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企业架构实践之数据架构实践之四 -企业人力资源数据模型

2018-07-03 14:04:15  来源:IT常青树

摘要:本篇主要从数据架构的实质出发,运用企业架构方法论,结合对物资装备公司架构实践中“人力资源数据架构”中的概念数据模型部分内容进行阐述,揭示数据架构在项目实践中关注的重点内容,为数字化企业的落地实施提供坚实的基础保障。
关键词: 企业架构 源数据
什么是数据架构
 
企业数据架构是企业架构中的重要组成部分,包括企业的数据模型、信息价值链和相关的数据技术、数据整合、数据仓库和商务智能、元数据等多个方面。其中,企业数据模型反映企业若干业务的重要数据属性,主要有识别主题域、梳理业务实体及实体元素关联关系等;并通过信息价值链实现数据模型组件(主题域、业务实体)与实际的业务流程和企业业务架构一致性对接。企业的数据架构就是通过企业数据模型的方法实现全企业范围内的数据整合蓝图,获取企业信息和数据在企业各个业务单元和业务主题域下的呈现。
 
结合运用咨询方法论和多年项目经验总结出企业架构在数据架构方面包括的重点内容有:概念数据模型、数据分类、数据存储、数据分布、数据流转、数据处理等方面。
 
概念数据模型,企业需要从业务角度和应用功能角度对数据进行模型化处理,生成企业业务范围的业务明细数据、指标分析数据,并对指标模型、分析模型、数据编码、数据等进行概念模型设计。
 
数据分类,从数据应用的不同角度对数据进行分类,不同类别的数据在存储、计算、传输时对应不同的要求和技术实现手段。
 
数据存储和分布,从数据存储区域、元数据、编码区域、空间数据区、非结构化数据区、业务流程数据区等角度对数据的存储形式通过相关要求和技术手段实现。
 
数据流转,通过对中心数据区、业务流程数据区、实时数据区、非结构化数据区、空间数据区内的数据流转和共享进行视图化分析,提炼出相关业务明细数据、指标数据、事件数据的流转关系,形成从业务应用到数据中心、非结构化数据、空间数据区的端到端可视化视图。
 
数据处理,通过对业务源数据的抽取、对相关指标数据进行计算处理、建立数据处理分析模型,提供数据中心进行数据交换,重点在数据流的控制处理过程及数据的平台化集成。
 
人力资源数据模型
 
本文主要从企业架构数据架构的核心概念数据模型入手对物资装备公司在人力资源域下的概念数据模型进行重点阐述。“”团队运用数据治理和企业架构方法论,结合物装装备公司的实际业务,分析基于整体业务架构下的主题数据域及数据实体,对数据事实进行识别、定义,获取企业业务数据需求,设计出基于公司整体业务架构下的主题域数据模型,形成企业人力资源最重要的主题数据域有:人力资源战略规划、人才招聘和优选、岗位管理、员工培训和发展、员工绩效管理、员工储备和激励、员工调动和退休,七大主题域概念数据模型。
 
物资装备公司人力资源数据模型通常包括数据主题域模型、数据概念视图、数据逻辑视图。团队梳理了人力资源主题下的业务域的数据概念模型,且罗列出相关概念模型下的数据信息,形成重点涵盖人力资源“选、育、用、留”的管控框架下的数据信息有:人力资源规划信息、人力资源能力信息、人力资源核心信息、人力资源配置计划、人力资源保障计划、组织信息、岗位信息、员工基本信息、任职信息、行政信息、政治面貌、学历信息、工作经历、薪资信息、合同信息、家庭成员、出国信息、招聘渠道、空缺岗位、招聘信息、培训课程、课程安排、培训资源、评估结果、培训预算、培训费用、考核对象信息、考核形式信息、考核标准、出勤信息、加班信息、班次信息、加班工资、休假信息、工时信息、工资等级、岗位工资标准、社会保险、补充福利、公积金、个人所得税、员工薪资、离退休信息、员工调动信息、工作地点信息等共计45个,形成了覆盖全公司人力资源业务的概念数据模型视图,如下:
 
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图 物资装备公司人力资源数据模型(部分信息经裁剪)
 
企业数据架构数据模型中的概念模型是描述各个数据实体之间的关系,结合公司的开展的业务流程进行数据流梳理;逻辑模型则是对数据实体的属性进行描述,且形成相应的规范、规则,保障数据实体定义明确、范围清晰。最后结合企业数据架构的整体框架对产生的信息价值链进行整合,识别业务模型的匹配关系。

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责编:yangjun

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