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如何真正用好主数据？

当主数据标准规范像法律条文一样执行的时候，就不在担心数据质量提不高；规范化的主数据是数字化转型的基础，是企业做好数据资产的必要条件，这样才能让数据真正成为企业管理中的高价值的数据资产。

如何真正用好主数据？

说起主数据，在ERP驰骋多年的信息化专家们并不感觉陌生。21世纪初，信息化由原先的单体架构、垂直架构逐步向SOA面向服务的架构拓展开的时候，市场环境下的企业逐步意识到了企业数据的一种需求，这种数据有统一的标准，在企业内部被不断重复的应用， “敏捷的，不受限制的业务集成” 。

信息化数据已经从简单的记录和查看的需求升级为对一些数据拉通进行分析和预测，这成为了企业信息化数据管理将逐步面临的问题，实现核心的基础数据在不同业务范围上共享，打破业务管理上的信息孤岛，将被重复公共的数据统一形成一套唯一的规范，这就是实实在在的主数据。

最早的主数据是从客户数据开始衍生的。

一个企业的客户具备了高共享、高价值、相对稳定的状态，所以A客户在整个企业从登记、计划、生产、销售、售后服务都是围绕这个主题在进行的业务活动，引申出了主数据具备的几大特性：

超越部门 ：跨越企业各部门、各业务线条，主数据根本上解决的就是部门墙，从数据根本上推倒这堵墙，才能事业企业经营者数据共享。
超越流程： 主数据在各个业务流程中都是唯一识别的对象，它不会依赖于业务流程存在，但他的价值是业务交互中体现的。
超越主题： 主数据是不依赖于特定业务主题却又服务于所有业务主题的有关业务实体的核心信息。
超越系统： 主数据管理系统是信息系统建设的基础，应该保持相对独立，它服务于但是高于其它业务信息系统，因此对主数据的管理要集中化、系统化、规范化
超越技术： 主数据应当满足与不同业务系统架构下使用的情况，提供兼容多种系统架构，多兼容的数据接收及应用方式。

如何真正用好主数据？

主数据是关于关键业务实体权威的、最准确的数据、可用于建立交易数据的关联环境，也被称之为黄金数据。

当前数字化转型时代，主数据的管理在一个企业中显得尤为重要，但很多人不知道主数据该如何管理，很多企业管理者还是运用老一套信息化管理的方式去搭建主数据可能就注定成为一个失败的数据管理案例。

那到底该如何管理好主数据呢？

我们根据主数据的特性剖析一下，主数据一个企业共享、重复使用的高频数据，那就意味着主数据需要面对企业内各个业务线条间的场景和需求，如何能有效达成A部门、B部门、C部门的业务需求，就需要我们制定一套标准的制度和流程。

和很多业内的朋友聊起主数据管理的困境，我总结了一下，无非就这些：

多个系统生产同一数据，例如:不同渠道不同业务采集的顾客信息，存在的问题是重复采集、工作量大而且给数据一致性带来隐患。
多个系统对同一数据的要求不同，例如: A系统关注5项进行采集，B系统关注8项进行采集，其中3项可能是一致的。存在的问题是难以综合难以-致，不能对外提供数据的统-视图。
多个系统对同一数据的数据格式要求不同，例如:日期格式。存在的问题是汇聚的数据凌乱不规范。
多个系统对同一数据的数据口径要求不同，例如:金额、计量币制。存在的问题是数据无法汇总，或汇总的数据没有意义。
为了保证数据的一致性，建立多级数据访问通道，例如:财务分析系统引用绩效系统的合作伙伴数据，绩效系统调用订单系统、采购系统的合作伙伴数据。存在的问题是访问通道不畅通、烦琐、效率低下。

整体来看，主数据管理的问题可能 只有20%属于技术问题，80%其实是真切的管理问题 ，因为管理制度和运行机制没有执行好，落地就很难，有所牺牲才能能有所回报。

所以，要搞好主数据首先得高层重视，业务贯彻执行，用户严格执行，一个标准若指定了，但是没有相应的机制要求执行，那制度再好也是枉然。只有让用户真切的体会到数据应用价值，加以专业精良的数据管理团队，才能将主数据管理好。

如何真正用好主数据？

主数据管理是一个持续的过程，很多企业信息部门很困惑，数据清洗一遍又一遍，数据工作一茬接着一茬，但数据的应用价值却未立竿见影，其实可以从这两方面分析下原因。一方面，主数据从本身特性和应用架构上是偏底层的，与分析型数据不同，主数据可视化能力弱，它是服务于数据分析，却常常被忽视。另一方面，主数据管理工作是一个需要持续迭代、持续运营的过程，主数据价值会在运营过程中慢慢体现出来，管理上也难以一步到位，应该循序渐进、持续提升。

综合来说， 主数据建设中项目实施是开始，持续运营才是关键 。

首先，要建立有效的机制组织保障及制度支撑，形成数据标准化和规范化规范

其次，不断进行运营宣贯，让主数据标准扎根每一个用户心中。

最后，将数据标准化工作纳入业绩考核中，针对漏洞部分制造的不规范数据定期进行数据清洗。

作者：成于念，微信号：415864696，感兴趣的事情很多，欢迎一起沟通交流。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议。

原文 http://www.woshipm.com/data-analysis/3206053.html

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