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如何做好主數據管理項目落地，附方法論與實踐步驟

生活百科主數據

當今企業，尤其是大型企業，往往擁有數百個獨立的應用程序和系統 ， 跨組織、跨部門的數據很容易變得支離破碎、重復、以及不能及時更新 。發生這種情況時，準確回答一些企業關心的基本問題都會變得很痛苦：例如“誰是我們最賺錢的客戶？” “什么產品的利潤率最高？”，甚至“我們有多少員工”？都會變得難以回答——至少難以準確地回答 。
隨著數據源的增加 ， 準確、及時的信息需求就會變得越來越迫切 。保持數據定義是最新的，并一致地管理數據變得越來越難，企業各部門都使用相同的數據更是難上加難 。為了應對這一挑戰，企業主數據管理應運而生 。本文就帶您一起了解一下如何做好主數據管理項目落地 。
什么是主數據
主數據（ Data）是在多系統集成應用的背景下，被多個信息系統（或功能模塊）共用的基礎性標準化的數據 。主數據是對企業核心業務而言非常重要的單一來源，并且具有唯一性、共享性、穩定性、有效性 。換言之，主數據支撐業務流程和事務 。
其實主數據理解起來非常簡單，比如記賬，“誰 ， 在哪個店里 ， 買了什么東西，一共多少錢” 。這句話里所有非數值的，都是主數據，買東西的人、賣東西的店、產生交易的商品等等都是主數據 。常見的主數據包括：供應商、客戶、物料、人員、部門、項目等 。
主數據 ， 帶個主字，英文是，字面就顯示出這種數據的地位很高，非常的重要 ， 為什么這么重要呢？因為主數據管理的對象是企業核心業務實體的基礎業務數據，比如客戶、供應商、員工、組織架構、總賬科目、成本中心、利潤中心、物料、設備資產、工作中心，組件BOM等等 ， 如果這類數據沒有管好，多個系統之間數據交換的成本就會非常大（需要各自維護，需要翻譯，……） ， 如果沒有管好主數據，系統間交換的數據就會發生混亂并產生錯誤，嚴重影響系統的正常使用 。
也就是說，主數據需要在各個系統間、各個業務部門間共享并持續保持一致 ， 是企業保證各個系統的應用質量、實現跨系統業務協同和決策支持的基礎 。主數據是否管理與治理好 ， 是未來企業數字化轉型是否成功的基礎保障 。
主數據管理內容：兩體系一工具
主數據管理的主要內容包括“兩體系、一工具”，即主數據管理標準體系、主數據管理保障體系和主數據管理工具 。其中，主數據管理標準體系是主數據管理工作的重中之重，主數據管理保障體系為主數據管理保駕護航，主數據管理工具確保主數據管理有效落地 。
(一) 主數據管理標準體系
主數據管理標準體系是主數據管理工作的重中之重，通過主數據標準化，才能為實現部門和系統間的數據集成和共享，打通企業橫向產業鏈和縱向管控奠定數據基礎 。主數據標準管理體系包含業務標準（編碼規則、分類規則、描述規則等)、主數據模型標準 。主數據標準管理體系在建設梳理的過程中 ， 一般會衍生出一套代碼體系表或稱主數據資產目錄 。
主數據業務標準是對主數據業務含義的統一解釋及要求，包括主數據來源、主數據的管理級次、統一管理的基礎數據項、數據項在相關業務環境中產生過程的描述及含義解釋、數據之間的制約關系、數據產生過程中所要遵循的業務規則 。主數據業務規則包含主數據各數據項的編碼規范、分類規則、描述規則等 。
主數據模型標準包含：主數據邏輯模型和主數據物理模型 。
(二) 主數據管理保障體系
主數據管理需要有配套的管理保障體系保駕護航 。通過主數據管理組織進行統一領導，確定主數據指導思想、目標和任務，協調解決主數據管理相關的重大問題 。需要數據標準化的歸口管理部門，負責標準化的統一規劃、綜合管理；需要業務組由相關事業部和職能部門組成，并通過配套主數據相關制度、流程、應用管理和評價為主數據管理保駕護航 。
主數據管理保障體系包括主數據管理組織、制度、流程、應用及管理評價五部分 。
1.主數據管理組織
主數據管理組織主要包括企業內各類主數據的管理組織架構、運營模式、角色與職責規劃，通過組織體系規劃建立明確的主數據管理機構和組織體系，落實各級部門的職責和可持續的主數據管理組織與人員 。
典型的主數據管理組織主要包含以下三層組織架構：
（1）決策層：設立主數據領導小組,一般由企事業單位信息化領導小組成員組成，對主數據標準化工作進行統一領導確定指導思想、目標和任務，協調解決標準化相關的重大問題 。
（2）管理層：在領導小組的統一領導下軟件系統用戶使用手冊，按照“歸口管理，分工負責” 的原則 ， 設立主數據聯合工作組，該工作組為常設組織，主要由主數據標準化辦公室、業務組和技術組共同組成 。
（3）執行層：包括企業總部和下屬企業專職及兼職主數據管理員組成 。負責主數據在本單位的貫徹落實、應用檢查工作；負責本單位主數據需求的收集、審核、提報工作；負責本單位主數據的培訓、宣貫和日常維護等工作 。
2.主數據管理制度
主數據管理制度規定了主數據管理工作的內容、程序、章程及方法 ， 是主數據管理人員的行為規范和準則，主要包含各種管理辦法、規范、細則、手冊等 ?？蓞⒖嫉闹鲾祿芾碇贫戎饕骸吨鲾祿芾磙k法》、《主數據標準規范》、《主數據提案指南》、《主數據維護細則》、《主數據管理工具操作手冊》 。
3.主數據管理流程
主數據管理流程是提升主數據質量的重要保障，通過梳理數據維護及管理流程，建立符合企業實際應用的管理流程，保證主數據標準規范得到有效執行 ， 實現主數據的持續性長效治理 。主數據管理流程可以以管理制度的方式存在，也可以直接嵌入到主數據管理工具中 。
主數據管理流程主要包含以下三個方面的內容：
（1）主數據業務管理流程：對主數據的申請、校驗、審核、發布、變更、凍結、歸檔等進行全生命周期管理，滿足主數據在企業深入應用的不同管理需求 。
（2）主數據標準管理流程：通過對主數據標準的分析、制定、審核、發布、應用與反饋等流程進行設計，保證主數據標準的科學、有效、適用 。
（3）主數據質量管理流程：對主數據的創建、變更、凍結、歸檔等業務過程進行質量管理 ， 設計數據質量評價體系，實現數據質量的量化考核，保障主數據的安全、可靠 。
4.主數據應用管理
主數據應用管理是保障主數據落地和數據質量非常重要的一環 。主數據應用主要包含三部分內容：明確管理要求、實施有效的管理、強化保障服務 。
（1）明確管理要求：制定主數據應用管理制度規范，對主數據的應用范圍、應用規則、管理要求和考核標準做出明確規定，并以此為依據，對主數據應用進行有效管理 。
（2）實施有效管理：主數據應用點多、面廣、線長，管理難度很大，要實施有效管理，就必須要有健全的制度和可行的手段 ， 在關鍵控制節點實施重點管理 。
（3）強化服務保障：依靠便捷、可靠的主數據服務為主數據應用提供保障，包括主數據查詢、主數據同步、主數據申請和主數據調用 。有條件的單位可將主數據服務深入到業務流程 ， 從業務端發起請求，驅動主數據管理和服務，形成管理和應用的有機協同 。
5.主數據管理評價
主數據管理評價是用來評估及考核主數據相關責任人職責的履行情況及數據管理標準和數據政策的執行情況，通過建立定性或定量的主數據管理評價考核指標，加強企業對主數據管理相關責任、標準與政策執行的掌控能力 。
主數據管理評價指標從管理標準、數據認責和數據政策三個角度考慮，
由數據所有人與數據認責人共同確定 ， 定義一系列的衡量指標和規則 ， 分一方面落實和檢查主數據的應用情況，另一方面考察和評估主數據管理、主數據標準、主數據質量的執行情況 。
為了進一步保障主數據管理工具成功實施和有效運行，必須做到組織、職能、責任、人員的四落實 。制定涉及到主數據管理的各個環節、組織、人員的一套績效考核辦法，明確各組織部門的職責與分工 。
(三) 主數據管理工具
主數據管理工具是主數據標準文本發布、主數據全生命周期管理的重要平臺 。主數據標準的維護流程和管理措施通過管理平臺進行系統實現和控制，以保證標準的唯一性和宣貫的及時性 。主數據管理工具主要包括數據建模、數據整合、數據管理、數據服務、基礎管理、標準管理等功能模塊 。
主數據管理系統作為主數據管理工作的主要載體，選擇一個成熟、穩定、便捷的工具，可以讓管理工作更加得心應手 。一個好用的主數據管理工具 ， 應具備將實施服務成果落地的能力，并滿足客戶不僅僅是技術層面的需求，因此應像億信華辰EsMDM主數據管理平臺一樣，實現以下價值：
1、實現主數據統一管理 ， 統一標準規范，各司其職；
2、滿足主數據業務需求，可根據業務需要靈活定義模型及業務流程；
3、保障主數據高質量 ， 及時發現、修復質量問題，為各類應用場景提供唯一、準確、權威的主數據支撐；
4、構建主數據高效共享 ， 多種分發方式自主選擇，直接使用；
5、降低主數據管理成本 ， 快速識別、全界面管理，數據自動流轉減少運維壓力；
6、提升企業運營效率，一體化主數據管控，一次錄入，多方受用
同時，我們在建設主數據系統的時候，不能只糾結于某個功能點，更應構建起一個完善的功能架構 。
△圖為億信EsMDM主數據管理平臺架構
最終，主數據管理平臺應該能夠完成主數據采集、申請、新增、變更、審核、生效、失效、分發等全生命周期管理 ， 從而幫助企業高效管理主數據，釋放主數據價值 。
主數據項目實施要點與步驟
下面和大家分享一個主數據項目管理的實施框架 。這個框架其實分成4大部分，第一個就是現狀分析與評估 ， 第二個就是體系的規劃，第三個就是實施方案，最后就是一個平臺落地部署的工作 。
在具體執行過程中，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、售后運維 。這里我們主要重點介紹下實現階段的內容，測試驗收和售后運維就不多做講解 。
1.啟動階段
啟動階段主要包括識別項目目標、組建項目團隊、召開項目啟動會 。
識別項目目標就是要做一個主數據識別，主數據識別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 ， 我們都可以將其納入主數據范圍 。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 ， 從而識別企業到底有哪些主數據，然后這些數據分布在哪里 。
第二個就是組建項目團隊，如下圖所示 ， 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
【如何做好主數據管理項目落地，附方法論與實踐步驟】計劃階段我們主要關心兩部分內容，第一是實施落地的工作，第二是主數據集成開發的工作 。實施落地工作按照我們前文中說的框架體系去做即可 。
這里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，最后用于哪些系統 ， 以及分發到哪些系統；以及我們的平臺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，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 。
除了需求調研，還有一個重要的板塊是組織架構和管理制度設計，這里采取三層的架構——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 ， 需要在業務系統里被使用 ， 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標準模型分類，共同推進 。當然在主數據平臺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，包括數據標準化，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）主數據標準化體系
以物料為例，完整的物料標準化體系主要包括兩大部分內容，一是物料數據標準的制定 ， 二是支撐物料數據標準化管理相關的組織機制與技術平臺等基礎能力的建設 。在此體系下確保逐步改善物資數據質量，最終實現標準化 。
（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 。
這里有一個很重要點是 ， 在整個分類設計的過程中 ， 實施人員要反復與客戶進行確認 。因為一旦分類沒有做好，后續可能導致大量的重復錄入，并產生很大的影響 。這里有一個分類的示例，大家可以參考下：
（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、適度性、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后，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，也就主數據編碼只能對應一個確定的實體對象 。
這里的編碼通常有三種方式軟件系統用戶使用手冊 ， 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討論和確認，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、造成了后續采購以及存儲等一系列問題 ， 所以編碼方案一旦確定出來，實施人員就需要與客戶的高層進行確認 。如圖所示的編碼結構示例，它是一個組合碼 。
（4）屬性標準梳理
屬性標準梳理我們可以去參考一些標準 ， 比如外部的國際標準、國家標準；業務層面上的行業標準和制度要求等；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；最后也可以借鑒一些好的實踐經驗與成果來進行屬性標準的梳理 。
在進行主數據屬性標準梳理時，我們可以從業務標準、技術標準、管理標準三個層面來進行 。比如業務層面 ， 需要理解屬性到底屬于哪一個分類，屬性名稱是什么，有怎樣的業務規則；技術層面，可以定義屬性，以及類型長度精度等；管理層面，可以梳理誰來創建，誰來使用，誰在維度等，提前將其確定出來，方便后續制定這樣的制度，如下圖所示是一個屬性標準的示例 。
（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 。
（6）歷史數據整合、清洗
主數據清理策略主要分成6個步驟，分別是數據接入、初步標記、分類清理、先分后合、整理清洗、檢查反饋 。
①第一步：數據接入，通過接口或者ETL工具去接入歷史的主數據；
②第二步：看數據存在什么問題，是否有一些屬性沒有填寫 ， 或者說分類不對需要做初步的標記；
③第三步：如果存在問題，就需要將分類標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：先分后合，對分類清理完的數據進行合并匯總檢查；
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，并將處理完成的數據做好整合；
本文到此結束，希望對大家有所幫助 。