善階段三個階段。這三個階段將按照PDCA的方法不斷優化迭代，持續改進，體系如圖2。

圖2　數據技術管控體系

數據技術管控“五橫三縱”管控方法中“五橫”是指企業級管理系統建設的五個階段：需求分析階段、概要設計階段、詳細設計階段、開發測試階段和系統實施階段；“三縱”是指數據技術管控工作中的三項管控重點工作內容：合規性管控、溯源性管控和標準化檢測。縱橫交錯形成了11個管控點。數據技術管控就是圍繞著這11個技術管控點按照系統建設的進展階段，開展相應的數據技術管控工作。相關管控點工作如下表：

表1　數據技術管控點

合規性審查主要是強調對各個階段的需求規格說明書、設計材料和開發的接口進行文檔檢查和接口測試等工作，確保文檔對于數據的描述規范準確，接口開發符合相關的技術要求。對于檢查出的問題，需要按照PMI的項目管理要求，列入到問題跟蹤表中，納入項目建設團隊和項目經理的重點問題列表中，確保每項問題在合理的時間內得到解決，做好項目溝通和需求變更等方面的管理工作。

在需求分析階段的合規性審查重點在于對于業務對象的描述是否合理規范，業務對象是否按照 “一范式”將系統建設中所需要的業務表單、票證等進行結構化處理和數據項拆分，并能識別出涉及信息分類與編碼中的數據項。

在概要設計和詳細設計階段主要是對設計文檔中的邏輯數據模型、物理數據模型和交換數據模型進行審查，重點在于審查邏輯數據模型是否符合“三范式”要求、物理模型是否根據選用的數據庫特點和從實際的性能考慮進行了“反范式”化設計、信息分類與編碼標準是否在設計中得到遵循、主數據是否被準確識別出來等。

在開發和測試階段，主要通過代碼走查，單元測試等方法，對開發的接口和數據質量控制功能進行檢測，確保其相關接口、功能的開發符合技術要求。在本管控工作中可以通過軟件測試工具、自行開發小程序等輔助進行檢測和管控工作。檢查出的問題需要協調相關的項目組跟蹤解決完善。

溯源性管控主要是通過文檔檢查、系統掃描和工具分析對業務所需要的信息進行層層追溯，確保業務的信息需求在產生、傳輸、交換和存儲的過程中不備遺漏，每個業務數據項都在系統的數據模型和數據庫中得到了支撐。

對于文檔的溯源性檢查可以通過開發軟件開發工具，抽取文檔的業務對象和數據模型進行對比分析，但是前提是需要完成邏輯模型與業務對象、物理模型與邏輯模型、數據庫表結構和物理模型、交換模型和物理模型之間的數據項級別的映射關系。對于存在業務對象中數據項被遺漏的情況，尤其需要重視，需要項目建設組進一步核實業務需求，檢查設計材料是否有遺漏的情況。

標準化檢測是通過開發相關的數據質量管理工具或模塊，對于信息分類編碼標準和主數據模型在各項目組的落實 情況進行檢測，包括對相關系統中的存量數據是否按照信息分類編碼標準和主數據模型的要求進行了固化進行檢測。對于檢測出來的問題則需要持續的跟蹤解決。

數據技術管控體系，不僅僅是通過數據管控方法開展管控工作，而是應該構建一套完整的體系化支持數據技術管控的執行。這需要整個企業從政策、組織、流程和技術上對數據技術管控方法的支撐。

在公司政策的層面需要指定相應的管理辦法和管理措施，明確數據技術管控目標和管控任務，成立獨立于信息化項目建設團隊的數據技術管控團隊，組織開展相關的培訓和宣傳等工作；在技術方面需要構建企業信息標準體系、開發數據技術管控方法、研發數據質量檢查工具等。在管理和技術上進行充分的溝通和融合，才能確保數據管控體系在企業中的有效執行，取得相應的數據技術管控成效，實現信息化建設方向自我把控

3　結語

國有企業在開展企業級管理信息系統建設時，應當依據企業架構（EA）按照國際先進的項目管理體系（如PMI體系）開展信息化建設，而數據技術管控則是企業在開展企業級管理信息系統建設時，把控企業信息資源開發的關鍵保障措施。通過數據技術管控的開展，將有效保障企業數據標準的落地，把控企業級管理系統建設的核心——信息資源的科學積累和管理，最終為實現企業信息資源的共享和數據價值的增值奠定基礎。

［1］王海吉.EA與PMBOK在信息化項目管理中的融合之道.現代計算機，2012（12下）

［2］Marc Lankhorst.Enterprise architecture at work:modeling.Communication and Analysis，2006.

［3］2nd Edition The Open Group.TOGAF Version，2009，9.

［4］J.A Zachman.A framework for information system architecture，1986.

［5］（美）項目管理協會.項目管理知識體系指南（第四版）.電子工業出版社，2009.

［6］PMI Standards Committee.A guide to the project management body of knowledge，2000.

Enterprise Management Information System；Data Control Technology；Enterprise Architecture；

Research on the Data Technology Control System of Enterprise MIS

WANG Hai-ji1，XIE Wen-yan1，JIANG Wen-jun2
（1．Guangdong Electric Power Design Institute，Guangzhou 510663；2．HNEPC HuaiHua Electric Power Bureau，Huaihua418000）

1007-1423（2015）30-0053-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.30.015

王海吉（1976-），男，四川樂山人，碩士，工程師，研究方向為電力信息化研究

解文艷（1974-），女，吉林臨江人，本科，工程師，研究方向為電力信息化研究

姜雯君（1978-），女，湖南懷化人，本科，工程師，研究方向為電力信息化

2015-10-09

2015-10-16

數據全局一致性和規范性是困擾大型集團化企業信息化發展的重要挑戰。由于不同分支機構的業務特色，往往造成數據模型的個性化，最終導致總部決策困難，內部協調不暢。雖然，建立企業架構是有效解決企業級數據建模問題的方法。但是，實踐發現隨著分支機構自身業務的發展，數據的全局一致性和規范性很難長期保證。針對上述問題，旨在研究企業級信息系統的數據技術管控體系，為企業架構提供長效保障機制，支持企業級管理信息系統的長期高效運行。

企業級管理信息系統；數據技術管控；企業架構（EA）

It is a challenge to keep the global data consistency and standardization for an enterprise group.The personalized data model imposed by the special requirements of an individual branch makes it difficult to optimize the data analyzing for the group in all，or to coordinate different branches smoothly.Although，that can be solved by the data modeling approach defined in enterprise architecture，the data can also be inconsistent with the evaluation of the branches businesses.In order to solve these problems，provides a data control technology which can make the data consistent throughout the system's lifecycle，therefore the system can always run in a good condition.