數據治理理論

㈠ 西方語境下的治理理論是什麼

西方影響的這個什麼東西啊，這個應該是比較一個零食，或者是一個當地人研究出來的東西。

㈡ 資料庫分析的原理是什麼

資料庫系統的基本概念

數據：實際上就是描述事物的符號記錄。
數據的特點：有一定的結構，有型與值之分，如整型、實型、字元型等。而數據的值給出了符合定型的值，如整型值15。
資料庫：是數據的集合，具有統一的結構形式並存放於統一的存儲介質內，是多種應用數據的集成，並可被各個應用程序共享。
資料庫存放數據是按數據所提供的數據模式存放的，具有集成與共享的特點。
資料庫管理系統：一種系統軟體，負責資料庫中的數據組織、數據操縱、數據維護、控制及保護和數據服務等，是資料庫的核心。
資料庫管理系統功能：
（1）數據模式定義：即為資料庫構建其數據框架；
（2）數據存取的物理構建：為數據模式的物理存取與構建提供有效的存取方法與手段；
（3）數據操縱：為用戶使用資料庫的數據提供方便，如查詢、插入、修改、刪除等以及簡單的算術運算及統計；
（4）數據的完整性、安生性定義與檢查；
（5）資料庫的並發控制與故障恢復；
（6）數據的服務：如拷貝、轉存、重組、性能監測、分析等。
為完成以上六個功能，資料庫管理系統提供以下的數據語言：
（1）數據定義語言：負責數據的模式定義與數據的物理存取構建；
（2）數據操縱語言：負責數據的操縱，如查詢與增、刪、改等；
（3）數據控制語言：負責數據完整性、安全性的定義與檢查以及並發控制、故障恢復等。
數據語言按其使用方式具有兩種結構形式：互動式命令(又稱自含型或自主型語言)宿主型語言（一般可嵌入某些宿主語言中）。
資料庫管理員：對資料庫進行規劃、設計、維護、監視等的專業管理人員。
資料庫系統：由資料庫（數據）、資料庫管理系統（軟體）、資料庫管理員（人員）、硬體平台（硬體）、軟體平台（軟體）五個部分構成的運行實體。
資料庫應用系統：由資料庫系統、應用軟體及應用界面三者組成。
文件系統階段：提供了簡單的數據共享與數據管理能力，但是它無法提供完整的、統一的、管理和數據共享的能力。
層次資料庫與網狀資料庫系統階段 ：為統一與共享數據提供了有力支撐。
關系資料庫系統階段
資料庫系統的基本特點：數據的集成性 、數據的高共享性與低冗餘性 、數據獨立性（物理獨立性與邏輯獨立性）、數據統一管理與控制。
資料庫系統的三級模式：
（1）概念模式：資料庫系統中全局數據邏輯結構的描述，全體用戶公共數據視圖；
（2）外模式：也稱子模式與用戶模式。是用戶的數據視圖，也就是用戶所見到的數據模式；
（3）內模式：又稱物理模式，它給出了資料庫物理存儲結構與物理存取方法。
資料庫系統的兩級映射：
（1）概念模式到內模式的映射；
（2）外模式到概念模式的映射。

4.2 數據模型

數據模型的概念：是數據特徵的抽象，從抽象層次上描述了系統的靜態特徵、動態行為和約束條件，為資料庫系統的信息表與操作提供一個抽象的框架。描述了數據結構、數據操作及數據約束。
E-R模型的基本概念
（1）實體：現實世界中的事物；
（2）屬性：事物的特性；
（3）聯系：現實世界中事物間的關系。實體集的關系有一對一、一對多、多對多的聯系。
E-R模型三個基本概念之間的聯接關系：實體是概念世界中的基本單位，屬性有屬性域，每個實體可取屬性域內的值。一個實體的所有屬性值叫元組。
E-R模型的圖示法：（1）實體集表示法； （2）屬性表法； （3）聯系表示法。
層次模型的基本結構是樹形結構，具有以下特點：
（1）每棵樹有且僅有一個無雙親結點，稱為根；
（2）樹中除根外所有結點有且僅有一個雙親。
從圖論上看，網狀模型是一個不加任何條件限制的無向圖。
關系模型採用二維表來表示，簡稱表，由表框架及表的元組組成。一個二維表就是一個關系。
在二維表中凡能唯一標識元組的最小屬性稱為鍵或碼。從所有侯選健中選取一個作為用戶使用的鍵稱主鍵。表A中的某屬性是某表B的鍵，則稱該屬性集為A的外鍵或外碼。
關系中的數據約束：
（1）實體完整性約束：約束關系的主鍵中屬性值不能為空值；
（2）參照完全性約束：是關系之間的基本約束；
（3）用戶定義的完整性約束：它反映了具體應用中數據的語義要求。

4.3關系代數

關系資料庫系統的特點之一是它建立在數據理論的基礎之上，有很多數據理論可以表示關系模型的數據操作，其中最為著名的是關系代數與關系演算。
關系模型的基本運算：
（1）插入 （2）刪除 (3)修改 （4）查詢（包括投影、選擇、笛卡爾積運算）

4.4 資料庫設計與管理

資料庫設計是數據應用的核心。
資料庫設計的兩種方法：
（1）面向數據：以信息需求為主，兼顧處理需求；
（2）面向過程：以處理需求為主，兼顧信息需求。
資料庫的生命周期：需求分析階段、概念設計階段、邏輯設計階段、物理設計階段、編碼階段、測試階段、運行階段、進一步修改階段。
需求分析常用結構析方法和面向對象的方法。結構化分析（簡稱SA）方法用自頂向下、逐層分解的方式分析系統。用數據流圖表達數據和處理過程的關系。對資料庫設計來講，數據字典是進行詳細的數據收集和數據分析所獲得的主要結果。
數據字典是各類數據描述的集合，包括5個部分：數據項、數據結構、數據流（可以是數據項，也可以是數據結構）、數據存儲、處理過程。
資料庫概念設計的目的是分析數據內在語義關系。設計的方法有兩種
（1）集中式模式設計法（適用於小型或並不復雜的單位或部門）；
（2）視圖集成設計法。
設計方法：E-R模型與視圖集成。
視圖設計一般有三種設計次序：自頂向下、由底向上、由內向外。
視圖集成的幾種沖突：命名沖突、概念沖突、域沖突、約束沖突。
關系視圖設計：關系視圖的設計又稱外模式設計。
關系視圖的主要作用：
（1）提供數據邏輯獨立性；
（2）能適應用戶對數據的不同需求；
（3）有一定數據保密功能。
資料庫的物理設計主要目標是對數據內部物理結構作調整並選擇合理的存取路徑，以提高資料庫訪問速度有效利用存儲空間。一般RDBMS中留給用戶參與物理設計的內容大致有索引設計、集成簇設計和分區設計。
資料庫管理的內容：
（1）資料庫的建立；
（2）資料庫的調整；
（3）資料庫的重組；
（4）資料庫安全性與完整性控制；
（5）資料庫的故障恢復；
（6）資料庫監控。

㈢ 數據治理到底在哪裡治對企業來說重要嗎有哪些可以進行數據處理的平台

業來說重要嗎？有哪些可以進行數據處理

㈣ 關於對 「數量管理理論」 的評價

搞不懂你說的是什麼，是量化管理？數據分析？數據化管理？還真沒聽過數量管理。我覺得你說的是數據化管理。
數據化管理是指將所管轄范圍內的業務工作通過完善的數據統計、數據分析體系進行明確計量、科學分析，以數據報表的形式進行記錄、查詢、展示等，為管理者提供准確詳實的業務狀況。宗旨在於為管理者提供真實有效科學的決策依據，宣導與時俱進的充分利用信息技術資源，促進企業管理可持續發展。
數據化管理是繼改革開放以來，國內企業對精細化管理、豐田生產方式、JIT、質量體系認證、績效管理等先進的管理方式進行廣泛學習並運用過程中逐漸形成的一種新的管理模式。同時，也是行業間頻繁的信息交流、人才流動過程中，普通企業充分利用了現代金融企業一切立足於數據信息所進行的管理方法的廣泛傳遞而形成的一種管理模式。但是，目前此種立足於數據進行管理的模式並未完全形成簡明的體系，一切都是在摸索過程中，並未得到廣泛地深入研究和推廣普及。
數據化管理是對傳統的賬簿式（並非只是財務賬簿，如管理者筆記等）管理的深化，是隨著計算機技術的發展及普及、隨著財務、金融等以數據作為操作基準行業的發展演化而來。目前，多個行業的很多企業都在開始運用數據對業務發展狀況進行監控，並指導管理工作的開展。
企業管理求簡單模式，數字化復制方法。人人都說不可能會有簡單模式，數字化復制方法，我說有——五千年以來沒發現的數字化成功理論，這數字化成功理論本就存在你的一舉一動上，每一個企業、每一個人天天所做的事都不可脫離的現實，它不是什麼深不可測的理論體系，但可解釋歷史、決策現在、預測未來的一種中國本土全新的科學理論。它是理論與實踐兩者時時刻刻不脫離同時應用的認識論和方法論理論基礎。李繪芳老師認為，數據化管理有如下意義：
1、數據化管理是科學管理的基礎。
科學管理的目標是目標明確、決策准確、措施有效、執行有力。數據化管理是將業務工作中的基本狀況，通過翔實的數據直觀地展現，並通過適當地分析，明確經營基本狀況，發現業務工作中的不足之處，為管理者提供准確的決策依據，促進管理層進行有針對性地改進和有效地決策，是科學管理的基礎。
2、數據化管理是科學領導的參考。
領導學認為領導的藝術與方法是達成領導效能與發展的關鍵因素。數據化管理是優秀的管理方法之一。完善的數據化管理能夠明確指出下屬業務工作中存在的各類問題，以實事求是的方法並輔之於其他的管理手段，能夠有效地指導若干下屬開展工作，能夠根據問題的嚴重性與重要性進行有針對性地改善，促進團隊的整體進步，從而實現領導效能，是科學領導的有效參考。
3、數據化管理是企業管理改進的關鍵。
優秀的企業管理應該具備完善的運營數據分析體系。一切企業活動，最終都以數據最為參考，達成一定的數據指標，循環改進，持續發展。數據化管理存在於企業的每個環節，通過參考經營數據管理的企業體制是確保企業良性發展的關鍵。數據化管理是一種全新的管理方法，其推廣和運用可以促進民族企業的發展，增強國際競爭力。下面，李繪芳老師與您分享一個案例：
A公司是某市主要大型連鎖超市公司之一，下屬20個門店，門店面積從1000至3000平方米不等，分布在該市市區和下屬各鎮，有一個大約8000平方米的配送中心和500平方米的總部辦公室。年營業額近3億元人民幣。A公司連鎖經營，統一管理，統一采購，由配送中心統一配送的商品約佔80%的比例。A公司管理人員的學歷水平不算很高，但很好學，公司風氣正派，工作作風雷厲風行，富有團隊精神，公司員工非常刻苦勤奮。
A公司現有電腦管理系統已使用三年，具備前台收銀、門店管理、配送中心管理和總部管理的網路管理功能。但系統運作狀況一直不好，A公司和系統供應商互有抱怨，A公司系統的主要使用人員如采購、店長等對系統很不信任，認為系統經常出錯，功能不足，更沒有辦法相信電腦中的數據。A公司的管理人員說：他們當時說，用上系統之後就什麼都知道，結果我們用幾年，仍然是什麼都不知道。但當時A公司的系統供應商是一家國內較大型的專業零售軟體公司，國內也有許多用戶在使用該系統供應商的軟體，其系統相對比較成熟。
後來A公司董事會為了提高管理規范化水平，聘請獨立管理顧問Mr.John以該公司副總經理的身份主持該項工作。通過一段時間的分析論證，Mr.John認為要加強公司的規范化管理水平，沒有高質量的數據信息作為支撐是不可能達成規范化管理要求的，於是數據化管理就被確定為提升A公司管理的突破口，並將隨後的工作分為兩大階段進行：數據清洗和整理；數據化管理工作的展開。
針對這些核心管理問題，Mr.John組織設計了一套管理報表，報表按照不同的管理職位（例如部門經理、采購員、店長等）和天/周/月的類別劃分，本著20/80法則，將每個管理職位常用報表數量基本6-8張以內。KPI指標和報表設計之後先由電腦部試用兩周，然後對其中的數據指標含義、准確性和重要性等進行深入分析，最後確定。KPI指標和報表定稿後，A公司又對每一個使用者再次進行培訓，詳細講解各種指標和報表的含義，強調這些數據都是現實經營水平反映，各管理人員有責任改善這些指標。通過新的KPI指標和報表，許多管理人員發現許多難以置信的問題，例如三個月內無銷售的單品竟達1000多種；實際到貨率只有75%左右；一年累計采購金額不超過10萬元的供應商竟有近百個，等等。
經過半年左右集中清理，上述管理問題得到明顯改善，歷年積壓商品全部得到清理，新的滯銷商品能夠及時發現和處理，不再過多地佔用貨架和資金；門店商品到貨率平均達到85%，重點商品到貨率保持在95%以上；Mr.John根據業務需要，運用了進價指數的新指標，衡量總體商品采購進價下降幅度，結果整體采購進價降低了0.3%；對所有供應商進行了合理調整，供應商數量由800多個壓減到500多個；確定了A類商品的范圍，對大約1000種商品實行采購、配送、門店銷售的全過程重點管理，A類商品銷量提高約10%；系統的毛利率、毛利額等數據可以直接提供給財務部使用，實現財務數據的無縫廉潔，並可以對門店和采購部門下達毛利指標；對新商品引進制定了規范管理體系。
通過近一年的數據化管理工作的開展，A公司的多有管理人員都意識到了系統數據的應用價值，學會了運用系統數據幫助自己的工作開展，減少了部門和人員之間的扯皮推諉，為A公司內部精細化管理（如促銷管理、商品ABC管理、商品結構調整合全員績效管理等）奠定了基礎。
提起麥當勞，恐怕在當今中國不知道它的人可謂是寥寥無幾。地點是快餐經營成敗的關鍵因素，麥當勞就是憑借著獨到的「選址秘訣」而開一個火一個的。在選址時，麥當勞會進行大量的前期市場調研和資料收集，涉及到人口、經濟水平、消費能力、發展規模和潛力、收入水平、商圈等級和發展空間等各個方面，而且還要對不同商圈中的物業進行評估，包括人流測試、顧客能力對比、可見度和方便性的考察等，以此為基礎再進行營業額預估和財務分析。數據之龐雜繁瑣，恐怕是多少中國企業所不能想像的。
麥當勞深諳「一步差三市」的道理。什麼是數字化管理，麥當勞給我們上了生動的一課。真正的「數字化管理」是在決策前用數字作支撐的，而冒牌的「數字化管理」是在決策後用數字作掩護的。國內一些企業為趕潮流而構築的數字工程無論看起來多麼絢麗，都是勞民傷財、毫無價值。數據化管理的基本流程如下：
1、收集數據。收集數據，是指將業務領域類的一切活動進行計量，然後由專人進行管理。計量的前提是要設計與業務活動實際相符合的表格單據（文件記錄）。數據記錄一般由一線的業務操作人員填寫完成，最終通過各基層管理幹部逐級上交。收集數據中必須注意的是數據的真實性、准確性、時效性。對於基礎數據的質疑可以採用統計方法進行檢驗判別。
2、整理數據。整理數據，是指將收集完畢的數據進行歸類，對有效的數據進行統計，剔除無效數據。整理數據中需要注意數據的真偽、時效等。
3、記錄數據。記錄數據，是指將一切有效的數據記錄在特定形式的數據文檔中。在這個環節，需要設計一套適合業務實際的數據統計表格，命名為「業務名稱+基礎資料庫.xls」的形式，存儲在固定的硬碟存儲區域。此環節尤其要注意數據保存，切忌不能因重裝系統、電腦損壞等造成基礎數據遺失，因此，需要操作者進行必要的數據備份。
4、分析數據。是指根據管理需要，從基礎資料庫中選取有關聯的數據，通過常規的數據統計分析方法形成特定報表予以呈現。常規的數據分析方法包括：①數據展示（數據表格、數據圖表）。即充分利用計算機操作軟體，將數據進行直觀的展示。②數據分析。數據分析常規方法是對比分析（包括同比、環比、定基比）、趨勢分析（時間段趨勢分析）、結構分析、異常分析等。數據分析過程中，需要大量運用常規的統計分析軟體進行，包括一般人熟練使用的officeexcell、和專業統計分析軟體SPSS、e-viewsMinitab等。③如果在對於管理者統計專業知識底子豐厚的情況下，還有必要對數據進行檢驗分析，以呈現數據的准確性。以上數據分析載體為報表，報表設計應簡潔、明確、適合管理層的接受能力，和必須注意時效性。
5、數據化管理。是指經過以上步驟形成的數據報表，基本能夠明確指出業務工作中存在的基本狀況，因此，李繪芳老師認為，在向管理層提供報表的同時，需要明確指出報表中顯現的各類突出問題，並根據自己所掌握的能力提出合理的管理建議，以供管理者決策使用。
最後，數字化管理的時代勁風是不會逆轉的，數字背後所蘊含的管理哲學更是值得我們挖掘的。數字，只有在正確經營思想的指引下才能發揮應有的威力，也才有進一步精準和細化的必要。希望我們的企業管理者能重視數據化管理！做好數據化管理！

㈤ 大數據對於管理理論與實踐的影響

大數據對企業管理的影響：
1.大數據對企業管理思想的影響
大數據時代的來臨改變了企業的內外部環境，引起了企業的變革與發展。企業越來越智能化，管理實現了信息化。企業中的數據收集、傳輸利用需要現代管理思想的支撐。
大數據環境下的企業管理應當以人為本，在實踐的基礎上運用現代信息化技術，採用柔性管理，將數據當做附加資產來看待。企業運營離不開數據的支撐，企業管理當中如果不能夠深刻認識到大數據的重要性，僅僅以公司短期盈利作為目標，是缺乏戰略性的思考。有效的利用數據分析結果，提前進行預測，抓住市場先機、顧客需求，就能主動贏得市場，才能在企業管理與銷售業績上創造出更大的財富。
2.大數據對企業管理決策的影響
大數據背景下數據的分析利用是企業決策的關鍵。首先，大數據的決策需要大市場的數據。基於雲計算的大數據環境影響到企業信息收集方式、決策方案選擇、決策方案制定和評估等決策實施過程，對企業的管理決策產生影響。大數據決策的特點體現在數據驅動型決策，大數據環境下的管理決策對於企業不僅是一門技術，更是一種全新的決策方式、業務模式，企業必須適應大數據環境對管理決策的新挑戰。
其次，大數據對決策者和決策組織提出了更高的要求。大數據時代改變了過去依靠經驗、管理理論和思想的決策方式。管理決策層根據大數據分析結果發現和解決問題、預測機遇與挑戰、規避風險。這就要求決策層具有較高的決策水平。由於大數據背景下需要企業全員的參與，動態變動環境下，決策權力更加分散才有利於企業做出正確的決策。這就要求企業的組織更加趨於扁平化。
3.大數據對企業人力資源管理的影響
人力資源是企業中最寶貴的資源，是企業創造核心競爭力的基礎。基於大數據技術，企業將大大提高人力資源管理的效率和質量。有效的加快人力資源工作從過去的經驗管理模式向戰略管理模式的轉變。
公司從員工招聘到績效考核與培訓，積累了大量的各類非線性數據，這些數據都是無形的資產，利用大數據技術，將這些數據進行整合分析利用，能夠為企業帶來巨大貢獻。首先，在員工招聘上，只需將單位用人要求與員工各項能力數據相匹配，結合人力資源招聘的經驗，便可輕松選出符合要求的員工。其次，在績效考核上，進行標准化管理，將員工日常的各類數據進行分析，設定等級標准，即可得出客觀公正的考核結果。這大大排除了績效管理的主觀性與不全面性。最後，根據大數據的分析結果，針對不同員工區別培訓，更有效率的提高了培訓水平。
4.大數據對企業財務管理的影響
大數據使財務管理的模式和工作理念顛覆性的改變。首先，財務管理更加穩健。公司將各類財務數據在大數據技術下進行發掘，提純出更多有用的財務信息，及早的發現財務風險，為管理決策者提供重要的決策依據，做出正確的決斷。其次，財務數據的處理更加及時高效。財務數據在企業日常運營當中舉足輕重，企業的各項交易都依賴於財務數據的分析，企業基於大數據，通過對財務數據的分析和處理，能夠改進財務管理工作的運行模式，並且是有效率的，企業資金資本運作成本降低和壓縮了，利潤相應提高了。企業資源最豐富的積累，最基礎的財務數據，通過大數據技術進行對財務數據，整理和分析，實現了企業價值增值。
總結：

大數據時代對企業的管理提出了更高的要求。信息化時代下企業每天都在產生大量的數據，大數據時代下，這些數據影響著企業管理的方方面面，它改變著企業的管理思想與管理模式，使企業的決策更加准確高效，使人力資源管理工作更便捷，使企業財務管理穩健、績效考核客觀公正，企業管理中應加強收集分析利用這些數據，確保數據的准確與安全防護。將傳統經驗、理論管理與大數據管理決策想結合，適應時代發展，將企業做大做強。

㈥ 公共治理理論有哪些主要內容簡答題，無書

公共治理理論是對作為傳抄統公共管理理論的公共行政理論進行反思和批判，並且
對新公共管理理論和新公共服務理論之合理內核進行整合的結果，其核心觀點是主張通過合
作、
協商、
夥伴關系，
確定共同的目標等途徑，
實現對公共事務的管理，
其內容包括：
第一，
公共治理是由多元主體組成的公共行動體系；
第二，
公共管理的責任邊界具有相當的模糊性；
第三，多元化的公共管理主體之間存在著權力依賴和互動的夥伴關系；第四，治理語境下的
公共管理，是多元化的公共管理主體基於夥伴關系進行合作的一種自主自治的網路管理；第
五，治理語境下的政府在社會公共網路管理中扮演著「元治理」角色。

㈦ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

㈧ 數據治理的價值體系包括哪些方面

數據服務：通過數據的採集、清洗、導入，提升數據質量，確保數據的一致性。這部分體內現著主數據治理的關鍵容價值。

數據流通：通過實現信息整合和分發機制，支持跨業務、跨部門、跨系統的信息流轉和協同。這部分體現著業務數據治理的關鍵價值。

數據洞察：通過消除數據內在的質量缺陷，明確數據之間的關聯關系，幫助數據分析人員更好地理解數據，實現數據洞察。這部分體現著分析數據治理的關鍵價值。

最終，數據治理體系的搭建工作才能算完成，古人的“道法術器勢”哲學思想理論顯得尤為博大精深。

關於數據治理的價值體系包括哪些方面，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈨ 產品數據管理的發展

PDM技術的發展可以分為以下三個階段，配合工具的PDM系統、PDM 產品產生和PDM的標准化階段。
1．配合CAD工具的PDM系統 早期的PDM產品誕生於二十世紀的八十年代初。在當時，CAD已經在企業中得到了廣泛的應用，工程師們在享受CAD帶來的好處的同時，但不得不將大量的時間浪費有查找設計所需信息上，對於電子數據的存儲和獲取新方法的需求變得越來越迫切了。針對這種需求，各CAD廠家配合自己CAD軟體推出的第一代PDM 產品，這些產品的目標主要是解決大量電子數據的存儲和管理問題，提供了維護「電子繪圖倉庫 」的功能。
第一代PDM產品僅在一定程度上緩解了「信息孤島」問題，仍然普遍存在系統功能較弱。集成能力和開放程度較低等問題。
2．專業PDM產品 通過對早期PDM產品功能的不斷擴展，最終出現了專業化的PDM產品，如SDRC公司的Metaphase和ESS的IMAN等就是第二代PDM產品的代表。
與第一代PDM產品相比，在第二代PDM產品中出現了許多新功能，如對產品生命周期內各種形式的產品數據的管理能力、對產品結構與配置和管理、對電子數據的發布和更改的控制以及基於成組技術的零件分類管理與查詢等，同時軟體的集成能力和開放程度也有較大的提高，少數優秀PDM產品可以真正實現企業級的信息集成和功能集成。
第二代PDM產品在取得巨大進步時，在商業上也獲得了很大的成功。PDM開始成為一個產業，出現了許多專業開發、銷售和實施PDM的公司。
3．PDM的標准化階段 1997年2月，OMG組織公布了其PDM Enabier標准草案。作為PDM領域的第一個國際標准，本草案由許多PDM領域的主導廠商參與制訂，如IBM、SDRC、PTC等，PDM Enabier的公布標志著PDM技術的標准化方面邁出了嶄新的一步。
PDM Enabier基於CORBA技術就PDM的系統功能、PDM的邏輯模型和多在PDM系統間的互操作提出了一個標准。統一標準的制訂為新一代標准化PDM產品的發展奠定了基礎。
從EDM發展到PDM，再從初級的PDM發展到虛擬的可視化的PDM：PDM技術的發展歷程如下：
PDM技術作為一門管理技術，管理著企業的全部知識資產。隨著PDM技術的不斷更新。為用戶提供的功能越來越強大，同時又必須有效地保護原有的資源。一般來說，CAD系統的改變可以通過圖形數據交換標准來保護原有資源。理論上PDM系統的改變可以通過STEP標准來保護原有的資源，可實際上由於PDM系統內巨大的數據量，往往這種轉換是不可取的。因此，用戶在選擇PDM產品時要慎重，使用時要穩重，更新時要保重。