惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

S
Securelist
AI
AI
S
Schneier on Security
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
T
Threat Research - Cisco Blogs
T
Tenable Blog
G
GRAHAM CLULEY
腾讯CDC
L
Lohrmann on Cybersecurity
Martin Fowler
Martin Fowler
博客园 - 【当耐特】
The Cloudflare Blog
P
Proofpoint News Feed
V
Visual Studio Blog
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
AWS News Blog
AWS News Blog
D
Docker
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Latest news
Latest news
L
LINUX DO - 热门话题
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
L
LangChain Blog
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
W
WeLiveSecurity
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
云风的 BLOG
云风的 BLOG
P
Privacy International News Feed
Cloudbric
Cloudbric
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
量子位
爱范儿
爱范儿
F
Fortinet All Blogs
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
V
Vulnerabilities – Threatpost
Schneier on Security
Schneier on Security
J
Java Code Geeks
S
Security @ Cisco Blogs
N
News and Events Feed by Topic
N
Netflix TechBlog - Medium
博客园 - 司徒正美
I
InfoQ
WordPress大学
WordPress大学
GbyAI
GbyAI
Google DeepMind News
Google DeepMind News

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
体系规划与平台实施:主数据项目实施的两个阶段六个步骤
耳海听潮 · 2024-05-27 · via 人人都是产品经理

这篇文章,作者给我们分享了主数据项目实施的两个阶段:规划和实施阶段的详细内容,分6个步骤进行讲解,协助大家完成主数据项目的实施落地。

传统的软件项目实施,一般会分成三个步骤进行:项目启动阶段、系统设计与开发阶段、系统上线与启用阶段。

主数据管理平台的实施,一般以大型集团或政务管理部门为核心进行。由于数据治理会涉及集团公司的多个平台,系统工作量大,所以大多数据企业在选择主数据系统建设时,都会选用市面上比较成熟的数据治理平台。这些平台基本上都具备二次开发过程,因此在企业主数据管理平台构建过程中,与传统的实施方法会有所不同。

主数据项目的实施一般分为两个阶段:

第一阶段:体系规划阶段,构建主数据体系规划、主数据管理平台规划,搭建主数据标准体系、管理体系、,形成企业主数据管理方案;

第二阶段:平台实施阶段,搭建企业主数据管理平台,,将主数据标准体系在主数据管理平台中实现。

两个阶段,可以再进行阶段细化,共需要6个步骤完成整个项目实施任务。

阶段一:体系规划阶段

 步骤1:项目启动与需求分析阶段

1)工作目标

通过调研分析,掌握企业的数据现状、应用系统现状和管理现状,明确项目建设目标、项目建设范围、主数据范围;对标国内外先进数据标准,进行差异性分析比对,提出改进方向。

通过收集各部门、各系统的数据治理需求,抽取归纳各类主数据系统建设工作的主要任务和关键路径。

通过需求分析,归纳业务流程,挖掘用户需求,突出业务重点,确保业务需求详尽、准确。

从主数据应用、主数据管理等维度分析主数据体系构建需求,规划未来主数据标准体系。

2)工作内容

项目启动后,通过需求调研对主数据应用现状和管理目标进行精炼,对工作范围和业务目标进行明确,对数据资源进行分析,对管理现状进行评估,定位主数据应用及管理中存在的问题。

了解现行标准体系和编码管理的应用现状,发现存在的主要问题,对编码体系需求和现状进行清晰评估分析,提出改进建议,并进行蓝图规划。

建立平台技术环境,通过对主数据管理平台的系统原型进行需求差异化分析,为关键用户和项目成员提供产品培训,为主数据管理平台建设项目的成功奠定基础。

3)主要任务与活动

  • 项目启动
  • 项目组织机构建立
  • 技术环境/架构计划
  • 原型系统安装、调试
  • 需求访谈
  • 基础资料收集
  • 系统功能需求分析
  • 整体评估分析
  • 蓝图规划
  • 项目实施计划

步骤2:体系规划与架构设计阶段

1)工作目标

制定符合企业信息化建设的目标,通过对现有问题的分析,设计符合长远需求的主数据管理架构、集成架构、安全架构等规划内容,明确企业主数据体系等建设线路,确保未来能按此线路推进执行。

2)工作内容

主数据体系实施规划:根据当前企业信息化建设现状,制定主数据实施原则;对系统实施任务进行分解,明确每期系统建设的阶段目标、功能、内容、范围;分析每期实施工作可能面临的风险与难点,制定具有针对性的项目实施策略。

主数据管理体系设计:明确企业与下属单位之间的主数据管理模式,明确各自的管理责任,包括每个主数据的发起部门、使用部门、审核部门、维护部门等;进行主数据管理组织设计,包括标准化组织架构、相应的职责和人员配备、专家团队的设定和相应职责等;进行主数据管理流程设计,如申请、审核、生成、发布、更新、废除等;进行主数据管理工作考核KPI设计,形成主数据管理规范。

主数据集成架构设计:明确主数据系统与企业系统的横向数据交换方式,明确主数据系统与二级单位系统的纵向数据交换方式,明确交换的内容、频度、技术实现方法。

主数据安全架构设计:明确主数据安全体系中的安全策略、安全组织、安全技术、安全建设及运行4部分内容。主数据安全体系的建设可以增强信息安全风险防范能力,有效防范和化解风险,保证业务持续开展,满足内控和外部法律、法规的符合性要求。

3)主要任务与活动

  • 主数据体系实施规划
  • 主数据管理体系设计
  • 主数据集成架构设计
  • 主数据安全架构设计

步骤3:标准建立与主数据平台设计阶段

3.1 数据标准建立

1)工作目标

完成基于总体规划下的当期建设的各类主数据标准、管理制度,为下一阶段的项目实施和数据清洗提供依据。

2)工作内容

建立主数据分类体系,如物料主数据、客户主数据、供应商主数据、通用基础类主数据等;建立符合各类标准的描述模版、主组织属性模版、组织层属性模版。

提供企业通用主数据编码库、分类模型、描述模型;在项目实施过程中为企业主数据的分类及编码库的建立提供相应的设计方案。

根据企业信息化规划中对数据管控建设要求,制定数据标准管理制度和管理办法,包含组织、职责、流程、工作模版等内容,推动企业数据标准管理工作的有效展开;提供数据标准后续落实的总体建议,落实资源投入要求、工作计划,对相关部门、下属单位的配合事项等内容。

3)主要任务与活动

  • 制定数据标准
  • 制定管理制度和办法

3.2 主数据管理平台制定

1)工作目标

确认企业对主数据管理平台的功能要求,并基于功能要求进行功能设计,确保未来搭建的主数据管理平台在企业实际业务执行中发挥支撑作用。

2)工作内容

主数据管理平台需求:归纳企业主数据管理平台主要功能需求,明确系统相关基础设施、网络环境与基础软件(如操作系统、中间件)配置需求等。

对主数据管理平台功能需求进行详细设计:明确主数据管理平台所具备的功能,如主数据建模、申请、校验、审核等。主数据建模应支持页面配置方式,无须进行程序代码的开发。

对主数据管理平台数据交换功能进行详细规划:明确主数据管理平台在与业务系统进行数据交换时的功能与方式,如Web Service(一个平台独立、低耦合、自包含、基于可编程的Web的应用程序)、JMS(Java消息服务应用程序接口)、RFC(请求评议,包含了关于Internet的几乎所有重要的文字资料)、BAPI(面向对象程序设计方法中的一组程序接口)、数据库直连和文件交互方式;主动分发和被动分发,同步分发和异步分发,定时分发和即时触发等方式。数据交换功能应通过配置方式实现,无须进行程序代码开发;可查看主数据接收(分发)日志,获知主数据接收(分发)结构,对不能正常接收(分发)的主数据进行主动预警,并按预先设定规则处理,确保主数据正常接收(分发)。

对数据清洗功能进行详细规划:明确数据清洗的相关功能 ,如数据清洗模型的建立、智能数据健康度分析、智能相似度计算、智能映射匹配,实现清洗过程中主数据的唯一性、完整性、一致性、合理性。

3)主要任务与活动

  • 平台需求梳理
  • 平台需求规划

阶段二:平台实施阶段

步骤4:客户化设计、开发、测试、数据清洗阶段

4.1 客户化设计、开发和测试阶段

1)工作目标

充分考虑企业主数据管理现状、目标及未来规划的需求,实现企业对主数据管理平台的建设要求。数据和应用的设计结果应符合企业对系统安全、接口规范及数据标准化的制定。系统测试过程严格遵照系统测试方案进行。

2)工作内容

基于咨询规划阶段结果,开展客户化设计与开发工作,使其达到与企业主数据规划项目相一致的目标。

3)主要任务与活动

  • 概要设计
  • 详细设计
  • 接口设计和客户化开发
  • 系统测试

4.2 数据清洗阶段

1)工作目标

完成各类主数据的系统内建模和系统内标准编码库建设,通过数据清洗最终形成各类主数据的标准编码库。

2)工作内容

依据数据标准进行系统内各类主数据标准模型建设,提供清洗工具,依据历史数据分析,制定由历史数据向标准化转化的清洗工作方案,并组织企业数据清洗小组开展各类数据的清洗工作。

3)主要任务与活动

  • 建设数据标准模版
  • 制定清洗方案
  • 开展数据清洗

步骤5:系统上线启用阶段

1)工作目标

完成项目的上线和培训工作,并对提交的文档进行完整性和符合性检查,对系统测试结果的合理性进行检查。

系统上线前,各项工作准备必须完备,如数据准备、业务流程设置、人员培训、系统运行管理规范、试运行安排、Bug消除等。

2)工作内容

进行项目上线准备的培训、数据初始化、上线切换和上线运行等相关工作。

3)主要任务与活动

  • 用户培训
  • 系统初始配置
  • 软件系统功能验证和测试运行
  • 上线切换方案制定
  • 上线切换
  • 实施评估

步骤6:系统运维与持续优化阶段

1)工作目标

完成上线后的完善和优化工作,并协助企业完善系统运维机制。

2)工作内容

按照企业要求进行项目上线后的运维工作。

3)主要任务与活动

  • 上线运行支持
  • 运维技能转移
  • 上线总结报告

专栏作家

耳海听潮,微信公众号:弈呓(ID:YiYi_TANG7980),人人都是产品经理专栏作家。一个做过运营、数据、产品的互联网从业者,企业数字化转型的推进者。

本文原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。