主数据管理技术方案，主数据建设流程

很多朋友对主数据管理技术方案，主数据建设流程不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

当今的企业，尤其是大型企业，往往拥有数百个独立的应用程序和系统。跨组织和部门的数据很容易变得碎片化、重复且无法及时更新。当这种情况发生时，准确回答企业关心的一些基本问题就变得很痛苦：“谁是我们最赚钱的客户？” “什么产品利润率最高？”甚至“我们有多少员工？”变得很难回答——，至少很难准确回答。随着数据源的增加，对准确、及时信息的需求变得越来越迫切。保持数据定义最新并一致地管理数据变得越来越困难，特别是当企业的所有部分都使用相同的数据时。为了应对这一挑战，业务主数据管理应运而生。本文将带您了解如何实施主数据管理项目。

什么是主数据？主数据（master data）是多系统集成应用背景下多个信息系统（或功能模块）共享的基础标准化数据。主数据是对企业核心业务非常重要的单一来源，具有唯一性、可共享性、稳定性和有效性。换句话说，主数据支持业务流程和交易。其实主数据很好理解，比如会计，“谁，在哪家店，买了什么，总共多少钱”。这句话中的所有非数字值都是主数据。买东西的人、卖东西的商店、产生交易的产品等都是主数据。常见的主数据包括：供应商、客户、物料、人员、部门、项目等。

主数据，英文有“master”一词，意思是主宰。从字面意思就可以看出，这类数据的地位非常高，非常重要。为什么它如此重要？因为主数据管理的对象是企业核心业务实体的基础业务数据，如客户、供应商、员工、组织结构、总账科目、成本中心、利润中心、物料、设备资产、工作中心、零部件等。月初（月初缩写）等，这类数据如果管理不好，多个系统之间数据交换的成本会非常高（需要单独维护、翻译……），如果master数据管理不好，系统之间数据交换的成本就会变得混乱，出现错误，严重影响系统的正常使用。换句话说，主数据需要在各个系统和业务部门之间共享和一致维护。是企业保证各系统应用质量、实现跨系统业务协作和决策支持的基础。主数据是否得到良好的管理和治理是未来企业数字化转型成功的基本保障。

主数据管理内容：两个体系、一个工具主数据管理的主要内容包括“两个体系、一个工具”，即主数据管理标准体系、主数据管理保障体系和主数据管理工具。其中，主数据管理标准体系是主数据管理工作的重中之重，主数据管理保障体系为主数据管理提供保障，主数据管理工具保证主数据管理的有效实施。 （1）主数据管理标准体系主数据管理标准体系是主数据管理的重中之重。只有通过主数据标准化，才能实现部门之间、系统之间的数据集成和共享，打通企业的横向产业链和纵向管控。打好数据基础。主数据标准管理体系包括业务标准（编码规则、分类规则、描述规则等）和主数据模型标准。在主数据标准管理体系的建设和梳理过程中，一般会衍生出一套代码系统表或主数据资产目录。主数据业务标准是对主数据业务含义的统一解释和要求，包括主数据的来源、主数据的管理级别、统一管理的基础数据项、主数据生成过程的描述和含义等。相关业务环境中的数据项，数据之间的限制关系以及数据生成过程中要遵循的业务规则。主数据业务规则包括主数据各数据项的编码规范、分类规则、描述规则等。

编码规则：主数据代码的编码规则。例如：物料编码采用“1”开头的8位无意义序列码。分类规则：根据相关业务环境和管理需要形成分类规则。例如：物质分类，根据物质的自然属性和包含范围的大小，将物质分为大、中、小三类。描述规则：也称为命名约定。例如： 物料描述规则具体物料描述规则的定义主要解决物料描述的标准化问题。主数据模型标准包括：主数据逻辑模型和主数据物理模型。

主数据逻辑模型：以主数据实体/属性及其关系的形式在逻辑层面更详细地表达高级业务概念。主要表现形式是ERD（实体关系图）。主数据物理模型也称为主数据的存储结构表。业务对应用环境中数据的统一技术要求，包括数据长度、数据类型、数据格式、数据默认值、可空性定义、索引、约束关系等设计元素，保证数据中的设计结果model 可以真正实现到具体的数据库中，并提供系统初始设计所需的基本元素，以及相关元素之间的关系。 （2）主数据管理保障体系主数据管理需要有配套的管理保障体系来保障。通过主数据管理机构统一领导，确定主数据指导思想、目标和任务，协调解决主数据管理相关重大问题。需要数据标准化的归口管理部门负责标准化工作的统一规划和综合管理；业务组需要由相关业务单元和职能部门组成，通过支撑主数据相关系统、流程、应用管理和评估，为主数据管理保驾护航。主数据管理保障体系包括主数据管理组织、体系、流程、应用和管理评价五个部分。 1、主数据管理组织主数据管理组织主要包括企业各类主数据的管理组织架构、运行模式、角色和职责规划。通过组织体系规划，各级部门建立并实施明确的主数据管理组织和组织体系。主数据管理组织和人员的职责和可持续。典型的主数据管理组织主要包括以下三层组织结构： （1）决策层：设立主数据领导小组，一般由企事业单位信息化领导小组成员组成，进行统一领导为主数据标准化工作确定指导思想、目标和任务，协调解决标准化工作的重大问题。 （二）管理：在领导小组的统一领导下，按照“集中管理、分工负责”的原则，成立主数据联合工作组。该工作组为常设机构，主要由主数据标准化办公室、业务组和技术组共同组成。 （3）执行层：由公司总部及下属公司的专职和兼职主数据管理员组成。负责本单位主数据的落实和应用检查；负责本单位主数据要求的收集、审核和上报；负责单位主数据的培训、宣传和日常维护。 2、主数据管理制度主数据管理制度规定了主数据管理工作的内容、程序、章程和方法。它是主数据管理者的行为规范和指南。主要包括各种管理方法、规范、规则、手册等。可以参考的主数据管理制度主要有：《主数据管理办法》、《主数据标准规范》、《主数据提案指南》、《主数据数据维护规则》、《主数据管理工具操作手册》。 3、主数据管理流程主数据管理流程是提高主数据质量的重要保证。通过梳理数据维护和管理流程，建立符合企业实际应用的管理流程，确保主数据标准规范得到有效执行，实现主数据的可持续性。长期的性管理。主数据管理流程可以以管理系统的形式存在，也可以直接嵌入主数据管理工具中。主数据管理流程主要包括以下三个方面：（1）主数据业务管理流程：对主数据申请、审核、审核、发布、变更、冻结、归档等进行全生命周期管理，满足业务需求主数据在企业中深入应用的不同管理需求。

（2）主数据标准管理流程：通过主数据标准的分析、制定、审核、发布、应用、反馈等流程设计，确保主数据标准的科学性、有效性和适用性。 （3）主数据质量管理流程：对主数据的创建、变更、冻结、归档等业务流程进行质量管理，设计数据质量评价体系，实现数据质量的量化评估，保证数据的安全和安全。主数据的可靠性。 4、主数据应用管理主数据应用管理是保证主数据实施和数据质量的一个非常重要的部分。主数据应用主要包括明确管理要求、实施有效管理、强化保障服务三部分。

（1）明确管理要求：制定主数据应用管理制度规范，明确主数据的应用范围、应用规则、管理要求和考核标准，并以此为基础对主数据应用进行有效管理。 (2)实施有效管理：主数据应用点多、涉及面广、线路长，管理难度大。要实施有效管理，需要有健全的制度和可行的手段，在关键控制节点实施关键管理。 （3）强化服务保障：依靠便捷可靠的主数据服务为主数据应用提供保障，包括主数据查询、主数据同步、主数据应用、主数据调用。有条件的单位可以将主数据服务集成到业务流程中，向业务端发起请求，驱动主数据管理和服务，形成管理和应用的有机协作。 5、主数据管理评价主数据管理评价用于评价和考核主数据相关责任人履行职责情况以及数据管理标准和数据政策的执行情况。通过建立定性或定量的主数据管理评价和考核指标，可以加强企业对主数据管理相关责任、标准和政策执行情况的控制能力。主数据管理评价指标从管理标准、数据责任和数据政策三个角度考虑，由数据所有者和数据所有者共同确定。定义了一系列的测量指标和规则来对主数据进行某一方面的实施和检验。应用状况则检查和评估主数据管理、主数据标准和主数据质量的实施情况。为进一步保证主数据管理工具的成功实施和有效运行，必须做到组织、职能、职责、人员四个落实。制定一套涉及主数据管理各方面、各机构、各人员的绩效考核办法，明确各组织部门的职责和分工。 （3）主数据管理工具主数据管理工具是主数据标准文本发布和主数据全生命周期管理的重要平台。主数据标准的维护流程和管理措施通过管理平台系统化实施和控制，保证标准的唯一性和公示实施的及时性。主数据管理工具主要包括数据建模、数据集成、数据管理、数据服务、基础管理、标准管理等功能模块。主数据管理系统是主数据管理工作的主要载体。选择一个成熟、稳定、方便的工具可以让管理工作变得更加便捷。一个有用的主数据管理工具应该具有将服务结果落地的能力，不仅仅在技术层面满足客户的需求。因此，像EsMDM主数据管理平台一样，它应该实现以下价值：

1、 实现主数据统一管理，统一标准规范，各司其职； 2、 满足主数据业务需求，根据业务需求灵活定义模型和业务流程； 3、 确保主数据高质量，及时发现和修复质量问题，为各种应用场景提供准确、权威的主数据支持；仅一、 4、 构建主数据高效共享，自主选择多种分发方式，直接使用； 5、 降低主数据管理成本，快速识别、全界面管理、数据自动流转减少运维压力； 6、 提高企业运营效率，主数据一体化管控，一次性录入，多方受益

同时，我们在构建主数据系统时，不能只关注某个功能点，而应该构建完整的功能架构。

图为易信EsMDM主数据管理平台架构

最终，主数据管理平台应能够完成主数据采集、申请、添加、变更、审核、验证、失效、分发等全生命周期管理，从而帮助企业高效管理主数据，释放主数据价值数据。

主数据项目实施的要点和步骤如下：我给大家分享一个主数据项目管理的实施框架。这个框架实际上分为四个部分。第一个是现状的分析和评估，第二个是系统的规划，第三个是实施计划，最后是平台的实施和部署。

在具体执行过程中，主数据项目一般遵循常规项目的六大步骤：立项、规划、需求分析与设计、实施、测试验收、售后运维。这里主要关注实施阶段，关于测试验收和售后运维不再做更多说明。 1、启动阶段启动阶段主要包括确定项目目标、组建项目团队、召开项目启动会等。识别项目的目标是进行主数据识别。主数据识别可以从两个方面考虑。首先是通过一些已知的分析维度，以及对业务的影响程度等，并且数据共享程度比较高，或者数据需求比较紧急的话，我们可以将其纳入主数据范围。另外，还可以利用一些成熟的工具做一些分析，利用这些工具连接到业务系统来识别企业有哪些主数据以及数据分布在哪里。

二是组建项目组。如下图所示，项目管理也是通过这种方式组建团队。例如，项目领导团队包括项目总监、项目经理和不同角色的实施人员。此外，还配备了专家团队的支持。

2.规划阶段在规划阶段，我们主要关注两个部分。第一个是实施工作，第二个是主数据集成开发工作。实施工作可以按照我们上面提到的框架体系来进行。

这里我们重点做集成开发的工作。在需求调研阶段和咨询策划阶段，了解业务主数据来自哪些系统，最终用于哪些系统，分发到哪些系统；以及我们的平台如何与业务系统连接，是与表格连接还是接口对接；同时，整个实施过程中还必须要做一些并行的工作，因此有必要在前期了解和收集这些信息，以便整个项目能够顺利进行。 3.需求与设计阶段该阶段也称为需求研究阶段。我们主要通过访谈问卷、面对面交流以及一些数据提取方法来获取企业主的数据信息和现状。

除了需求研究之外，另一个重要的部分是组织架构和管理制度设计。这里采用三层结构：决策层、管理层、执行层。

另外，主数据的建设不是由信息技术部门或信息技术部门决定的。如上所述，主数据包含业务实体属性，需要在业务系统中使用。因此，必须需要企业领导的参与。让我们一起前进。对于执行层来说，主要需要与业务部门共同定义数据的标准模型分类，并共同推广。当然，在主数据平台管理过程中，还需要信息管理员对数据进行审批。这些角色都是在整个组织架构构建过程中预先定义好的。四、实施阶段具体实施阶段有10项任务。这些任务可以并行考虑，包括数据标准化、分类和编码属性控制、流程集成、切换策略等，下面我们详细来看一下。

（1）主数据标准化体系以材料为例，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，二是支撑材料数据的组织机制、技术平台等基础能力标准化管理。建造。在这个体系下，保证了物料数据的质量逐步提高并最终标准化。

(2)分类设计的原则分类设计的主要原则有四个。一是不重不漏；二是粗细合理；三是满足业务需求；四是符合行业习惯。这里很重要的一点是，在整个分类设计过程中，实施者必须与客户反复确认。因为一旦分类做得不好，可能会导致大量重复条目，影响很大。下面是一个分类示例，供大家参考：

（3）编码设计编码设计也有一些需要遵循的原则，比如编码必须是全局的、唯一的、适当的、灵活的、可扩展的等等。关于唯一性和可扩展性，也就是说，当一些新的素材数据来的时候中，我们可以很方便地添加更多的代码，并且此时的代码还需要具有唯一性，即主数据代码只能对应一个确定的实体对象。这里通常有三种编码方式，即顺序编码、层次编码、组合编码。它们各有各的优点和缺点，如图所示：

编码过程也需要大量的讨论和确认，才能形成良好的编码方案。现实中，正是因为企业编码不统一一、才造成了后续采购、仓储等一系列问题。因此，编码方案一旦确定，实施人员需要与客户高层进行确认。如图所示，编码结构示例为组合码。

(4)属性标准排序我们可以参考一些标准进行属性标准排序，如外部国际标准、国家标准等；业务层面的行业标准和制度要求等；另外，在对属性进行排序时，我们美国钟表研究所（Horological Institute））可以从源系统中引用数据字典，查看一些代码表；最后，还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，我们可以从业务标准、技术标准、管理标准三个层面进行。比如业务层面，需要了解属性属于哪个类别，属性名称是什么，有哪些业务规则；技术层面，可以定义属性，以及类型长度精度等；在管理层面，你可以理清谁来创建，谁来使用。应该提前确定谁在维度等待，以方便后续开发这样的系统。下图是属性标准的示例。

（5）控制流程设计数据之所以存在诸多问题，需要推翻重构，是因为在业务系统建设过程中很多时候没有进行流程审核和验证。因此，在主数据管理过程中，需要注重控制流程的设计。

例如，当定义了两个模型时，是否有一个流程来在模型的添加、更改和失效时执行一些控制？在管理数据层面时，是否有一个流程可以监控数据的变化、冻结或失效。另外，我们可能还会涉及到一些质量检验和审批。审批没有问题后才可以开始分发。 (6)历史数据整合与清洗。主数据清洗策略主要分为六个步骤，即数据接入、初步标记、分类清洗、先分后组合、排序清洗、检查反馈。

第一步：数据访问，通过接口或者提取、转换、加载到目的地（简称提取-转换-加载）工具访问历史主数据；第二步：查看数据存在哪些问题，是否有某些属性没有填写，或者分类不正确，需要进行初步标记；第三步：如果出现问题，分类标记后的数据需要分配给不同的业务部门进行清理，由业务人员进行整理；步骤4：首先进行划分合并后，将分类清洗后的数据进行合并汇总；第五步：整体清理，按照整体业务逻辑进行清理。如果数据量比较大，可以使用批处理工具，准备处理后的数据。整合；第6 步：检查反馈。 (7)数据切换策略这里提供了三种切换策略。一是全面采用主数据管理平台；二是通过映射实现与旧数据的连接；三是采用映射和渐进式数据切换。推行并逐步实现所有系统使用统一的主数据。具体优缺点及适用场景如图所示。

(8)数据生产和维护策略数据生产和维护有两种策略。一是集中式，即所有数据的增、改、删和管理过程都在主数据管理平台上进行，统一管理、统一分发；另一种是分布式，即通过在单个业务系统中添加、更改和删除某一类主数据，然后主数据平台及时同步业务系统的数据，并将数据分发到企业业务系统中。这时，主数据平台就充当了中间桥梁的作用。

分布式管理更适合来自单一可信来源且不受其他业务系统影响的主数据，例如人员数据。 OA系统在自己的系统中维护得比较好，数据质量也比较高，所以更适合分布式管理。管理风格。 (9)主数据分布策略主数据分布有3种方式。第一个是通过接口对接和分发。当企业业务系统可以做出一些改变时，就可以接入ESB。该方式为业务系统主动获取数据，适用于业务系统对主数据实时性要求比较高的情况。第二种是通过交换任务来分发，更适合批量数据采集。例如，前期主数据管理维护完成后，可以将数据批量推送到某个业务系统。该方式支持定时任务执行，适用于业务系统需要批量获取主数据的情况。第三种方式是通过文件分发，即通过离线文件分发数据，适合系统繁忙时批量分发。图为易信华辰主数据管理平台分布效果。它提供了大量的接口，还支持自定义接口，以及多表关联数据的分布等，这些都可以借助平台来实现。另外，我们还有分发配置，支持接口库表，以及一些数据集成工具，可以设置一些任务，以任务的形式做分发。 (10)主数据集成

上图是主数据集成的一个例子。主数据管理平台还可以利用工具与各种业务系统集成，包括主动推送数据和被动拉取数据。至于怎么做，可以是同步的，也可以是异步的，也可以做日志报警。在主数据管理实施阶段，易信华辰主数据管理平台可全面实现主数据分类设计、编码、分发、整合等功能，并进行可视化智能监控，全面掌握主数据质量和调用状况，同时为各种业务系统的开发提供可靠的数据保障，满足企业未来发展的数据需求。基于易信华辰主数据管理平台，可以构建新一代企业级全面、完整、统一、可信的主数据管理治理体系，保持企业主数据的一致性和准确性，提前响应应对数字化建设的挑战。数据质量、运营效率、决策分析等挑战。无论您的企业目前处于数字化建设的哪个阶段，亿华辰数据治理软件及解决方案都可以成为您在数据管理和应用领域的管理工具和实用工具。

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