企業(yè)主數(shù)據(jù)指企業(yè)內(nèi)一致并共享的業(yè)務(wù)主體。主數(shù)據(jù)管理，包括不僅僅是硬件和軟件，還是將數(shù)據(jù)作為重要資產(chǎn)管理的思想和辦法，是指一整套的用于生成和維護企業(yè)主數(shù)據(jù)的規(guī)范、技術(shù)和方案，以保證主數(shù)據(jù)的完整性、一致性和準確性。

一、 企業(yè)數(shù)據(jù)管理范疇

企業(yè)數(shù)據(jù)包括交易數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)。

交易數(shù)據(jù)：描述企業(yè)的運營情況，例如：采購、銷售、制造、收款、付款等業(yè)務(wù)產(chǎn)生的產(chǎn)品出入庫，財務(wù)的應(yīng)收應(yīng)付等數(shù)據(jù)信息。

主數(shù)據(jù)：描述企業(yè)核心業(yè)務(wù)的主體。主要有產(chǎn)品、客戶、供應(yīng)商、地點、科目等。與交易數(shù)據(jù)不同，主數(shù)據(jù)一旦被記錄到數(shù)據(jù)庫中，需要經(jīng)常對其進行維護，從而確保其時效性和準確性；主數(shù)據(jù)還包括關(guān)系數(shù)據(jù)，用以描述主數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，如客戶與產(chǎn)品的關(guān)系、產(chǎn)品與地域的關(guān)系、客戶與客戶的關(guān)系等。

分析數(shù)據(jù)：描述企業(yè)的績效表現(xiàn)。用來進行決策支持的數(shù)據(jù)，通常以產(chǎn)品、客戶、供應(yīng)商等作為主要維度，體現(xiàn)企業(yè)運營情況，支持決策分析。

二、主數(shù)據(jù)

企業(yè)主數(shù)據(jù)指企業(yè)內(nèi)一致并共享的業(yè)務(wù)主體。

• 是各個系統(tǒng)（包括操作型系統(tǒng)、事務(wù)型應(yīng)用系統(tǒng)、分析型系統(tǒng)）間一致并共享的數(shù)據(jù)；
• 是用來描述核心業(yè)務(wù)的實體，例如，客戶、供應(yīng)商、財務(wù)賬戶和人事組織部門相關(guān)數(shù)據(jù)。

主數(shù)據(jù)特點：準確性、一致性、集成性、共享性/可重用性和高價值。

它是能夠在各個業(yè)務(wù)部門、業(yè)務(wù)系統(tǒng)中被重復(fù)使用的。目前很多行業(yè)的主數(shù)據(jù)甚至是動態(tài)和不完整的，例如：一家證券公司需要覆蓋交易所、中登、銀行間市場、證監(jiān)會等相關(guān)數(shù)據(jù)，這些主數(shù)據(jù)往往需要采用人工和自動相結(jié)合的方式來進行維護和管理。

元數(shù)據(jù)：是定義數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，是用來表示數(shù)據(jù)的相關(guān)信息，比如：數(shù)據(jù)定義、數(shù)據(jù)描述等，主要為數(shù)據(jù)交換提供一個規(guī)范和標準。

可以理解為The“who”,“what”,“where”,“How”,“Whose”of data。

三、主數(shù)據(jù)管理

（1）主數(shù)據(jù)管理

主數(shù)據(jù)管理，包括不僅僅是硬件和軟件，還是將數(shù)據(jù)作為重要資產(chǎn)管理的思想和辦法，是指一整套的用于生成和維護企業(yè)主數(shù)據(jù)的規(guī)范、技術(shù)和方案，以保證主數(shù)據(jù)的完整性、一致性和準確性。主數(shù)據(jù)管理的目標是提供一個準確、及時、完整、相應(yīng)的主數(shù)據(jù)來源，以支持業(yè)務(wù)流程和交易。

（2）主數(shù)據(jù)管理不是數(shù)據(jù)倉庫

• 數(shù)據(jù)倉庫會將各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集中在一起再進行業(yè)務(wù)的分析，并且保存經(jīng)過清理的數(shù)據(jù)；主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)不會把所有數(shù)據(jù)都管理起來，只是把需要在各個系統(tǒng)間共享的主數(shù)據(jù)進行采集和發(fā)布。
• 數(shù)據(jù)倉庫是單向集成的；主數(shù)據(jù)管理注重將主數(shù)據(jù)的變化同步發(fā)布到各個關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。主數(shù)據(jù)系統(tǒng)是雙向的，不但需要從各個系統(tǒng)中獲取、加工，還包括了最終數(shù)據(jù)的分發(fā)。

（3）常見的主數(shù)據(jù)管理問題

目前，主數(shù)據(jù)管理的問題在大多數(shù)行業(yè)、企業(yè)中普遍存在。

主要表現(xiàn)為以下幾點：

• 關(guān)鍵信息孤島，數(shù)據(jù)分布在多個孤島，不能跨組織傳播；
• 組織內(nèi)不能就一個主數(shù)據(jù)源達成一致；
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題引發(fā)的業(yè)務(wù)流程和交易的失敗；
• 不正確或丟失數(shù)據(jù)造成合規(guī)性和績效管理的問題；
• 決策者做出基于錯誤數(shù)據(jù)的錯誤決定。

對企業(yè)來說，業(yè)務(wù)系統(tǒng)的構(gòu)建大多是以實際業(yè)務(wù)為核心，從下至上地構(gòu)建系統(tǒng)，使得缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃，從而導(dǎo)致一些需要在各個業(yè)務(wù)中共享的主數(shù)據(jù)被分散到各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。分散管理的主數(shù)據(jù)由于缺乏一致性、準確性和完整性，從而導(dǎo)致各個企業(yè)普遍存在的客戶管理、供應(yīng)商管理、產(chǎn)品管理等不力現(xiàn)象。

（4）主數(shù)據(jù)管理解決方案

• 從多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中整合最核心的、需要共享并保持一致的主數(shù)據(jù)，即創(chuàng)建主數(shù)據(jù)的單一視圖（MDM主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)）；
• 以服務(wù)的方式把統(tǒng)一、完整、準確的主數(shù)據(jù)發(fā)布給企業(yè)范圍內(nèi)需要使用這些數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)、業(yè)務(wù)流程和決策支持系統(tǒng)；
• 建立數(shù)據(jù)治理委員會，集中、定期進行主數(shù)據(jù)的清洗和豐富。

（5）帶來的業(yè)務(wù)價值

• 基于完整、準確的信息增強企業(yè)管理和業(yè)務(wù)增長的能力；
• 加速新的服務(wù)和產(chǎn)品的推出，簡化業(yè)務(wù)流程；
• 增強IT架構(gòu)的靈活性，構(gòu)建覆蓋整個企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)；
• 提高業(yè)務(wù)分析的準確度和企業(yè)管理的水平，滿足法規(guī)的要求，降低業(yè)務(wù)風(fēng)險。

四、主數(shù)據(jù)管理實施

（1）主數(shù)據(jù)管理如何實施

主數(shù)據(jù)管理項目需要持續(xù)的建設(shè)和運營，建設(shè)階段更多的在于確定架構(gòu)、流程和原則，運營階段才是逐漸完善數(shù)據(jù)源，增加新的應(yīng)用，并適時進行架構(gòu)回顧并進行必要調(diào)整。主數(shù)據(jù)管理項目的建設(shè)過程中，要求決策人員、業(yè)務(wù)人員和開發(fā)者的共同參與和密切協(xié)作，要求保持靈活的頭腦，不做或盡量少做無效工作或重復(fù)工作。

（2）項目實施過程

主數(shù)據(jù)管理的原始需求是不明確、且不斷變化與增加的，建設(shè)者最初不能確切了解到用戶的明確詳細的需求，用戶能提供的無非是需求的大方向以及部分需求，更不能較準確地預(yù)見到以后的需求。主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)一個經(jīng)過不斷循環(huán)、反饋而使系統(tǒng)不斷增長與完善的過程。

（3）系統(tǒng)方案分享

方案一：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換映射

常見于大型、分散管理的企業(yè)集團，如GE、中石化等。

方案二：由應(yīng)用系統(tǒng)承擔(dān)主數(shù)據(jù)管理功能

常見于產(chǎn)品線差異較小，管理較集中的企業(yè)，如Apple、Boeing、華為等。

方案三：混合模式

企業(yè)分散程度介于方案一與方案二之間，對于不同類型的主數(shù)據(jù)，或利用相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)或引入獨立的主數(shù)據(jù)管理平臺，如：GSK、海爾等。

方案四：集中管控

產(chǎn)業(yè)形態(tài)相對單一，企業(yè)快速發(fā)展（多收購、合并），集團管控和數(shù)據(jù)整合要求高的企業(yè)。

結(jié)語

本文提及的主數(shù)據(jù)管理可能更偏向于傳統(tǒng)企業(yè)，以上對主數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)管理的分享就到這里啦。若有不對的地方，還請大家不吝批評指正！

文獻參考：

• https://en.wikipedia.org/wiki/Master_data
• https://blog.csdn.net/garyond/article/details/81484170

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