什么是主数据管理？
根据Gartner的定义，“主数据管理是一门由技术支撑的学科。业务部门和IT部门协同工作，保证企业间共享主数据资产的唯一性、准确性、语义一致性和可靠性。主数据是一组一致且统一的标识符和扩展属性，用于描述企业的核心实体，包括客户、员工、供应商、地点、层级、会计科目等。”
主数据管理是可靠数据管理实践的集合，包括应用程序、技术和关键利益相关者、合作伙伴和业务客户。它包括整合、清理和增强公司主数据，并使其与业务流程和分析工具同步，以实现跨企业基础架构的策略、服务和流程，以及时、一致和完整的方式简化数据捕获和集成。MDM系统的最终目标是提高运营效率，增强数据报告，帮助企业做出更明智的决策。
主数据的出现和企业的需求
企业主数据管理侧重于通过将数据质量问题扼杀在萌芽状态来解决由于使用不同的应用程序、技术和系统而导致的整个IT环境中的复杂性。拥有自己的主数据集的系统，如企业资源规划、客户关系管理、订单管理系统甚至供应链管理，可能会危及运营，危及分析，使企业付出高昂的代价，将利润率抛入混乱。企业MDM是企业数据质量和一致性问题的解决方案，因为它创建了数据的“黄金记录”,并从许多数据入口点收集数据。它是通过结合业务、数据仓库和业务分析的操作方面来实现的。
MDM的核心功能主要在三个方面:
保证主数据的标准化和唯一性。根据规则和程序管理主数据。比如规定主数据名称应为营业执照名称，要求社会统一信用代码、国家和地区，并根据名称、信用代码等条件进行核对，避免重复录入。系统会根据规则自动生成一个唯一的代码，主数据只有经过程序审批后才能生效。
主数据的集中管理。所有主数据都在MDM中生成或控制。在MDM系统中，所有的主数据都可以由专门的岗位集中管理，以保证来源的唯一性，避免歧义。
主数据的自动分发。提供分发和订阅功能，可以通过配置自动将主数据分发到相关系统，方便多个系统使用统一规范的主数据；还可以自动接收外部系统生成的主数据，经过MDM管理后再自动分发，而不是数据源系统自己分发给多个系统。
主数据项目管理的六个步骤
主数据项目一般遵循常规项目的六个步骤:启动、规划、需求分析与设计、实施、测试与验收、售后运维。这里主要介绍下一个实施阶段的内容，测试验收和售后运维不做说明。
1.起始相
启动阶段主要包括确定项目目标、成立项目小组和召开项目启动会议。
识别项目的目标是识别主数据。主数据识别可以从两个方面考虑。第一种是通过一些已知的分析维度，商业影响程度等。，以及数据共享程度高或者数据需求迫切的，我们可以将其纳入主数据的范围。此外，还可以利用一些成熟的工具做一些分析，利用这样的工具连接业务系统，从而识别企业有哪些主数据，这些数据分布在哪里。
二是成立项目组。如图，项目管理也是这样组建团队的。例如，项目领导小组有一个项目主管、一个项目经理和一些角色不同的实施者。此外，它还得到了专家团队的支持。
2.规划阶段
在规划阶段，我们主要关注两个部分，第一是落地工作的实施，第二是主数据的整合开发。在这里，只要按照我们前面提到的框架体系就可以了。这里我们重点介绍集成开发的工作。
在需求调查和咨询规划阶段，我们了解到业务主数据来自哪些系统，最终用在哪些系统，分发到哪些系统。以及我们的平台和业务系统是如何连接的，是用表连接还是接口连接；同时，在整个实施过程中还要做一些并行的工作，所以前期需要了解和收集这样的信息，这样整个项目才能顺利进行。
3.需求和设计阶段
这个阶段也叫需求调研阶段，主要从两个方面来看，一个是业务方面，一个是技术方面。
我们主要是通过访谈问卷，或者面对面的交流以及一些数据提取的方法来获取企业主数据的信息和现状。具体研究实例如下:
除了需求调研，另一个重要的部分是管理系统的设计，采用了三层结构——决策层、管理层和执行层。
另外，主数据的构建不是IT部门或者IT部门能决定的。如前一篇文章所述，主数据包含业务实体的属性，需要在业务系统中使用。因此，商业领袖的参与是共同推进的必要条件。
对于执行层，主要是要和业务部门一起定义数据的标准模型分类，共同推进。当然，在主数据平台的管理过程中，还需要信息管理员对数据进行审批等。这些角色是在整个组织结构的构建过程中预先定义的。
4.实施阶段
具体实施阶段有10项工作要做，可以并行考虑，包括数据标准化、分类编码属性控制、流程集成和切换策略等。下面我们具体来看一下。
主数据标准化系统
以材料为例，一个完整的材料标准化体系主要包括两部分，一是材料数据标准的制定，二是支撑材料数据标准化管理相关的组织机制、技术平台等基础能力建设。在这个体系下，材料数据的质量会逐步提高，最终实现标准化。
分类原则
分类主要有四个原则:一是无重量、不漏；第二，粗细粒度要合理；三是满足业务需求；四是符合行业习惯，如图。
这里有很重要的一点，在分类设计的整个过程中，实施者都要和客户反复确认。因为一旦分类没做好，后续可能会导致大量重复录入，影响很大。这里有一个分类的例子，供你参考:
当然，我们宜信华辰的主数据管理平台也可以展示分类的效果。如图，我们可以直接在平台上维护之前的分类，这样就可以方便的做一些分类管理，以及每个分类对应哪些物料数据。
编码设计
编码也有一些原则要遵守，比如整体编码、唯一性、适度性、灵活性、扩展性。为了唯一性和扩展性，换句话说，当一些新的物料数据进来的时候，我们可以很容易的添加更多的编码，而这个时候的编码也需要是唯一的，也就是主数据编码只能对应某个实体对象。
这里通常有三种编码方式，即顺序码、分级码和组合码。它们各有优缺点，如图所示:
编码过程也需要大量的讨论和确认，才能形成好的编码方案。现实中，正是由于企业编码的不统一，导致后续的采购、存储等一系列问题，所以编码方案一旦确定，实施者就需要与客户的高层进行确认。如编码结构示例所示，是组合码。
陈新华的主数据管理平台也可以做这样的编码。如图，编码规则在左边制定。在这个过程中，我们可以看到有很多种规则，包括固定字符、序列号、从数据层取数据等。这种编码方式可以覆盖更多的场景，包括顺序码、分级码、组合码。
标准梳理
我们可以参考一些标准，比如外部的国际标准和国家标准。业务层面的行业标准和系统要求等。;另外，在梳理属性时，我们的HIA可以从源系统查阅数据字典，查一些码表；最后可以借鉴一些好的实践经验和成果来梳理属性标准。
在梳理主数据属性标准时，可以从业务标准、技术标准、管理标准三个层面来做。比如在业务层面，我们需要了解属性属于哪一类，属性名称是什么，有哪些业务规则；在技术层面上，我们可以定义属性、类型长度精度等。在管理级别，我们可以整理出谁将创建它，谁将使用它，谁在维度中，等等。，并提前确定，以方便后续制定这样的制度。如图，是一个属性标准的例子。
在宜信华辰的主数据管理平台上，我们可以整理出属性标准，如图。整理好员工代码后，就会登陆平台。它的名称、标题和中文名是什么，是什么样的数据？这些都可以通过平台整理出来，然后在前端设置一些报道效果。
管理和控制流程设计
数据有很多问题，需要推翻重建。很多情况下，业务系统建设过程中并没有进行流程审核和验证。因此，在主数据管理过程中，我们需要注意控制流程的设计。
比如定义两个模型的时候，有没有一个流程来控制模型的添加、变更和失效？在数据管理过程中，是否有监控数据变更、冻结或失效的流程。另外，我们可能还会涉及一些质检和审批，审批没有问题才能做配送。
在这里，宜信华辰的主数据管理平台可以提供这样一种审批方式。它可以通过工作流平台绑定工作流，做一些流程设计，或者连接企业中一些成熟的流程系统，再通过企业系统控制流程。此外，还可以在宜信华辰的主数据管理平台上绘制流程，指定相应的审批人员，办理人员，设置办理截止时间等。，最终起到数据标准化的作用。
历史数据集成和清理
这个过程主要分为六个步骤，即资料查阅、初步阅卷、整理清理、整理清理、检查反馈。
①第一步:通过接口或ETL工具访问历史主数据；
②第二步:看数据是否有问题，是否有一些属性没有填写，或者分类有误，需要做初步标记；
③第三步:如果有问题，需要将分类标记的数据分发到不同的业务部门进行清理，业务人员会进行整理；
④第四步:先划分数据再合并，分类清洗后检查数据。
⑤第五步:整体清理，按照整体业务逻辑。如果数据量较大，可以借助工具进行批量处理，将处理后的数据进行整合；
第六步:检查反馈。
通过主数据管理信息平台的建立，企业可以统一、规范地管理各类数据，实现各业务系统之间公平、公开的数据共享，更好地实现企业各部门之间的联动效益，提高企业的信息化管理水平，为企业占领和赢得市场奠定稳固的“基石”。
