主数据:描述企业核心业务实体的数据,如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等。
主数据问题的类型:
主责部门不清晰:主数据的共享应用特性决定了其在各部门都有应用,需要从各个部门数据维护方位入口
数据定义不清晰:对应梳理业务规则,定义业务规范,消除业务歧义
维护流程不同意:
数据共享不及时:如员工离职导致的系统权限问题,如主数据修改导致的下游数据变动问题
数据状态不可控:主数据的状态变化没法分发到下游系统;
数据属性不完备:区分公有属性与私有属性。

管理四要素:
实体定义:确定实体的唯一类属性、公有类属性、私有类属性,公有类明确业务主责与审批填报流程,私有类需要限制订阅与分发权限。
业务定义及流程:形成某一类主数据填报规范,以及数据变更、删除、冻结的审批流程;
人员的职责与权限:主数据负责任-资深业务专家-业务线对接人-主数据结构维护人员-主数据录入人员。

主数据管理产品化解决方案:MDM系统(是网状数据流程变成星型结构)
数据接入:ETL导入,EXCEL导入
实体建模:实体改动,属性规则,关系维护;
统一编码,数据填报;
质量校验:相似度计算,复审规则维护。数据源接入-平台级复验-业务级别的数据反馈
权限流程管理:数据、角色、用户、流程;
监控日志:主数据版本回滚,系统日志,
其他:订阅分发,持久化。
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01-28 16:12
中南大学 Java
几年前还没有chatgpt的时候,刷题真的是很痛苦。刷不出来只能看题解,题解有几个问题:第一个是每次看的写题解的人都不一样,很难有一个统一的思路;第二个也是最重要的是,题解只提供了作者自己的思路,但是没有办法告诉你你的思路哪里错了。其实很少有错误的思路,我只是需要被引导到正确的思路上面去。所以传统题解学习起来非常困难,每次做不出来难受,找题解更难受。但是现在chatgpt能做很多!它可以这样帮助你 -1. 可以直接按照你喜欢的语言生成各种解法的题解和分析复杂度。2. 把题和你写的代码都发给它,它可以告诉你 你的思路到底哪里有问题。有时候我发现我和题解非常接近,只是有一点点🤏想错了。只要改这一点点就是最优解。信心倍增。3. 如果遇到不懂的题解可以一行一行询问为什么要这样写,chatgpt不会嫌你烦。有时候我觉得自己的range写错了,其实那样写也没错,只是chat老师的题解有一点优化,这个它都会讲清楚。4. 它可以帮你找可以用同类型解法来做的题。然后它可以保持解法思路不变,用一个思路爽刷一个类型的题。如果题目之间思路又有变化,它会告诉你只有哪里变了,其他的地方还是老思路。5. 它也可以直接帮你总结模板,易错点。经过chat老师的指导,我最大的改变是敢刷题了。之前刷题需要先找某一个人写的算法题repo,然后跟着某一个人他的思路刷他给的几个题。如果想写别的题,套用思路失败了,没有他的题解,也不知道到底哪里错了;看别人的题解,思路又乱了。这个问题在二分查找和dp类型的题里面特别常见。但是现在有chat老师,他会针对我的代码告诉我我哪里想错了,应该怎么做;还按照我写代码的习惯帮我总结了一套属于我的刷题模板。每天写题全是正反馈!
明天不下雨了:那我建议可以用 chatgpt atlas 或者 dia 去刷,也可以用 chrome 加个 ai 插件去刷 左边刷题右边 chat 效果很好
AI时代的工作 VS 传...
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