Insights

FAQ

FAQ: Does Youbai Support Private Deployment?

Youbai products support deployment on customer servers, private clouds or Alibaba Cloud environments with configurable databases, middleware and access methods.

Technical

From MDM to AI Data Foundation

Enterprises should not bypass MDM, standards and quality rules when building AI data capabilities. A layered approach creates reusable data capabilities.

Insight

Industrial Data Governance Enters an AI-Driven Cycle

As large models, knowledge bases and agents enter enterprise scenarios, standards, quality and asset catalogs become the foundation for AI adoption.

News

DataFix: Smarter MRO Data Governance

DataFix helps industrial enterprises cleanse, standardize and deduplicate material data to reduce duplicate codes and procurement risk.

News

AI + Data: A New Path to Industrial Data Value

Industrial enterprises are moving from owning data to using data well, making the integration of AI and governance essential.

News

Youbai helps Beiyuan Group pass acceptance for its data governance and analytics platform

A historical company update retained from Youbai's previous website, covering a data governance and analytics platform acceptance project.

News

Youbai wins Shaanxi Nonferrous Group master data management platform project

A historical company update about Youbai winning a group-level MDM platform project.

News

Youbai and Shanxi Pengfei Group launch an MDM platform project

A historical company update about launching a master data management platform project.

News

Two data asset registration standards co-authored by Youbai are released

A historical company update about Youbai participating in data asset registration standards.

News

Youbai attends SUPCON industrial AI ecosystem conference

A historical company update about Youbai attending an industrial AI ecosystem conference.

News

Youbai signs a data governance project with Tianjin Dagu Chemical

A historical company update about a data governance project with a chemical enterprise.

Technical

浅谈物料主数据参数来源管控

大中型企业物料主数据管理为各类主数据管理的重点，尽管一些企业导入了MDM系统进行主数据全生命周期管控，但因物料行业面广、种类多、专业性知识要求高、流程复杂、人员参与多、外部环境不可控等多重因素影响，系统物料数据质量不尽人意。企业内部用户、采购、财务审查会反馈存在一物多号、错误物料的情况。对于此类情况，可通过物料主数据系统技术手段及物料参数前期企业内部流传环节进行管控、防止。

Technical

在现有Nginx中追加ssl？椴⑼瓿蒱ttps的相关配置

项目追加微信小程序功能，通过对于微信小程序官方API的学习可得知，在正式发布的版本中，小程序只可调用https接口，因此需要在原先的Nginx中追加ssl？。 本文将在不影响现有Nginx前提下，追加ssl模块，并完成https的相应配置。

Technical

失控的数据”——“五位一体”，构建企业主数据治理模式

失控的数据，会带来非常严重的后果！ 企业每一项生产经营活动，都是数据支撑的决策行为。如购买一批特定原材料，是由于生产需求数据、库存数据及价格数据、交期、生产紧急性等因素综合考虑及权衡的结果。其背后是一串的数据、逻辑思维及意识因素。作为决策底层的数据，如果其中一项出现错误，“差之毫厘、谬以千里”，古人早已告诉了我们答案。 笔者曾经在生产企业呆过多年，亲身经历多起数据失控带来的决策失误、物料浪费、大量的生产资料呆滞等现象，但数据却是可以控制的，或许您已经意识到本企业存在的数据失控问题，那么就和我一起来寻找

Technical

在Chrome中使用USBKEY的经验

USB Key是一种USB接口的硬件设备。它内置单片机或智能卡芯片，有一定的存储空间，可以存储用户的私钥以及数字证书，利用USB Key内置的公钥算法实现对用户身份的认证。由于用户私钥保存在密码锁中，理论上使用任何方式都无法读。虼吮Ｖち擞没现さ陌踩。这是摘自百度百科的定义。一般的说，UsbKey就是类似过去在网上银行中使用的U盾之类的，形如USB的硬件加密设备，用于登录和身份验证等。

Insight

Building a five-in-one enterprise master data governance model

A historical insight article about organization, policy, process, standards and platform in MDM governance.

Technical

How enterprises can build master data capabilities

A historical technical article about key steps and common pitfalls in enterprise MDM construction.

Technical

千里之堤，溃于蚁穴

本文通过笔者的真实经历，展示了一次系统程序崩溃的事件，详细描述了问题的排查过程，同时亦阐述了程序代码健壮性的思想，以及如何提高代码的健壮性，仅供分享及经验借鉴。在程序的世界中，如果在细微处考虑的不足，当在一定的条件触发时，就会导致系统的瘫痪。

Technical

BOM data management for industrial enterprises

A historical technical article about BOM data quality in industrial production and equipment management.

Insight

浅谈企业物料主数据管理

本文围绕企业物料主数据管理展开，先界定物料及物料主数据的定义，分析当前企业在物料主数据管理中存在的标准不统一、编码混乱等问题，阐述建设物料主数据的意义，进而说明物料分类、编码、描述的标准制定及管理体系构成，为企业物料主数据管理提供指引。

Insight

不忘初心方得始终，数据质量管理要稳住！

本文核心围绕数据质量管理展开，强调提升数据质量是数据治理的核心目标，高质量数据是所有数据应用的基础，劣质数据会带来“精确的误导”并影响业务运营。数据质量问题根源多在业务管理不善，需从业务层面着手解决。文章明确了准确性、完整性等7项通用评估标准（可扩展），阐述了“梳理分析-制定方案-认责追踪-优化积累”的闭环管理流程，同时指出数据质量管理需结合现实，在流程实施力度、不同时间维度数据处理方式上合理取舍，适配组织实际情况。

Insight

搭建主数据管理系统 助推企业信息化建设

本文围绕主数据管理系统在企业信息化建设中的核心作用展开，明确其是实现 “数字企业” 目标、推动企业兼并重组与业务整合的关键。文章指出，企业信息化建设中数据标准化是基石，主数据管理系统可解决人工运维低效易错、源系统数据不统一、系统集成不畅等问题，同时能助力企业快速完成兼并重组后的系统整合与数据治理。在此基础上，提出选择 MDM 主数据管理方案需考虑高度集成性、集中统一管理、预定义模板、单一平台、成功实施案例等核心因素，并强调端到端的解决方案能从实施、运维、集成等方面降低成本，带来可观的投资回报率，为企业长远发展提供支撑。

Technical

浅谈互联网系统架构

本文阐述了大型互联网系统架构的特性，包括高并发、高可用、海量数据处理等，指出其面临的各类挑战。重点介绍了架构的五大核心要素——性能、可用性、伸缩性、扩展性、安全性，分别说明各要素的衡量标准及实现优化方法，最后总结架构设计的通用思路，强调了解核心要素与技术手段对构建互联网系统架构的重要性。

FAQ

实施层面如何做好主数据集成工作

本文围绕主数据集成实施，按集成前准备、集成演练、正式集成三个阶段展开，强调集成前需做好时点规划、测试环境搭建及全面测试，演练时注重时点选择、数据备份等，正式集成时需加强多方配合沟通，为同行开展主数据集成工作提供实践参考。

Insight

浅谈企业数字化转型中的数据集成

打造数字智能化工厂，通过实现价值链上各企业内部的纵向集成和企业间的横向集成是必经之路。将带有内置感应器的智能机器设备与其他设备、人、系统连接起来，从中提取数据并进行深入分析，挖掘生产或服务系统在性能提高、质量提升等方面的潜力。通过变革原始的工业生产与服务模式，实现系统资源效率提升与优化。

Technical

指标数据标准化体系 ——大数据分析应用的基石

数据标准化的指标体系建设可以对数据快速、准确地分析应用，实现企业数据价值化、数据资产化，为企业带来巨大的数据资产价值提升。因此，企业在数据治理过程中需要高度重视指标数据标准地制定和落实。 本文分享了指标数据标准体系的定义、面临的问题、解决方案以及指标应用，后续我们还将继续为大家分享数据标准、数据治理、数据安全、数据中台在企业中的落标实践，为企业的信息化建设保驾护航。

Technical

构建研究生大数据，助力高？蒲Ч芾

本文介绍了教育大数据中研究生数据的科学管理和数据分析，明确了研究生教育与学科数据标准、数据采集、数据存储、数据建模、数据分析、数据展现等阶段，为教育行业研究生教育与学科数据管理奠定了基础和提供数据参考。

Technical

浅谈客商主数据管理

本文围绕客商主数据管理展开，介绍其定义、识别方法及编码原则，指出企业客商数据常存在错乱、冗余、信息缺失等问题，会影响业务运转与决策。同时阐述了建设客商主数据的意义，介绍了PP电子登录试玩的客商数据清洗工具及MDM主数据管理平台，说明二者可实现客商数据自动化清洗、质量控制，为企业供应链整合、信息共享及精准决策提供支撑。

Technical

基于数据质量管理处理疑似重复数据

本文围绕MDM主数据系统物料唯一性管理展开，指出系统虽能降低物料重复概率，但随着企业发展，仍会出现因人员专业性不足、物料参数来源多样等导致的疑似重复物料（参数、格式略有差异但实际为同一物料）。文章介绍了数据质量管理？榈奈宕笞庸δ，阐述了基于该？橄嗨贫裙δ芡诰蛞伤浦馗次锪系牧鞒，明确了疑似重复数据的确认与处理方法（重复物料冻结有效编码、非重复物料规范参数），最后强调需通过流程固化和持续改善，建立长效管理机制，保障主数据高质量，助力企业降低成本、高效运营。

Technical

打破信息孤岛，实现数据共享，企业主数据管理发挥核心作用

在大数据、智能制造等新兴技术快速发展的背景下，企业数据量激增，但由于缺乏统一标准，数据分散、重复、不一致等问题严重，形成“信息孤岛”，影响决策与运营效率。为此，企业亟需建立数据标准，推行主数据管理。 主数据管理以建立数据共享服务为核心，通过主数据管理系统规范数据、实现系统互联互通，不仅能梳理数据、提升质量、促进共享，还能降低系统建设成本、保障数据安全、提高工作效率，是企业数据管理的必经之路，早规划、早建设可降低实施难度与成本，助力企业应对大数据时代挑战。

Technical

浅谈代码重构

本文围绕代码重构展开，引用Martin Fowler的定义，明确其是在不改变软件可观察行为的前提下，调整内部结构以提升可理解性、降低修改成本，核心价值是长远降低运维成本。文章指出，软件长期维护中易因需求迭代、紧急修改出现代码混乱，定期重构可规避此问题；介绍了添加新功能、修改BUG等合适的重构时机及主数据项目实例；最后强调，重构代价比重写大或代码无需使用、无BUG时，无需重构。

Technical

架构漫谈

介绍软件架构，明确其定义与核心目标，梳理从单体架构到分布式架构（含SOA、微服务）的演化，提及SOLID原则的指导意义及Serverless架构，强调架构选择需结合项目实际，避免盲目跟风。

Insight

企业做好主数据管理，才能迈进大数据时代

本文指出，主数据管理是企业迈进大数据时代的重要基石。文章分析了企业数据管理面临的五大挑战，阐述了主数据管理的五大核心价值，介绍了主数据与大数据的结合方向，强调其可解决企业数据管理痛点，助力企业挖掘数据价值、应对大数据时代挑战。

Technical

浅议集团型企业如何规划数据质量管理体系

数据质量体系的建立，属于数据基础层面提升的工作，在现实的企业运作过程中，数据都是由一个一个日常业务所产生的，数据工作繁琐而平凡，一个员工的入职、一件物料的领取、一次工资的核算等，都伴随着数据质量的管理，一个简单的疏忽或粗心，都有可能产生错误并引发连锁反应。万丈高楼平地起，要想获得高质量的数据，必须从宏观到微观，从主观到客观，对企业进行深彻的变革，伴随着思想的洗礼，才能建立起企业的数据质量管理体系，使数据闪耀出应有的价值。

Insight

集团公司管控模式和主数据建设的深度分析

本文核心分析集团公司管控模式与主数据建设的关联：集团管控分为财务、战略、运营三种类型，分别对应独立建设、分层级建设、大集中三种信息化建设模式；主数据建设模式由信息化建设模式决定，财务及战略管控型采用多级分布式部署，运营管控型采用集团统一部署，同时明确主数据定义及建设对系统数据共享、集团决策的重要意义。

Technical

进击的产品经理：从C端到B端

本文以作者自身转型经历为切入点，明确C端产品面向个人用户（如微信、淘宝），核心围绕人性，注重刚需、高频、覆盖人群广和用户体验；B端产品面向企业用户（如ERP、钉钉），核心围绕业务需求，注重功能、流程和可操作性，为达成管理目标可适当牺牲用户体验。作者分享了自身从C端到B端产品经理的转型感悟，指出B端产品潜力巨大，对产品经理提出了更高要求。

Technical

浅谈集团组织机构主数据建设

本文围绕集团组织机构主数据建设展开，明确其为企业业务管理的“骨架”，建设方式受企业管控模式等因素影响。运营管控型集团需集团统一搭建主数据平台，管理到最末级组织；战略管控型集团仅管控核心层级组织，可分级部署平台；财务管控型集团需结合人事管理需求确定管控范围，重点建设股权和财务视图。同时指出建设中常见问题及解决办法，如编码建议采用无含义数字流水码，差异业务组织需分类管理，并提及主数据管理平台的核心功能。

Insight

主数据●缘起

社会生产组织方式演化，信息技术的出现，是主数据出现的直接原因，但从本质而言，三次科技革命从不同的角度为主数据加了一把火，主数据终于破壳而出并茁壮成长，成为一个单独的信息化应用，在当今的企业信息化应用体系中占据了重要的一席之地。

FAQ

如何提升MDM数据质量管理

在MDM项目咨询及实施过程中，质量管理是至为重要的一部分，大多数MDM解决方案中对质量管理的描述往往流于形式和概念性介绍，不成体系，如何在实施过程或软件功能方面加强以提升数据质量，本文仅就这一问题，结合作者从事的MDM项目和经验，谈谈思路和想法，以提供建议和参考。

Insight

10年后，工厂是这个样子！

未来工厂是一种设想，应用新的工厂结构、数字技术和集成流程提高生产效率。要把梦想变成现实，企业必须解决三大驱动问题：战略和领导力、员工技能、信息技术基础设施。 BCG波士顿咨询公司发布了关于未来工厂的最新研究报告《2016年未来工厂研究》，通过研究汽车供应商和整车厂来探究未来几十年的工厂，在利用创新提高生产效率方面，这两类企业一直走在前列。 报告的目的是描绘2030年未来工厂的蓝图，并对其价值进行评估和制定实施路线。

Insight

2017年大数据及分析市场的15项趋势预测

本文汇总了MapR科技、Hortonworks、DataStax三家机构对2017年大数据及分析市场的15项趋势预测。核心趋势包括AI重返主流、数据治理成为竞争优势、企业转向业务驱动型数据应用、数据敏捷性决定竞争胜负、区块链变革金融服务、机器学习与微服务深度整合，此外还涵盖智能网络、实时分析、数据价值化、数据工程师崛起、混合云主导、去服务器架构普及等，全面展现了当年大数据及分析领域的发展方向。

Technical

如何打造高性能大数据分析平台

大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。

Technical

物料标准在PDM环境下的实现与应用

本文介绍了在 PDM 环境下物料标准的实现与应用。指出 PDM 与 ERP（SAP）对接需统一物料标准，以解决 “一物多码” 问题；通过调整 PDM 属性字段、新增 MDM 编码字段，建立 PDM-MDM-SAP 对接流程；详述物料批量申请、标准化审核、编码生成发布的操作步骤；最终打通设计、工艺、生产、采购数据流，消除信息孤岛，提升数据准确性与流转效率。