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2022/10/24阅读:18主题:全栈蓝

ERD Online 元数据是低代码平台的核心域

元数据是指以元形式存在的数据。它的数据来源包括业务活动产生的数据(例如:采购数据、库存数据等)以及企业的用户数据。目前,企业正在将元数据作为一个重要的平台来满足其战略需求。当前各企业数字化转型都面临着挑战,如何应用元数据来帮助企业实现数字化转型?今天我们一起来探讨一下。

什么是元数据?

元数据就是用来定义数据,以及数据的类型、格式、大小等,这是元数据所具备的一种能力或者说认知能力。一般来说,元数据能力主要包括以下几个方面:首先,元数据包含业务活动产生的信息,例如:业务流程、采购数据、用户数据等,如在企业的流程中产生哪些数据(例如:订单管理系统、库存管理系统等),这些内容都会被应用到元数据中去;其次,元数据还包括数据可访问性(数据可视化)、数据准确性和及时性的要求,如在数据可访问性的基础上进行数据分析等;最后,元数据也包含用户对数据所做的访问、使用、交互等内容,如用户满意度调查、用户积分等等;此外,元数据还包括对企业自身管理能力的理解和对自身战略定位、业务需求等进行优化;也包括利用元数据来支持业务决策等行为;等等。

1、数据是企业最宝贵的资产

目前,数据已经成为了企业核心资产。对于企业来说,当数据价值达到一定程度时,企业将会有能力从数据中挖掘出更多信息来支持决策,实现企业的价值最大化。比如,很多企业将数据看作企业的核心竞争力之一,企业战略、业务、研发、运营、市场等所有活动都会产生大量数据和流程数据,这些数据都是从企业内部产生的,因此,我们可以把数据看做业务流程中的一部分和关键决策数据。正是由于如此缘故,我们对数据进行管理和挖掘时都需要对数据建立一个元数据。

2、元数据是企业信息化

元数据的出现,将企业的信息系统的各个模块和各个环节进行了梳理,把企业原有内部信息化、内外部协同处理的业务活动进行了重构和升级,并实现了业务的流程优化和资源配置效率的提升。从 IT信息化层面来讲,元数据将企业内部各个信息系统的功能、实现流程和方法进行了梳理和优化,形成了一套标准化和可复制的流程和方法,形成了企业内部协同管理、业务协同创新、人力资源优化等系统和业务创新服务平台。具体来讲要解决以下几个问题:(1)信息系统如何支撑企业实现高效管理:不同行业、不同类型和规模企业由于生产经营活动不同而存在着千差万别和规模企业之间存在着不同需求。例如:销售代表、采购流程中产生着大量电子数据(采购信息、业务流程、用户数据等)。

3、企业将会对元数据有更多要求

作为软件行业最具价值的底层数据模型,元数据可以很好地指导业务人员使用软件,但它并不是什么软件,它仅仅是一种认知能力和工具。对于企业级用户而言,他们会发现使用元数据进行决策会变得越来越困难,因为企业不希望用户做出更多的决策。所以公司就需要更多地通过元数据来帮助企业做出更多决策,从而提高企业运营效率;公司还需要元数据来支持业务决策、战略定位、技术团队等,以确保公司能够获得成功、保持领先地位;此外,企业还需要元数据来支撑内部管理、战略规划、业务决策等等行为。以市场上知名低代码平台为例。以 EMS (供应链管理)平台为例:企业在进行供应链管理过程中会产生大量物流、订单、采购、销售等各种数据,这些数据之间都存在着一定关系复杂且高度关联。而通过低代码平台可以实现业务人员实时查询和处理这些数据信息,并将它们汇集到统一平台上去进行统一整合分析与展现;同时低代码平台也可以帮助企业提供供应链流程服务以及对供应链中各个环节数据进行分析处理。

元数据应用存在哪些问题?

目前,各企业正面临着数字化转型带来的巨大压力,面临巨大挑战的是如何应用元数据进行管理、处理、分析和决策。首先是对企业的元数据管理缺乏认识;其次是企业内部对元数据标准化和自动化应用缺乏了解;最后是对元数据分析利用的成本过高、应用场景单一等问题,从而导致企业很难找到适合自身发展需求的元数据产品。因此,企业更多地依赖元数据技术来满足数字化转型战略需求,而没有充分利用元数据来挖掘数据价值。因此,要想通过元数据推动数字化转型,企业必须深入了解企业数字化转型涉及到元数据管理、元数据应用和元数据产品四大环节。

1、元数据管理环节

对企业来说,企业的数字化转型首先涉及到的就是元数据管理。元数据管理是指企业根据不同业务阶段的需求,建立、调整和优化企业数据模型和分析模型。一般采用 RPA、 BPM、 WMS、 SQL Server、 IR等模型分析元数据。首先,企业建立元数据模型是为了更好地管理和利用数字资产,进行价值创造,从而推动企业业务不断发展和优化,实现业务创新提升企业核心竞争力。其次,数字化企业更需要对信息系统进行数据管理和深度挖掘。只有实现大数据资源配置分析和高效地获取利用才能实现企业管理创新和提升效益水平。

2、元数据应用环节

数据的应用是元数据管理,通过使用元数据对业务和管理问题进行分析处理。虽然企业元数据管理已经十分成熟,但是实际业务流程中依然存在很多问题需要解决。例如:对业务流程进行挖掘、分析和优化;对业务问题进行智能处理;对业务数据进行深度挖掘分析等。因此,有必要对企业元数据应用流程进行梳理。通过梳理元数据应用流程可以发现管理问题、解决问题,也可以找出经验、促进业务发展。

企业应用元数据会面临哪些问题?

很多企业都面临着“为什么没有元数据”的问题,元数据的价值如何体现?元数据如何应用?元数据系统应用是否可行?在当前企业数字化转型过程中,元数据系统要解决什么问题?这些问题直接影响着企业数字化转型的效果。

1、元数据价值没有体现

对于企业来说,元数据的价值往往体现在其数据属性和数据分析模型上。但是很多企业都没有很好体现元数据价值。企业的数据源很多,但是各个数据源之间并没有充分实现数据共享,而是各自的业务系统进行数据分析模型构建。在数据源共享阶段,需要使用各个企业数据库来存储大量信息,并且各个数据库之间并没有实现数据互通。所以在数据价值挖掘阶段使用一个数据库进行分析模型建立,这种方法已经成为许多企业数字化转型过程中经常采用、但尚未广泛应用与实践过的方法,而作为一种传统数据库应用程序技术也不能完全满足这些企业对于分析和建模能力的需求。

2、元数据缺乏统一标准

虽然,元数据分类和索引组成的基础,但元数据的发展没有统一标准,不利于元数据在应用场景中应用。如果一个系统缺乏元数据标准,就很难对其进行分析。在一定程度上会影响元数据的可视化效果。例如,一个企业在构建了一个模型之后,元数据会根据模型进行展示或其他操作,但是如果元数据缺少标准或者定义不明确,元数据展示不清楚不完整、缺乏针对性、不能实现企业业务需求等现象将会频繁出现。

3、解决方案选择困难

许多企业目前的业务需求是与企业整体的管理能力相匹配的,企业选择的解决方案不一定适合自身的业务场景。为了满足业务需求,很多企业希望利用低代码平台来实现自动化,但在选择适合的解决方案时仍然存在困难。主要原因是高代码平台无法解决“数据的生命周期”。在软件开发中通常用代码方式来描述信息,但在实际应用中这些代码都是“代码”(代码),无法实现应用层面的分析模型:这使得企业在应用中无法理解应用场景、实现功能需求、提升软件开发效率、降低开发成本等等,这些都限制了软件开发中用到元数据模型、实现功能需求。

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