MDM全写Master Data Management，翻译为主数据管理或元数据管理。
什么是MDM？企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。主数据和主数据管理的概念企业主数据可以包括很多方面，除了常见的客户主数据之外，不同行业的客户还可能拥有其他各种类型的主数据，例如：对于电信行业客户而言，电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据；对于航空业客户而言，航线、航班是其企业主数据的一种。对于某一个企业的不同业务部门，其主数据也不同，例如市场销售部门关 心客户信息，产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息，人事部门关心员工机构，部门层次关系等信息。如图所示，企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。交易数据用于记录业务事件，如客户的订单，投诉记录，客服申请等，它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。主数据主数据则定义企业核心业务对象，如客户、产品、地址等，与交易流水信息不同，主数据一旦被记录到数据库中，需要经常对其进行维护，从而确保其时效性和准确性；主数据还包括关系数据，用以描述主数据之间的关系，如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、产品与产品的关系等。元数据即关于数据的数据，用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据所处的系统等信息。主数据管理是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性 。主数据管理的典型应用有客户数据管理和产品数据管理。主数据管理的信息流一般来说，主数据管理系统从 IT 建设的角度而言都会是一个相对复杂的系统，它往往会和企业数据仓库 / 决策支持系统以及企业内的各个业务系统发生关系，技术实现上也会涉及到 ETL、EAI、EII 等多个方面，如图 2 所示，一个典型的主数据管理的信息流为：某个业务系统触发对企业主数据的改动；主数据管理系统将整合之后完整、准确的主数据分发给所有有关的应用系统；主数据管理系统为决策支持和数据仓库系统提供准确的数据源。因此对于主数据管理系统的建设，要从建设初期就考虑整体的平台框架和技术实现。MDM的意义集成、共享、数据质量、数据治理是主数据管理的四大要素，主数据管理要做的就是从企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给全企业范围内需要使用这些数据的操作型应用和分析型应用，包括各个业务系统、业务流程和决策支持系统等。主数据管理使得企业能够集中化管理数据，在分散的系统间保证主数据的一致性，改进数据合规性、快速部署新应用、充分了解客户、加速推出新产品的速度。从 IT 建设的角度，主数据管理可以增强 IT 结构的灵活性，构建覆盖整个企业范围内的数据管理基础和相应规范，并且更灵活地适应企业业务需求的变化。以客户主数据为例，客户主数据是目前企业级客户普遍面临的一个问题，在大多数企业中，客户信息通常分散于 CRM 等各个业务系统中，而每个业务系统中都只有客户信息的片断，即不完整的客户信息，但却缺乏企业级的完整、统一的单一客户视图，结果导致企业不能完全了解客户，无法协调统一的市场行为，导致客户满意度下降，市场份额减少。因此，建立客户主数据系统的目的在于：整合并存储所有业务系统和渠道的客户及潜在客户的信息：一方面从相关系统中抽取客户信息，并完成客户信息的清洗和整合工作，建立企业级的客户统一视图；另一方面，客户主数据管理系统将形成的统一客户信息以广播的形式同步到其他各个系统，从而确保客户信息的一致。为相关的应用系统提供联机交易支持，提供客户信息的唯一访问入口点，为所有应用系统提供及时和全面的客户信息；服务于 OCRM 系统，充分利用数据的价值，在所有客户接触点上提供更多具有附加价值的服务。实现 SOA 的体系结构：建立客户主数据系统之前，数据被锁定在每一个应用系统和流程中，建立主数据管理系统之后，数据从应用系统中被释放出来，并且被处理成为一组可重用的服务，被各个应用系统调用。主数据管理(MDM)的成熟度根据主数据管理实施的复杂程度，大体可以把主数据管理可以分为五个层次，从低到高反映了主数据管理(MDM)的不同成熟度。Level 0 ：没有实施任何主数据管理(MDM)在Level 0的情况下，意味着企业的各个应用之间没有任何的数据共享，整个企业没有数据定义元素存在。比如，一个公司销售很多产品，对这些产品的生产和销售由多个独立的系统来处理，各个系统独立处理产品数据并拥有自己独立的产品列表，各个系统之间不共享产品数据。在Level 0, 每个独立的应用负责管理和维护自己的关键数据(比如产品列表、客户信息等)，各个系统间不共享这些信息，这些数据是不连通的。Level 1 ：提供列表不管公司大还是小，列表管理是我们常用的一种方式。在公司内部，会通过手工的方式维护一个逻辑或物理的列表。当各个异构的系统和用户需要某些数据的时 候，就可以索取该列表了。对于这个列表的维护，包括数据添加、删除、更新以及冲突处理，都是由各个部门的工作人员通过一系列的讨论和会议进行处理的。业务规则是用来反映价值的一致性，当业务规则发生改变或者出现类似的情况时，这样高度手工管理的流程容易发生错误。由于列表管理是通过手工管理的，其列表维护的质量取决于谁参加了变更管理流程，一旦某人缺席，将会影响列表的维护。Level1比Level 0的不同就是，各个部门虽然还是独立维护各自的关键数据，但会通过列表管理维护一个松散的主数据列表，能够向其他各个部门提供其需要的数据。在Level 1中， 数据变更决定以及数据变更操作都是由人来决定的，因此，只有人完成数据变更决定后才会变更数据。在实际情况中，虽然数据变更流程有严格的规定，但是由于缺乏集中的、基于规则的数据管理，当数据量比较大时，数据维护的成本会变的很高，效率也会很低。当主数据，比如客户信息、产品目录信息等数量比较少时，列表 管理的方式是可行的，但是当产品目录或客户列表出现爆炸式增长以后，列表管理的变更流程将变得困难起来。Level 1 依赖于人的协作。在企业范围内实现客户或产品列表就如同维护不同部门之间人们的关系一样。如果客户或产品存在层次或分组，列表将很难提供，并且通常在Level 1因为过于复杂难以被管理。Level 2 ：同等访问(通过接口的方式，各个系统与主数据主机之间直接互联)Level 2与Level 1相比，引入了对主数据的(自动)管理。通过建立数据标准，定义对存储在中央知识库中详细数据的访问和共享，为各个系统间共享使用数据提供了严密的支持。中央知识库通常会被称为主数据主机。这个知识库可以是一个数据库或者一个应用系统，通过在线的方式支持数据的访问和共享。Level 2引入了“同等访问”，也就是说一个应用可以调用另一个应用来更新或刷新需要的数据。在这个阶段，规则管理、数据质量和变更管理必须在企业范围内作为附加功能定制构建。在Level 2，数据变更是自动完成的—通过由具体技术实现的标准流程，允许多应用系统修改数据。Level 2可以支持不同的应用使用和变更单一、共享的数据知识库。Level 2 需要每个同等应用理解基本的业务规则以便访问主列表、与主列表进行交互。因此，每个同等应用必须正确恰当地创建、增加、更新和删除数据。授权应用有责任坚持数据管理原则和约束。Level 3 ：集中总线处理与Level 2相比，Level 3打破了各个独立应用的组织边界，使用各个系统都能接受的数据标准统一建立和维护主数据(Level 2的主数据主机上存储的数据还是按照各个系统分开存储的，没有真正的整合在一起)。集中处理意味着为MDM构建了一个通用的、基于目标构建的平台。大多数公司发现MDM正在挑战他们现有的IT架构：他们拥有太多的独立平台处理主数据。MDM Level 3 集中数据访问、控制跨不同应用和系统使用数据。这极大的降低了应用数据访问的复杂性，大大简化了面向数据规则的管理，使MDM比一个分散环境具有更多的功能和特点。企业主数据面临一致性的挑战。数据在不同的地方存在，数据所代表的含义也是不同的，数据的规则各个系统之间也是不一样的。集中MDM处理-通过一个公共的平台作为一个总线(HUB)-说明一个共识，从多个系统整合主题域数据，意味着使用集中、标准化的方法转换异构操作数据，不管其在源系统中是什么样子，都会被整合起来。在Level 3，公司对主题域内容采用集中管理方式。这意味着应用系统，作为消费者或使用主数据，拥有一个共识就是数据是主题数据内容的映像，打破了各个独立应用的组织边界。在Level 3，一个公司可以让任意两个系统共享数据和说对方的语言。Level 3还降低了等同访问的复杂性。"消费"应用不再需要支持系统定位和操作逻辑。任何与源系统数据相关的分布式细节都会被MDM总线集中处理。在Level 3自动数据标准意味着：建立目标数据值表示和通过必要的步骤提供精确的主数据值捕获。在所有的分类中从Level 3开始第一次支持一致性的企业数据视图。数据质量规则在这里进行数据清洗和错误纠正。Level 4 ：业务规则和政策支持一旦数据从多个数据源整合在一起，主题域视图超越单独的应用并表现为一个企业视图，你将获得事实的单一版本。当事实的单一版本已经能够提供出来时，来自业务主管和执行人员的必然反应经常是：“证明它”。Level 4可以保证主数据反映一个公司业务规则和流程，并证实其正确性。Level 4通过引入主数据来支持规则，并对MDM总线以及其它外部系统进行完整性检查。由于多数公司相对比较复杂，影响业务数据访问和操作的规则以及策略 相对也比较复杂。假定任何一个单一系统可以包含并管理与主参考数据相关的各种类型的规则是不切实际的。因此，如果一个MDM总线真正打算提供企业范围内数据的精确性，工作流和流程整合的支持是必不可少的。MDM系统必须不仅支持基于规则的整合，还要能够整合外部的工作流。这些规则可能包括通过总线与临床系统交互或等待另一个系统或者人(有权限做出改变的人)审批。通过一个MDM总线，规则定义可以不仅局限在逻辑上，还可以依赖于其他系统的输入。当然，协调和审计数据意味着可以回退其他系统(或业务流程)来保证数据变化经过严格的审批，这样错误可以被发现并且事务在需要的时候可以被回滚。Level 4提出对规则和策略扩展性的支持。通过总线以一个灵活可持续的方式支持任何面向业务的规则集合这很重要。比如，如果一个商店经理更新一个产品的价格，总线系统需要能够和一个可信系统(比如，商品管理系统)进行协商以便使规则生效。详细规则将支持另一个系统中存在产品价格的变更—总线需要能够理解能够处理和批准变更的权限系统或方法。这些规则可能涉及到复杂性或隐私限制，禁止它们直接在总线上存在。在Level 4， 一个企业可以支持一套步骤或任务，在一个特殊的创建、读取、更新和删除任务被允许之前这些步骤或任务必须遵守。工作流自动化经常用来支持发生在总线上的事 件或活动的授权。但是变更管理远远不仅仅是工作流：它可以包括基于逻辑的流程和基于人的决策。变更管理的存在可以支持动态业务，允许变更。Level 4支持集中规则管理，但是规则本身和相关的处理是可以分开的。换句话说，MDM总线需要保证规则是集中应用的，即便这个规则是在总线外居住的。Level 5 ：企业数据集中在Level 5 ，总线和相关的主数据被集成到独立的应用中。主数据和应用数据之间没有明显的分隔。他们是一体的。当主数据记录详细资料被修改后，所有应用的相关数据元素都将被更新。这意味着所有的消费应用和源系统访问的是相同的数据实例。这本质上是一个闭环的MDM：所有的应用系统通过统一管理的主数据集成在一起。在这个级别，所有在系统看起来都是事实的同一个版本。操作应用系统和MDM内容是同步的，所以当变更发生时，操作应用系统都将更新。在那些熟悉的MDM架构风格中，持久总线架构，当一个总线更新所有的操作应用系统将体现这种变更，形成改变的直接操作视图。在注册环境中，当数据数据更新时，总线将通过Web服务连接相关系统应用事务更新。因此，Level 5提供一个集成的，同步的架构，当一个有权限的系统更新一个数据值时，公司内所有的系统将反映这个变更。系统更新完数据值后不要单选其他系统中相应值的更新：MDM将使这种更新变得透明。一个公司在完成MDM Level 5后将使他们所有的应用连在一起—既包括操作的也包括分析的—所有访问主数据是透明的。Level 5是把数据概念作为一种service来实现。Level 5保证了一个一致的主数据主题域企业映像。定义“客户”和其他应用接受客户主数据业务规则变化实际上是一回事。Level 5移走了主数据的最后一个障碍：统一采用数据定义、授权使用和变更传播。}

在数据管理方面，有两类数据，需要政企重点关注，第一个是元数据管理，它是对所有数据进行定义，标准和划分，赋予数据意义，元数据管理是我们数据管理的基石。第二个则是主数据，主数据是企业在运营中担当关键角色，被系统间共享的数据，分散在各个系统之中，比如产品名，部门组织架构，会员信息，供应商信息等，都是重要，稳定，被屡次使用的主数据。这篇文章，我们重点了解一下，主数据的概念，价值，与企业与其他数据的区别，管理范围，以及如何在企业中具体实施落地。一、什么是主数据？1.主数据概念主数据，英文全称是master
data，根据国际数据协会DAMA定义：主数据是关于关键业务实体的权威的、最准确的数据，可用于建立交易数据的关联环境，主数据值被认为是“黄金”数据。说起来很抽象，我们直接可以理解，主数据是数据的一类，具有稳定，重要，被多系统，多部门使用的数据，比如商品信息，供应商信息，进货数据，用户会员信息，部门组织架构等，在企业管理，业务发展中占据重要作用。2.主数据的3大特征根据官方定义，主数据有3大特征：（1）主数据相对稳定，变化比较小。比如超市里的商品，一般来说，不会有太大的变动，常见的日用品，蔬菜水果，家用电器等，都是相对固定的，变化不大。（2）主数据很重要，错误和不准确，都会产生重大的影响。比如电商促销活动中，活动商品名出现错误，导致低价贱卖产品的情况，影响系统的交易数据，商品发货，退货售后，客户沟通等一系列事情，产生严重影响。（3）主数据被企业内多个部门，多个业务流程系统引用。比如超市商品清单数据，常常被进货系统，仓库管理系统，收银销售系统记录，被多个部门和系统应用得十分频繁。3.企业常见的主数据知道了主数据的特征，那么企业组织中，有哪些常见的主数据呢？企业中常见的主数据有企业组织架构，产品数据，物料数据，客户数据，供应商数据等。只要企业内部的数据，具备相对稳定，记录条数少，被多个流程系统引用，被交易数据重复使用的特点，都属于主数据。比如企业组织架构，相对稳定不会随便有大的变动，部门名称被人力系统，财务系统，管理系统多个引用，对于公司日常运营管理非常重要。二、主数据是企业数据6大层级中流砥柱很多人可能之前听说过元数据，参考数据这些概念，那么他们和主数据有什么区别呢？第二部分，我们系统介绍企业数据的6大层次，带大家了解各个数据类型的概念，作用以及特点，明白主数据是企业数据治理的中流砥柱地位。企业数据类型，主要分为元数据，参考数据，主数据，条件型数据，事务型数据，分析型数据6大类。1.元数据元数据，指的是描述数据的数据，是数据层次中的最底层，被称为数据治理的基石。元数据通常是定义数据名称，关系，字段，约束关系等，用来表示数据相关的信息，主要为数据交换提供一个规范和标准。比如企业要记录客户信息，需要用姓名，性别， 年龄，消费产品，消费金额这些词语，姓名，性别，职业，消费产品，消费金额都是对客户描述的元数据。2.参考数据第二层是参考数据，它定义了元数据的可能取值的范围，可能理解为，限制一定范围的元数据，就是参考数据。比如国家，地区，货币，品牌，产品类型这些通用的数据，具有稳定，静态特点，基本不会变化，只需要通过系统配置文件给予规范并固化在信息管理系统中，参考数据是数据系统中的框架。3.主数据第三层是主数据，它是描述企业核心和运营的数据，被重复或共享应用于多个业务流程，多个部门和系统的高价值基础数据。从主数据开始，数据就开始被应用，开始朝着企业管理，业务开始落地。比如产品信息，客户信息，供应商，部门组织架构等，都是具有重要，稳定，被多个系统和部门使用的主数据。4.条件型数据第四层是条件型数据，指的是出现在特定条件场景下出现的数据。比如银行的客户信用等级信息，这个数据只有在评定用户信用等级这个场景，才会出现。5.事务型数据事务型数据，指的是记录企业运营过程中产生的业务数据，比如销售订单，采购订单，财务凭证等，事务性数据，依赖于主数据，可以看做是主数据的细分内容，开始不断细化。6.分析型数据分析型数据，指的是由各类事务型数据组成的数据，比如各种报表，BI分析，审计数据等，是由很多事务型数据，进行组成搭建的。我们通过企业6大数据层次类型看到，元数据是我们数据治理的基石，参考数据是数据系统中的框架，主数据是数据落实到企业管理，业务中的重要数据类型，条件型数据，事务性数据，分析型数据，则是不断细分，满足各个细分场景的数据。三、影响主数据划分范围变化3大因素前面我们已经知道主数据的重要性，如果管理不善，很容易影响组织的管理和业务问题。但要管理主数据的前提，就是如何识别主数据，先有了主数据，才能管理，所以我们需要限定主数据的范围。一般情况下，主数据是相对稳定的，比如公司产品信息，供应商，组织架构，用户会员信息等，但是主数据也会随着业务发展阶段，业务运营模式，业务管控策略发生变化，企业需要实时增添删减主数据。1.业务发展阶段首先第一个影响因素是业务发展。主数据相对稳定，但随着业务发展阶段变化，也会改变。比如一个新饭店经过一段时间营业，拥有一批忠实的老客户，这时饭店就可推出会员制度，增加老客户的粘性，企业收集了一批用户会员信息数据，因为会员信息很稳定重要，并且要经过众多会员系统，财务系统所引用，所以需要纳入主数据管理的范畴。因此，企业在业务发展不同阶段，需要适当增加，或者删减部分主数据，以满足内部管理和业务发展的需求。2.业务运营模式第二个因素是业务模式发生变化。比如销售订单类型数据，很多时候，在面向B端企业属于主数据，在面向C端企业则反而不是。我们去超市购物的一次消费数据记录，对于超市收银系统来说，数据丢失也没有太大影响，所以不能算做主数据。但对于一些偏B端，产品客单价高的行业公司，比如华为公司接到一个上千万，上亿的网络建设的项目合同，通常在企业内部涉及采购，制造，工程，财务等多个业务环节，时间要长达数年之久。这个销售数据重要，稳定，并且被多个部门和系统使用，所以属于主数据。因此，我们要深刻理解主数据含义，只要符合稳定，重要，被多个部门和系统使用的数据，才是专属于某个行业，企业的数据。3.业务管控策略对于一些大型的集团，想要掌控各个分公司的客户数据，是非常困难的，阻力很大。所以即使集团总部想掌握这些重要的客户数据，但因为无法被总部利用，没有办法在总部内部流通和使用，所以分公司的客户，销售数据，不算主数据。所以企业在管理主数据时，也要根据业务发展阶段，业务运营，业务管控策略等方向，对主数据进行增加删减，重新确定主数据划分范围。四、主数据管理实施5大步骤主数据管理如何重要，那么企业应该如何进行主数据的管理实施落地呢？企业主数据管理实施，主要分为5个步骤进行：主数据管理实施5大步骤1.明确主数据目标和范围首先，第一步，我们要明确主数据管理的目标和识别范围。（1）目标制定企业内部需要开启一个宣讲会，让组织的高层，中层，基层都加深对主数据管理的理解，设定主数据管理目标，提高重视程度，确保主数据管理的项目可以顺利推进实施。（2）主数据识别范围确定了目标之后，想要对主数据进行管理，我们首先要对主数据进行识别，判断哪些数据是主数据，值得我们投入时间和精力去管理。主数据识别，通常有4个步骤：第一步，我们确定主数据识别指标，比如判断数据重要性，稳定性，业务价值等第二步，我们要基于主数据识别指标，构建评分体系，确定指标权重，根据重要性，稳定性，使用频率等，每一个指标进行加权评分第三步，根据业务调研和数据普查结果，确定主数据参评范围第四步，依据评分标准，在主数据参评范围内，识别出企业主数据2.主数据调研确定目标和范围之后，企业有了基本的方向和想法。接下来，就是实地调研，调研企业的主数据规则，管理情况，明白现实和目标之间的差距。一般来说，数据资源调查，有2种方法，一种是从上往下，另一种是自下向上。（1）自上而下调查自上而下调查，一般是采用信息资源规划或者业务流程管理规划采集数据。信息资源规划，指的是对所在单位信息采集，传输和使用的全年规划；业务流程更努力规划，是根据业务的流程运作，获取主数据的流通方向，使用频次，自上而下调查法，可以让管理者对主数据管理现状，有整体全面系统了解，可以看到数据流通，数据使用情况，消除数据孤岛的问题，但缺点是需要消耗较高的成本和周期。（2）自下而上调查自下而上调查，一般是先确定主数据的数据范围，先识别出主数据。在限定范围前提下，企业对主数据情况进行梳理和分析，这个方法的优点是针对性强，实施速度快，缺点是不够系统和全面，一般是有了明确的项目目标和范围内采用此方法最佳。3.搭建制度与流程确定目标和主数据识别范围，调研了现状，我们已经明确梳理出了主数据的情况，第三步，我们就要根据实际情况，从组织，制度，运营层面，对主数据进行管理。（1）管理组织体系良好的组织架构，是数据治理项目成功的保证，是高层管理者对数据治理项目重视性的体现，有一个专门的组织或者岗位管理主数据，是十分必要的。常见的主数据管理岗位，有主数据系统管理员，主数据审核员，主数据填报员，数据质量管理员等，具体组织部门和岗位，根据企业的实际情况而定。（2）制度流程体系部门成立之后，接下来需要特定的制度和流程体系，来确保管理的高效性。企业需要明确主数据的归口部门和岗位，明确岗位职责，每个主数据的申请，审批，变更，共享的流程，确保主数据管理有效实施。（3）标准、安全和技术体系有了整体的制度流程体系后，接下来就是具体的标准，安全和技术体系。标准体系，我们需要设定一格式，编码标准，让各个部门可以快捷高效识别和使用主数据。安全体系，需要建立严格的身份认证，访问控制，分级授权，安全审计，还包括数据加密存储，加密传输，脱敏脱密等功能，保障数据安全。技术体系，技术部门需要搭建应用层面和技术层面的体系。数据管理平台，在应用层面需要具备数据管理，数据治理，数据集成等功能，技术层面，需要考虑系统架构，接口规范，技术标准等内容。4.接数据把目标制定，主数据调研，体系建立后，我们接下来做的需要接入和接出主数据，打通主数据在企业中产生，接入，接出的闭环。（1）主数据接入主数据接入是将主数据从数据源系统汇集到主数据平台的过程，过程需要对接入数据进行清洗、转换、映射、去重、合并、加载，通过一系列的数据加工和处理形成标准统一的主数据。（2）主数据接出主数据接出，是把标准化的数据，共享给需要使用的部门的过程。通过接入和接出，来测验主数据的管理，制度，流程，标准，输入和使用的各个情况测验，方便后期日常运营的优化改进。5.日常运营主数据管理的最后一步，就是把主数据日常用于企业和组织中，发挥效用的运营过程。日常运营过程，包括主数据运营管理优化，主数据推广，主数据质量提升，主数据价值衡量4个部分。（1）主数据管理优化主数据管理优化，指的是对主数据的新增，变更，使用等过程中的规范，进行流程和制度的测试，达到定岗定责，流程顺畅，标准鲜明的目标，对于日常使用问题，进行积累并不断优化。（2）主数据推广主数据推广，指的是把主数据管理推广到各个业务线，业务系统中，保障主数据的一致性，通过推广和使用，让数据辅助组织高层决策，提高组织运营效率。（3）主数据质量提升主数据质量提升，主数据是企业宝贵的数据资产，质量好坏影响着数据价值。所以在日常运营中，需要持续提升数据质量。主数据质量管理，包括主数据质量定义，主数据质量模型，主数据质量考评等。（4）主数据价值衡量主数据价值衡量，指的是企业要衡量主数据带来的价值，更加深入主数据对组织管理，业务盈利起到的价值和作用。具体的作用有降本增效，提高了组织的运转效率；数据辅助高层决策，增加业务收入等，需要进行价值衡量。五、小结主数据，是重要，稳定，被多个业务系统，多个部门反复使用的数据。主数据管理，是企业组织数据治理中不可或缺的一环。主数据管理离不开系统，但不仅仅是系统，而是集架构于标准、流程规范、组织和IT系统的一整套管理措施。用“统一标准、统一流程、统一源头、统一组织”来约束与规范主数据管理绝对不为过。亿信华辰睿治产品，在数据管理方面，有主数据管理，元数据管理，数据标准管理数据质量管理。其中在主数据管理功能模块，睿治具备主数据识别申请，主数据检索，主数据存储，共享发布，主数据监控等全套流程功能，帮助企业实现完整，全面的主数据管理闭环。}

主数据是指具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，是单一、准确、权威的数据来源。主数据犹如企业数据这棵大树的根，只有健康的树根才能支撑得起大树的繁枝茂叶、累累硕果。主数据管理（Master Data Management，MDM）描述了一组规程、技术和解决方案，这些规程、技术和解决方案用于为所有利益相关方（如用户、应用程序、数据仓库、流程以及贸易伙伴）创建并维护业务数据的一致性、完整性、相关性和精确性。主数据管理要做的不仅是搭建一个信息系统，而是建立一个包括主数据标准体系、主数据管控体系、主数据质量体系和主数据安全体系在内的完整的主数据体系。主数据管理信息系统是主数据体系落实的保障。主数据管理系统构成分散的业务信息系统间权威的、唯一的数据源，最大限度地保证了主数据的完整性、一致性。2.1　主数据的概念2.1.1　主数据的定义主数据的定义：**主数据（Master Data）**是指具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，是单一、准确、权威的数据来源。2.1.2　主数据的特征特征一致性：由于主数据的特征经常被用作业务流程的判断条件和数据分析的具体维度层次，因此能否保证主数据的关键特征在不同应用、不同系统中的高度一致直接关系了企业实现应用集成的成败。识别唯一性：在一个系统，一个平台甚至一个企业范围内同一主数据实体要求具有唯一的数据标识，即数据编码，例如对于每位客户都有一个唯一的客户编码。长期有效性：主数据通常贯穿该业务对象的整个生命周期甚至更长，换而言之，只要该主数据所代表的业务对象仍然继续存在或仍具有比较意义，则该主数据就需要在系统中继续保持其有效性；长期有效性的另一表现为主数据失去其效果时系统采取的措施通常为标记无效或标记删除而非直接物理删除。只有定期对数据进行归档时，才会考虑将该主数据编码信息从系统中彻底删除。业务稳定性：主数据作为用来描述业务操作对象的关键信息，在业务过程中其识别信息和关键的特征会被业务过程中产生的数据继承、引用和复制。但无论业务过程如何复杂和持久，除非该主数据本身的特征发生变化，否则主数据本身的属性通常不会随业务的过程而被修改。所以当识别主数据时，某些与业务结果密切相关及时效性很强的特征，如员工薪资等需要同员工的固定属性（如员工姓名等）区别对待。2.1.3　主数据的范围分别根据数据描述的实体、数据的应用层次、数据在业务中的应用对主数据的范围进行界定，并对主数据进行分类。1．描述实体范围从主数据描述的实体类型来看，企业典型的主数据类型一般包括供应商、物料、产品、客户、组织、人员、财务等数据。此外，根据业务需求，关键基础数据也经常纳入主数据的管理范畴。图2.1显示了企业主数据的一个典型示例，根据企业的行业特征和信息化建设的程度，主数据的内容也会发生变化。基础数据：各个业务单元通用的社会主数据信息，例如国家、地区、货币和行业分类等，这类信息一般采用现行的国家标准。组织机构及人员：组织机构和人员是企业各项业务的主体，标准的组织机构及人员数据是集团内部单位协作、业务协调的根本保障，适合采用企业自行制定的企业级标准。财务数据：对财务类数据进行统一管理，有助于实现集团财务的集中管控，提高财务报表的准确性和实效性。在财务数据中，为了满足财务审计、信息披露等规定的要求，会计科目一般参考国家标准或由企业集团总部统一编制。项目数据：项目是企业集团的核心业务，统一的项目编码，有助于企业对业务的统一监控和管理。只有长期项目的基础数据部分才纳入主数据管理的范畴。物资的设备：物资及设备数据的集中管理对企业有直接的经济效益，帮助企业实现集中采购、物资及设备资源的优化配置和高效使用。供应商及客户：统一的供应商和客户数据管理，可以提高企业的供应商管理水平和客户服务水平，为企业打造和谐的上下游环境、建立长期友好的合作关系提供有力支持。知识类数据：知识类主数据管理有助于对企业的无形资产进行有效地管理，有效管理企业信息资源，使之发挥更大的作用。办公类数据：办公类主数据主要指企业内部流转的公文、使用的标准化单据/表格、各类报表等，这类主数据用于支持企业管理工作的标准化。2．应用层次范围根据企业中数据的特征、作用以及管理需求的不同，马尔科姆·奇泽姆（Malcolm Chisholm）(5)可以将企业数据分为六个层次，分别为元数据（Meta Data），引用数据（Reference Data），企业结构数据（Enterprise structure Data），业务结构数据（Transaction structure Data），业务活动数据（Transaction Activity Data）和业务审计数据（Transaction Audit Data）。其中，引用数据，企业结构数据和业务结构数据共同构成了主数据。元数据是描述上层数据的数据，通常也纳入主数据的管理范围。（1）元数据元数据是系统中最基础的数据，是关于数据的数据，或者说是用于描述其他数据的结构数据。元数据描述数据定义、数据约束、数据关系等。在物理模型中，元数据定义了表和属性字段的性质。元数据描述了系统中的表和属性字段的性质，所以应该在数据库设计阶段进行准确的定义，并在数据库的整个运行过程中保持不变。元数据的改变将从底层改变其他数据的结构，对整个系统带来广泛的影响。（例如，如果将系统中客户信息的姓氏字段从20字节增长为40字节，则系统中对客户信息以及与客户信息相关的业务信息、财务信息的查询、显示以及报表等诸多功能都将随之发生变化。）（2）引用数据引用数据定义了元数据的可能取值范围，也被称谓属性值域。例如，月份的引用数据为（1月—12月）十二个属性值，国家的引用数据为世界上现有的100多个国家和地区。引用数据的正确、完备和统一是其他数据质量的保证，可大大提升业务流程和数据分析的准确性和效率。引用数据的使用能够满足各类系统应用对相同信息的不同粒度或不同形式的应用需求。将国内客户按照收货地址的省份进行分类，而省份属性的引用数据即为我国34个省级行政区域。但实际应用会根据输出格式的要求显示省份的全称或简称，或者按照数据分析的需求，将省份进一步按照华东、华北、华南、华中等大区进行划分。分散的企业IT应用很难实现引用数据的统一，冗余和冲突的引用数据阻碍了信息的共享，使得管理者无法看到企业数据的全貌，因此，引用数据的管理是主数据管理中的重要环节，需要予以充分的重视。（3）企业结构数据**企业结构数据描述了企业数据之间的关系，反映了现实世界中的实体间的关系或流程。**例如会计科目、组织架构和产品线等。这些数据是多条主数据的集合，共同描述了企业中的层次结构关系，是企业开展业务和进行管理的依据。。例如，企业组织结构由组织机构、人员、岗位等主数据组成。在不同行业之间，企业结构化数据的结构和内容都有很大差异。（4）业务结构数据业务结构数据描述了业务的直接参与者，产品数据和客户数据都是典型的业务结构化数据。掌握业务结构化数据是业务发生的必要条件。显然，当我们向客户出售产品时，需要提前了解产品和客户；在系统中录入产品销售记录时，系统中也必须存在对应的产品和客户数据。业务结构数据描述的数据实体通常由一个唯一的数据编码以及大量的属性信息构成，因此，数据编码的生成规则成为此类数据管理的关键。客户的姓名可能会改变，产品名称在其生产流程中也在不断变化，这都为数据编码工作带来了挑战。（5）业务活动数据业务活动数据记录了企业运营过程中产生的业务数据，其实质是主数据之间活动产生的数据，比如客户购买产品的业务记录，工厂生产产品的生产记录。业务活动数据是企业日常经营活动的直接体现，也是早期企业自动化的关注重点。（6）业务审计数据业务审计数据记录了数据的活动。比如我们对客户信息进行修改，对业务进行删除，这些变化都将被记录在系统中，以便日后追溯。业务审计数据使得我们可以对数据按照时间维度进行分析，把握企业运营的趋势。在数据的六个层次中，引用数据、企业结构化数据和业务结构化数据共同构成了主数据。一些主数据管理系统也同时覆盖了元数据管理的功能。在这样的数据层次中，随着数据层次的上升，数据的数量大大增加，变化频率不断加快，数据生命周期跨度变短。而上层数据的质量很大程度上依赖于底层数据的支持，因此，主数据的管理成为企业数据管理工作的重中之重。主数据是上层数据（条件型数据、事物型数据、报表数据）的组成元素，相对于上层数据具有稳定、数量小的特点；而主数据依赖于完全静态的关键基础数据，关键基础数据往往是标准的、公开的，例如国家、地区、货币等等。在这样的层次划分中，上层数据的质量依赖于下层数据的质量，越接近顶端的数据对决策的支持作用越大，而越底层的数据的质量影响范围越广泛。2.2　主数据管理的概念2.2.1　主数据管理的定义主数据管理（Master Data Management，MDM）描述了一组规程、技术和解决方案，这些规程、技术和解决方案用于为所有利益相关方（如用户、应用程序、数据仓库、流程以及贸易伙伴）创建并维护业务数据的一致性、完整性、相关性和精确性。从系统应用的角度而言，主数据管理是把企业的多个业务系统中最核心的、最需要共享的数据（主数据）进行整合，集中进行数据的清洗和标准化，并且以集成服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给需要使用这些数据的应用系统，包括各业务系统和决策支持系统等。通过主数据管理，主数据从应用和流程中独立出来，并且将企业主数据呈现为一系列可重用的服务。企业将由此获得共享的、完整的、准确的主数据。主数据管理在保证最高水平的数据质量和标准化的前提下，实现了数据在不同数据库之间进行传输和同步的自动化，以及在使用这些数据的不同应用系统之间传输和同步的自动化。主数据管理是一个全面的战略，涵盖所有需要统一定义的、企业所需的核心数据和数据标准。主数据管理的有效途径是建立一个包括主数据标准体系、主数据管控体系、主数据质量体系和主数据安全体系在内的、完整的主数据体系，建立持续长期的管理机制。2.2.2　主数据体系架构主数据体系架构包括以下内容。1．主数据体系的内容主数据管控体系主数据管控体系是为了规范主数据标准、主数据质量、主数据安全中的各类管理任务和活动而建立的组织、流程与工具，并实现这些组织、流程与工具的常态化运转；主数据管控体系建立的目标是制定提升主数据质量、促进主数据标准一致、保障主数据共享与使用安全。主数据管控体系是一整套体系化的管理模式，管控内容涵盖组织、流程、绩效、系统四大领域。主数据管控体系的目的是以主数据标准化为目标，以主数据管理组织建设为保障，以主数据梳理为前提，以主数据过程控制为手段，实现全面、高效的主数据管控。主数据体系并不是始终不变的，而是需要根据企业在不同时期的信息化建设特点与企业自身运营管理要求进行动态的更新、完善，对于主数据管控机制中的制度措施、业务流程、组织框架还要对不同时期出现的管控问题加以改进和优化。企业应按照规划（Plan）—实施（Do）—评价（Check）—改进（Action）的闭环优化策略（见图2.7）实现有序改进、持续优化的目的。这一过程被称为PDCA循环(6)，是全面质量管理所应遵循的科学程序。2．主数据管理系统的任务主数据管理系统的任务包括以下几项内容。建立主数据标准平台以企业信息化建设需求和业务协作对主数据标准的需求为起点，建立一个对整个企业主数据进行全生命周期管理的平台，通过此平台实现对主数据标准和管理流程的支持，实现企业主数据的标准化。建立不同主题的编码和标准属性数据库以组织、人员、客户、供应商等主数据类型为不同的主题，开展建设主题编码和标准属性数据库，以满足涉及的主数据类型及相应的应用范围内系统对主数据标准的需求。通过系统实现主数据标准的管理主数据系统提供丰富的功能实现对主数据标准进行统一地管理和维护，提供灵活的定制功能实现对主数据模型及其管理流程的支持。实现与BI、业务系统的数据集成主数据管理系统提供丰富的数据集成接口。实现与BI、业务系统的数据集成，为各个系统提供高质量的主数据服务。3．主数据管理系统的类型主数据管理的解决方案分为两种：分析型MDM和操作型MDM分析型MDM分析型MDM关注的是数据流的下游，也就是数据的使用端，例如数据仓库、BI系统等。分析型MDM侧重于管理用于数据汇总和商业智能（BI）报告和分析的主数据项，它通常仅限于存储在数据仓库中的信息。当你发现公司有若干个不同的系统产生的客户数据，还有若干个不同的系统来生成产品数据，而这些数据可能至少有一半以上不对时，解决此问题的一个方法就是建立分析型MDM。将不同的客户系统和不同的产品系统中所有业务系统的数据在MDM中收集、整合，然后导出报表，这可以成为巨大价值的催化剂。但是业务系统的数据质量并没有得到丝毫改善。分析型MDM类似数据仓库，例如客户数据整合（CDI）和财务绩效管理（FPM）。分析型MDM通常是开展MDM的切入点，因为它不需要修改操作型业务系统，不会影响操作流程，因此是一种成本较低的MDM项目启动方式。操作型MDM要想改变业务系统中数据混乱的情况，需要用到操作型MDM。**操作型MDM的策略是让MDM中的高质量数据走出去，返回到业务系统中，成为业务系统的主数据来源。**操作型MDM关注的是数据流的上游，也就是数据的产生端，侧重于主数据的定义、分发和同步以支持事务性操作。操作型MDM与分析型MDM最大的不同之处在于，操作型MDM统一了主数据进入企业操作型系统的入口。经过MDM的数据审核校验，生成高质量的主数据资源，而后分发给各业务系统，以支持操作型业务，同时也可以支持分析型业务。而分析型MDM中，系统的主数据入口仍然分散在不同的业务系统中，每个系统按照各自的数据模型、业务规则生成不一致的数据实例，而后汇入MDM系统中进行整合，为分析型业务提供数据来源。显然，操作型MDM才是标本兼治的主数据解决方案，但操作型MDM需要对现有业务系统中的数据进行清洗，并改变原有的业务流程，所投入的成本也将远远高于分析型MDM。4．主数据管理系统的架构模式根据不同的应用模式和数据需求，MDM系统可以采用不同的架构模式（Architectural Style）。信息整合方式可以分为四种。合并（Consolidation）注册（Registry）共存（Coexistence）集中（Transactional Hub）（1）合并式信息整合在合并式整合方式中，MDM将主数据从不同的源系统中抽取出来，进行转换、清洗、匹配和集成，形成一致、准确的主数据集合，为分析系统提供统一的、权威的数据来源，或为其他业务系统提供引用数据。。合并型的MDM系统中数据是单向流动的。合并式的整合是MDM的初期形式，主要针对分析型应用模式。实现简单，对现行系统没有影响，与其他实现方案相比，缺乏灵活性。（2）注册式信息整合在这种整合方式中，MDM只管理最小量的信息，用来标示主数据与各源系统的数据的对应关系，详细数据仍分散地存储在各原始系统中。。当其他应用提出对主数据的查询请求时，MDM系统首先在MDM系统中找到需要的信息，然后根据数据条目中存储的引用信息，从源系统中提取详细的数据内容。（3）共存式信息整合共存式整合方式中允许运行源系统应用，与MDM系统共同存储和维护主数据信息。MDM系统从源系统中提取并生成全局的主数据集合，用户可以在MDM系统中对主数据进行查询和维护，也可以在源系统中对存在于该系统中的主数据进行同样地操作。MDM系统会将生成的一致的、准确的、权威的主数据分发至企业的各个系统应用中。这种方式已经基本实现了全部的MDM功能，同时不会大幅度改变现有的系统环境。但是，由于对源系统中主数据的输入端没有控制，低质量的垃圾数据仍源源不断地流入系统，系统间数据不一致的现象仍然存在，需要不断地进行数据清洗和整合工作。（4）集中式信息整合在集中式信息整合中，MDM系统成为了所有主数据相关业务流程的中心。MDM系统从各个源系统中提取主数据，加工成为统一的、准确的和权威的主数据集合，将其完整地存储在MDM系统中，并实时地分发至其他应用系统。这种方法实现了主数据从产生、校验、审核、使用、变更到核销的全生命周期的流程管理，能够满足各类应用模式的需求，从根本上解决了数据不一致、数据冗余及数据错误等问题，保证了企业内主数据的质量。但是这种集中式的MDM系统需要较大的投入，系统实施的复杂度较高。它是对企业数据结构的一次彻底性改变，因此，现存的系统应用、业务流程、甚至组织结构和岗位职责都要发生相应变化。5．主数据管理系统的主要功能基于全生命周期的企业级的主数据管理系统应该具备的主要功能有：主数据模型管理完成数据模型的定义，包括对业务实体模型、特征模型、属性模型、编码规则、校验规则和引用规则等的定义，是完成数据的底层架构管理。主数据业务管理提供主数据全生命周期的业务功能，通常包括数据申请/转入、数据清洗、数据校验、数据审核、数据维护、数据集成和数据分发等业务功能。工作流服务定义主数据业务工作流，完成业务授权绑定以及工作流的可视化，支持主数据业务流程管理。数据交换中间件管理负责集成接口的管理，完成系统集成需要的技术架构管理。报表分析提供常用报表查询和自定义报表查询功能，同时提供报表数据导出功能。系统管理负责管理平台用户权限控制，同时提供日志管理功能，及时监控系统运行情况和跟踪用户操作过程。6．企业应用集成架构由于主数据管理系统定位于企业内部主数据的统一定义和维护，实现企业上下游协同过程中主数据的一致性和准确性，因此主数据管理系统在企业应用架构中处于一个特殊的地位大型集团企业应用架构可以划分为外部交互层、分析决策层、管理支持层、业务运营层和内部协作层五个层次，各个业务系统有着不同的功能定位、不同的统一模式以及不同的使用者。主数据管理系统与五个层次的应用都有着广泛的数据交换，为支持企业集团的一体化运营提供强有力的数据支持。主数据管理系统的建设并非易事，一般会涉及到ETL、EAI、EII等多种技术方法主要包括以下步骤。（1）业务系统提出对企业主数据的变动申请。（2）主数据管理系统根据业务系统的需求对主数据进行操作，而后将整合之后的完整、准确的主数据分发给所有有关的应用系统。（3）主数据管理系统为决策支持和数据仓库系统提供准确的数据源。（1）业务系统提出对企业主数据的变动申请。（2）主数据管理系统根据业务系统的需求对主数据进行操作，而后将整合之后的完整、准确的主数据分发给所有有关的应用系统。（3）主数据管理系统为决策支持和数据仓库系统提供准确的数据源。有读者会有疑问：主数据管理系统的功能为什么不能由数据仓库取代？其实，主数据系统与数据仓库系统有很多共同之处：首先，二者对企业都具有相同的价值，可以减少数据冗余和不一致性、提升对数据的洞察力，二者都是跨部门的集中式系统；其次，二者都依赖很多相同的技术手段，都会涉及到ETL技术、都需要元数据管理、都强调数据质量；第三，二者的建设手段类似，都需要以数据治理的规范作为指导、都需要不同系统、不同部门的协作、需要统一的安全策略。但是，主数据管理系统和数据仓库二者之间也存在以下不同之处。第一，二者的处理类型不同。MDM系统是偏操作型的系统，它为各个业务系统提供联机交易服务，系统的服务对象是ERP、B2C、CRM等业务系统；而数据仓库是属于分析型的系统，面向的是分析型的应用，是在大量历史交易数据的基础上进行多维分析，系统的使用对象是各层领导和业务分析、市场销售预测人员等。第二，实时性要求不同。与传统数据仓库方案的批量ETL方式不同，主数据管理系统在数据初始阶段要使用ETL工具，但在后续运行中大量依赖实时整合的方式来进行主数据的集成和同步。第三，存储数据量不同。数据仓库存储的是大量的历史数据和各个维度的汇总数据，可能会是海量的，而MDM存储的仅仅是客户和产品等关键主数据信息，这类数据相对较少，并且变化速率较慢。虽然主数据管理系统和数据仓库系统异同共存，但是二者却有着紧密的联系，并且可以互为促进、互为补充。举例而言，数据仓库系统的分析结果可以作为衍生数据输入到MDM系统，从而使MDM系统能够更好地为操作型CRM系统服务。例如，客户的主数据模型包括客户的基本信息，如客户编码、姓名、地址、等级等；除此之外，我们还可以从数据仓库系统中提取相关的信息，作为客户主数据的衍生信息部分，从而更好地、全方位地描述客户特征，这些信息可以包括产品偏好、消费频率、消费时间偏好等。2.3　主数据管理的意义2.3.1　主数据管理的必要性（1）企业存在着众多的信息数据和信息管理系统，这些系统的信息数据各自为政，给信息交互和集成带来很大的困难，如下图（2）描述信息数据的方法众多，没有统一的数据标准和流程体系，缺乏有效的数据变更和审核机制。（3）存在大量冗余数据和错误数据，严重影响了报表、高层决策分析的效果。（4）大量分散的数据缺乏统一标准，数据对照和映射关系复杂，企业无法保证业务数据统计的及时性和准确性。（5）主数据结构定义复杂，把大量的信息含义定义到了数据编码结构中，数据校验存在大量人为判断和手工操作，没有有效的数据清理手段和工具，缺乏质量保证过程。这些问题的出现大大影响了数据资产价值的实现，有效的主数据管理就成为了企业的迫切需求。在企业信息化过程中，来自业务的需求是各种信息技术应用的根本驱动力。业务驱动是实施主数据管理的必要条件。1．面向业务集成的需求驱动主数据的统一管理使得企业能够集中化管理数据，在分散的业务系统间保证了主数据的完整性、一致性2．面向高层应用的需求驱动随着企业对数据分析能力的要求不断提高，企业级数据仓库（Enterprise Data Warehouse，EDW）和商务智能等信息技术被企业广泛应用。这些企业级的信息技术通过对数据的收集、开发、处理，将数据转换为支持企业战略决策的知识，从而帮助企业获取和保持竞争优势。显然，只有在实现数据汇总、数据规范化和标准化的前提下，数据的抽取、转化和加载的过程才有意义，才能提高EDW的工作效率，并为BI数据分析提供可信的数据源。3．面向内控审计的需求驱动主数据管理保证了企业内数据的一致性、完整性和准确性，不仅能够形成完整、统一的数据视图，而且能够真实地记录变化历史，为管理决策，风险的识别和控制提供了坚实可靠的数据基础。2.3.2　主数据管理的意义主数据管理使得企业能够集中管理数据，在分散的业务系统间保证了主数据的完整性、一致性，加强主数据规范性。。从信息化建设的角度来讲，主数据管理能增强信息化结构的灵活性，构建整个企业内的数据管理基础和相应标准规范，并且能够灵活地适应企业业务需求的变化。从企业业务的角度来讲，由于主数据在各个业务流程中的使用范围、使用形式不同，主数据管理也将为企业内的各个业务带来不同的收益。对于整个企业而言，主数据管理将为企业带来以下优势：1．构建集中的主数据标准化体系，实现流程驱动和数据管控通过数据管控体系和数据运维体系咨询服务，对组织架构、运营模式、管控流程、角色与职责进行明晰的定义。通过标准业务流程驱动，构建企业信息基础数据集成和共享平台，实现企业数据层面的战略规划管理。2．集中的数据访问，提高数据质量，降低数据集成成本构建通用的、方便的、集中处理的数据总线，实现一致性的企业数据视图，大大降低数据交互访问的复杂性。基于面向服务架构的标准化数据服务，实现访问的透明化。数据自动化服务实现了统一的业务访问标准，主动分发服务保证了相关业务目标系统数据的变更同步性。通过数据总线支持任何面向业务的规则集合，保证数据的唯一和规范，大幅降低数据的集成和共享成本。应用数据标准模型和多重关联校验规则，对前端数据输入源头实现可靠的控制，有效降低人为因素所产生的数据问题，提高数据应用质量。3．提升数据资产管理成熟度，实现主数据全生命周期的动态管理基于标准的数据管理模型，实现基于数据平台的规则整合、统一定义和发布等事务的集中处理。通过数据的审计支持，来保证数据变化经过严格的审批；通过数据管理的持续优化和绩效改进，提升数据资产的管理成熟度。由此实现主数据申请、校验、审核、发布、维护、变更、注销等全生命周期的业务管理，实时跟踪和掌控数据的变化，建立数据的动态历史库，保证数据资产管理的持续优化和绩效改进。4．精确决策支持，减少信息统计汇总成本和信息沟通成本通过集中的主数据管理平台，为所有信息的交互和集成提供了统一的编码数据。在异构系统之间协同业务处理的每个阶段，编码信息都是一致的，降低了信息核对的成本。通过主数据管理和集成保证了信息来源的唯一性和正确性，为决策支持和数据仓库系统提供准确的数据源，避免因为基础数据的多样导致信息核对、汇总、统计的失误和错误。}