什麼是主數據管理

根據Gartner的定義， “主數據管理(MDM)是一種技術支持的規程，業務部門和IT部門共同工作，以确保企業共享主數據資産的唯一性性、準确性、語義一緻性和可靠性。主數據是一緻和統一的标識符和擴展屬性集合，描述企業的核心實體，包括客戶、員工、供應商、站點、層次結構和會計科目等。”

主數據管理(MDM)是可靠數據管理實踐的集合，包括應用程序、技術以及關鍵涉衆、合作夥伴和業務客戶。它包括整合、清理和增強公司主數據，并将其與業務流程、分析工具同步，以跨企業基礎設施實現策略、服務和過程，以及時、一緻和完整的方式簡化數據捕獲和集成。MDM系統的最終目标是提高運營效率，增強數據報告，幫助企業做出更明智的決策。

主數據的出現和企業需要

企業主數據管理着眼于通過将數據質量問題扼殺在萌芽狀态來解決由于使用不同的應用程序、技術和系統而在整個IT環境中的複雜性。 企業資源規劃(ERP)、客戶關系管理(CRM)、訂單管理系統(OMS)甚至供應鍊管理(SCM)等有自己的主數據集的系統可能會危及運營，危及分析，讓企業付出高昂代價，讓利潤率陷入混亂。企業MDM是解決企業數據質量和一緻性問題的方案，因為它創建了一個數據的“黃金記錄”，從許多數據入口點收集數據，它是通過結合業務的運營方面、數據倉庫和業務分析來實現的。

MDM的核心功能主要有三個方面：

1. 保障主數據的規範性和唯一性。按規則和流程規範管理主數據，比如規定主數據名稱要使用營業執照上的名稱，社會統一信用代碼、國别地區等必填，按名稱、信用代碼等條件校驗避免重複錄入，系統自動按規則統一産生唯一性編碼，主數據要經流程審核後方能生效等。
2. 主數據的集中管理。主數據全部在MDM中産生或者受控（其他系統産生的主數據要符合MDM的規則才能進入MDM），在MDM系統中可以由專崗集中管理所有主數據，保障來源唯一從而避免歧義。
3. 主數據的自動分發。提供分發和訂閱功能，能夠通過配置把主數據自動分發給相關系統，讓多個系統可以方便的使用到統一規範的主數據；也可以自動的接收外部系統産生的主數據，經MDM管理後再自動分發出去，而不用數據源系統自己向多個系統分發。

主數據項目管理的6大步驟

主數據項目總體上遵循常規項目6大步驟：啟動、計劃、需求分析與設計、實現、測試驗收、售後運維。這裡我們主要重點介紹下實現階段的内容，測試驗收和售後運維就不多做講解。

1.啟動階段

啟動階段主要包括識别項目目标、組建項目團隊、召開項目啟動會。

識别項目目标就是要做一個主數據識别，主數據識别可以從兩方面去考慮，第一個就是通過一些已知的分析維度，以及業務影響程度等，還有數據共享程度比較高的，或者說數據需求比較迫切的，我們都可以将其納入主數據範圍。除此以外，還可以通過一些成熟的工具做一些分析，通過這樣的工具去對接業務系統，從而識别企業到底有哪些主數據，然後這些數據分布在哪裡。

第二個就是組建項目團隊，如圖所示，項目管理也是這樣去組建團隊的，比如項目領導小組有項目總監、項目經理，還有一些各種不同的角色的實施人員，除此以外，還配備一些專家的團隊做支持。

2.計劃階段

計劃階段我們主要關心兩部分内容，第一是實施落地的工作，第二是主數據集成開發的工作。這裡按照我們前文中說的框架體系去做即可。這裡我們重點說一下集成開發這塊的工作。

我們在需求調研階段，以及咨詢規劃階段，了解了業務主數據來源于哪些系統，最後用于哪些系統，以及分發到哪些系統；以及我們的平台如何與業務系統做對接，是用表對接，還是接口對接；同時整個實施過程中還要做一些并行的工作，因此前期要去了解收集這樣的一些信息，這樣才能讓整個項目的進行的比較順利。

3.需求與設計階段

這一階段也稱為需求調研階段，主要從兩方面去看，一個是業務方面，一個是技術方面。

我們主要是通過訪談問卷，或者面對面的交流以及一些數據抽取的手段去獲取企業主數據的信息和現狀，具體的調研示例如下：

除了需求調研，還有一個重要的闆塊是管理制度設計，這裡采取三層的架構——決策層、管理層、執行層。

另外主數據的建設并不是IT部門或者信息科技部門就能決定的，正如前文中提到的主數據含有業務實體屬性，需要在業務系統裡被使用，因此一定需要業務負責人的參與，一起來共同推進。

而對執行層來說，主要是需要和業務部門一起定義數據的标準模型分類，共同推進。當然在主數據平台管理過程也需要信息管理員來對數據進行審批等，以上這些角色都是在整個組織架構建設時提前定義好的。

4.實現階段

在具體的實現階段有10項工作要去做，這些工作可以并行考慮，包括數據标準化，分類編碼屬性管控、流程整合以及切換策略等等，下面我們具體來看看。

（1）主數據标準化體系

以物料為例， 完整的物料标準化體系主要包括兩大部分内容，一是物料數據标準的制定，二是支撐物料數據标準化管理相關的組織機制與技術平台等基礎能力的建設。在此體系下确保逐步改善物資數據質量，最終實現标準化。

（2）分類設計原則

分類設計的原則主要有4點，第一是不重不漏；第二是粗細顆粒度要合理；第三是要滿足業務需求；第四是要符合行業習慣，如圖所示。

這裡有一個很重要點是，在整個分類設計的過程中，實施人員要反複與客戶進行确認。因為一旦分類沒有做好，後續可能導緻大量的重複錄入，并産生很大的影響。這裡有一個分類的示例，大家可以參考下：

當然，我們億信華辰的主數據管理平台也是可以做分類的效果展示，如圖所示，可以将我們前面做好的分類，直接在平台上進行維護，這樣我們就可以很方便的去做一些分類管理，以及每一種分類對應哪些物料數據。

（3）編碼設計

編碼設計也有一些原則需要去遵守，比如編碼要有全局性，唯一性、适度性、靈活性、擴展性等。對于唯一性與擴展性，換句話說，當一些新的物料數據進來以後，我們能方便添加更多的編碼進來，而此時的編碼也需要是唯一的，也就主數據編碼隻能對應一個确定的實體對象。

這裡的編碼通常有三種方式，即順序碼、層次碼、組合碼，他們各有優缺點，如圖所示：

編碼制定的過程也是需要進行大量的讨論和确認，才能形成一個好的編碼方案。在現實中，正是因為企業編碼不統一、造成了後續采購以及存儲等一系列問題，所以編碼方案一旦确定出來，實施人員就需要與客戶的高層進行确認。如圖所示的編碼結構示例，它是一個組合碼。

億信華辰的的主數據管理平台，也是可以做這樣的編碼的，如圖所示，左邊是編碼規則的制定，在這個過程中，看到有許多種規則，包括固定字符，流水号，以及從數據層進行取數，這樣的編碼方式可以覆蓋更多的場景，包括順序碼、層次碼以及組合碼。

（4）屬性标準梳理

屬性标準梳理我們可以去參考一些标準，比如外部的國際标準、國家标準；業務層面上的行業标準和制度要求等；另外在進行屬性梳理時，我們HIA可以從源系統中參考數據字典，查看一些代碼表；最後我們也可以借鑒一些好的實踐經驗與成果來進行屬性标準的梳理。

在進行主數據屬性标準梳理時，我們可以從業務标準、技術标準、管理标準三個層面來進行。比如業務層面，我們需要理解屬性到底屬于哪一個分類，屬性名稱是什麼，有怎樣的業務規則；技術層面，我們可以定義屬性，以及類型長度精度等；管理層面我們可以梳理誰來創建，誰來使用，誰在維度等，提前将其确定出來，方便後續制定這樣的制度，如圖所示是一個屬性标準的示例。

在億信華辰的主數據管理平台上，我們可以進行屬性标準的梳理，如圖所示，員工編碼梳理完之後，落地到平台上，它的名稱标題以及中文名稱是怎樣的，是什麼類型數據，這些都可以通過平台進行梳理，然後再在前端設置一些填報的效果等等。

（5）管控流程設計

數據之所以會存在很多問題，以及需要推翻重建，很多時候是在業務系統建設過中沒有進行流程審核以及校驗。因此我們在進行主數據管理過程中，需要重視管控流程設計。

比如，當定義了兩種模型，在模型的新增、變更和失效時，是否有流程做一些控制；在進行數據層面的管理工作時，是否有流程能能監測數據的變更、凍結或者失效。另外，我們可能還會涉及一些質檢和審批，在審批沒有問題，才能去做分發。

這裡億信華辰主數據管理平台能提供這樣的審批方式，可以通過工作流平台去綁定工作流，去做一些流程設計，或者與企業裡一些成熟的流程系統做對接，然後通過企業的系統進行流程上的管控。除此以外，還可以在億信華辰的主數據管理平台繪制流程，指定相應的審批人員，辦理人員以及設置辦理期限等，最終起到規範數據的作用。

（6）曆史數據整合、清洗

這個過程主要分成6個步驟，分别是數據接入、初步标記、分類清理、先分後合、整理清洗、檢查反饋。

①第一步：通過接口或者ETL工具去接入曆史的主數據；

②第二步：看數據存在什麼問題，是否有一些屬性沒有填寫，或者說分類不對需要做初步的标記；

③第三步：如果存在問題，就需要将分類标記的數據分配到不同的業務部門進行清洗，由于業務人員來進行整理；

④第四步：先分後合，對分類清理完的數據進行合并彙總檢查；

⑤第五步：整體清理，按照整體業務邏輯進行清理，如果數據量比較大，可以借助工具進行批量處理，并将處理完成的數據做好整合；

⑥第六步：檢查反饋。

通過主數據管理信息平台的建立，企業可以将各類數據進行一個統一的标準化管理，各個業務系統之間能夠實現公平、公開的數據共享，更好地實現企業各部門之間的聯動效益，提升企業的信息管理水平，為企業占據市場，赢得市場奠定了穩定的“基石”。

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