想象一下,你正在经营一家跨国连锁咖啡店。每天,全球数千家门店都在使用你的品牌,制作相同的饮品,为客户提供服务。但是,你突然发现一个问题:纽约的"拿铁"和东京的"拿铁"配方似乎不太一样。更糟糕的是,你的线上菜单和实体店菜单显示的价格不一致,导致顾客困惑和抱怨。这就是缺乏有效主数据管理(Master Data Management, MDM)的后果。

主数据管理就像是为你的企业建立一个中央指挥系统,确保所有重要信息，无论是产品配方、价格,还是客户信息，在整个组织中保持一致和准确。它是企业数据的"单一真相源",让你的业务如同一台精密运转的瑞士手表,各个部分和谐一致地工作。

本文将全面系统的对主数据进行介绍，包含大量典型案例，目录如下所示，希望对您有全新的启示。

1、主数据概述

1.1 主数据的定义

主数据是指在企业或组织中被广泛共享和重复使用的重要核心数据。它通常包括关键的业务实体和概念，如客户、产品、供应商、员工和账户等，这些数据在各种业务流程、系统和应用程序中被反复引用和使用。主数据的质量和一致性对于企业的业务运营和决策至关重要。

1.2 主数据的重要性

（1）数据一致性和整合

原问题：全球连锁咖啡店"星芒咖啡"在不同门店和线上平台显示的产品信息（如价格、成分）不一致，导致客户困惑和投诉增加。例如，顾客在手机应用上看到的某款咖啡价格与实体店不同，或者网站上显示的成分信息与店内菜单不符。

解决方案：通过实施统一的产品主数据管理系统，"星芒咖啡"整合了所有渠道的产品信息。无论顾客通过哪个渠道查询，都能获得一致的产品详情。这不仅减少了客户投诉50%，还提高了品牌信任度，促进了跨渠道销售增长20%。

（2）业务流程优化

原问题：

电子产品制造商"科技创新"的供应商主数据分散在多个系统中，导致采购流程缓慢，经常出现订单错误。例如，同一供应商在不同系统中有不同的联系方式和合同条款，导致采购人员需要手动核对信息，增加了工作量和错误风险。

解决方案：

实施集中的供应商主数据管理系统，整合所有供应商相关信息。采购人员现在可以在单一平台上访问最新的供应商数据。这缩短了采购周期40%，减少了75%的订单错误，并降低了10%的年度采购成本。

（3）决策支持能力

原问题：

零售巨头"全球购物"缺乏统一的产品主数据，导致决策失误。例如，同一产品在采购、销售、库存系统中有不同的编码和描述，使得管理层无法准确把握整体库存状况和销售趋势，经常出现过度库存或缺货情况。

解决方案：

实施统一的产品主数据管理系统，建立跨部门的统一产品编码和描述标准。这使得管理层能够准确追踪每个产品的库存和销售情况。结果，库存周转率提高25%，缺货率降低40%，季节性商品的销售预测准确率提升35%。

（4）客户体验改善

原问题：

跨国银行"环球金融"的客户主数据分散在不同部门系统中，导致客户体验差。例如，一位长期储蓄账户客户申请信用卡时被要求重新提供基本信息，降低了客户满意度并增加了处理时间。

解决方案：

实施统一的客户主数据平台，创建客户360度视图。无论客户与哪个部门互动，员工都能即时访问完整的客户信息。这提高了客户满意度35%，增加了交叉销售成功率45%，并减少了客户服务响应时间50%。

（5）合规性和风险管理

原问题：

制药公司"康健医药"缺乏统一的产品主数据，难以跟踪全球范围内的药品分销情况，增加了合规风险和产品召回难度。在一次紧急召回中，公司花费了数周时间才确定受影响产品的具体批次和位置。

解决方案：

实施产品主数据管理系统，实时跟踪每批药品的生产和分销信息。这缩短了合规报告生成时间70%，避免了数百万美元的潜在罚款，并将产品召回效率提高90%。

（6）创新和业务拓展

原问题：

全球化工企业"绿色科技"缺乏统一的原材料和配方主数据。公司在全球有20个研发中心，每个中心使用不同的编码系统记录材料信息。当开发新型生物降解塑料时，研发团队无法快速识别公司已有的相关材料和配方，导致重复研究和资源浪费。

解决方案：

实施全球统一的原材料和配方主数据管理系统，为所有材料分配唯一标识符，统一属性定义。还开发了基于AI的材料推荐系统。结果，新产品开发周期缩短30%，18个月内推出10种新环保材料，成功拓展可持续包装业务。

（7）数据分析和商业智能

原问题：

跨国零售集团"全球商超"在进行客户分析和个性化营销时遇到严重障碍。公司拥有1亿多客户，但客户主数据分散在15个国家的不同系统中，存在大量重复和不一致。例如，同一客户在不同国家的购物记录无法关联，导致客户价值评估失真，跨境营销活动效果低下。

解决方案：

实施全球统一的客户主数据管理平台，为每位客户创建唯一标识，整合所有地区的交易历史和偏好数据。结果，准确识别了20%以前被低估的高价值客户，跨境个性化营销活动的转化率提升40%，客户终身价值预测准确度提高35%，有效支持了全球会员计划的成功推广。

1.3 主数据主要类别

下面列出了15个主流的主数据类别、主要属性和典型案例。

（1）客户主数据

（2）产品主数据

（3）供应商主数据

（4）员工主数据

（5）账户主数据

（6）地点/位置主数据

（7）合同主数据

（8）设备/资产主数据

（9）项目主数据

（10）财务主数据

（11）组织主数据

（12）服务主数据

（13）品牌主数据

（14）原材料主数据

（15）运输工具主数据

1.4 主数据与其它数据的区别

以下是主数据、元数据、参考数据、事务数据之间区别的表格和案例说明：

（1）主数据 vs. 事务数据

主数据：是稳定的核心业务实体信息，如客户、产品、供应商等，具有较高的稳定性和较长的生命周期。这些数据在多个系统和业务流程中被广泛共享和使用，对业务运作和决策支持至关重要。

案例：某制造企业的产品信息（主数据）包括产品名称、描述、规格、价格等，这些信息较为稳定，不会频繁变动，主要在生产管理、销售、库存等多个系统中使用。

事务数据：是动态的、记录日常业务活动的详细信息，如订单、发票、库存出入库记录等。这些数据频繁变化，存在生命周期较短，直接与具体的业务活动相关。

案例：同一制造企业每天处理的大量销售订单（事务数据），这些订单记录了客户购买的产品、数量、价格、日期等信息。销售订单每天都在生成和变化，直接反映了企业的销售活动。

（2）主数据 vs. 参考数据

主数据：是企业内部定义的核心业务实体信息，如客户、产品等，具有较高的稳定性和一致性。

案例：企业的客户信息（主数据）由企业自行管理，包括客户的姓名、联系方式、地址等。

参考数据：是用于标准化和分类的外部定义标准，如国家代码、货币代码等，具有高度的稳定性和一致性。

案例：某跨国银行使用ISO定义的国家代码和货币代码来标识不同国家和货币，确保国际交易和报告的一致性和准确性。

（3）主数据 vs. 元数据

主数据：是具体的业务实体信息，如客户、产品等，用于描述企业的核心业务实体。

案例：产品信息（主数据）描述具体的产品，包括产品名称、描述、规格、价格等。

元数据：是关于数据的数据，描述了数据的结构、格式、来源、用途等信息，用于管理和组织数据资源。

案例：某企业通过元数据管理系统记录和管理数据仓库中每个数据集的来源、创建时间、数据类型和使用权限，帮助数据工程师和分析师更好地理解和使用数据。

2、主数据管理概述

2.1 主数据管理的定义

主数据管理是一套综合的方法、工具和流程，用于确保企业核心业务实体数据（如客户、产品、员工等）的准确性、一致性、完整性、及时性和可用性。它涉及数据治理、质量控制、数据集成和数据分发等多个方面，旨在创建和维护企业范围内的单一事实来源。

2.2 主数据管理的目标

主数据管理（MDM）有十大目标，分别是数据质量提升、业务流程优化、决策支持增强、合规性保障、成本降低、客户体验改善、系统整合促进、创新和增长支持、数据资产价值最大化、企业敏捷性提升，如下所示：

为了理解这十个目标，这里给出了对应的案例说明：

（1）数据质量提升：

案例：某零售连锁店发现不同分店的产品信息不一致。他们实施MDM，建立了一个中央产品数据库。所有分店now都从这个数据库获取产品信息，而不是各自维护。结果，产品描述、价格和库存信息在全公司保持一致，客户投诉减少了50%。

（2）业务流程优化：

案例：一家制造公司的采购部门经常因供应商信息不准确而延误订单。通过MDM，他们创建了一个统一的供应商目录，包含最新的联系方式、价格和交货时间。这使得采购流程从平均7天缩短到2天，大大提高了效率。

（3）决策支持增强：

案例：某银行的管理层难以获得准确的客户总体视图。实施MDM后，他们整合了来自不同部门的客户数据（存款、贷款、投资等）。这让管理层能够看到每个客户的完整金融状况，从而制定更精准的营销策略，使交叉销售成功率提高了30%。
（4）合规性保障：

案例：一家跨国公司面临数据保护法规的挑战。他们使用MDM建立了一个中央客户数据库，包含数据使用许可和保留期限。系统自动跟踪和管理这些信息，确保公司遵守各国的数据保护法规，避免了潜在的巨额罚款。

（5）成本降低：

案例：某电信公司发现大量重复的客户记录导致重复邮寄和服务。通过MDM，他们清理并合并了客户数据，消除重复。这不仅减少了15%的邮寄成本，还提高了客户服务质量，因为客服人员now可以看到客户的完整历史。

（6）客户体验改善：

案例：一家航空公司的客户经常抱怨在不同渠道（网站、手机app、客服电话）的体验不一致。实施MDM后，他们创建了统一的客户档案，包含所有互动历史。无论客户通过哪个渠道联系，都能得到一致的个性化服务，客户满意度提升了40%。
（7）系统整合促进：

案例：一家通过并购成长的公司遇到系统整合问题。通过MDM，他们建立了一个中央数据交换平台，统一了关键业务实体（如客户、产品）的定义和格式。这使得不同系统之间的数据交换变得简单，新并购的业务能在3个月内完全整合，而不是以前的1年。

（8）创新和增长支持：

案例：某零售商想要开展全渠道营销。通过MDM，他们整合了线上和线下的客户购买数据，创建了360度客户视图。这使他们能够开发个性化的全渠道营销活动，提高了营销效果，使得全渠道客户的消费比单一渠道客户高出50%。

（9）数据资产价值最大化：

案例：一家保险公司将客户数据视为核心资产。通过MDM，他们不仅整合了内部数据，还引入了外部数据（如社交媒体、信用评分）。这让他们能够更准确地评估风险和定价，开发出更有竞争力的产品，新保单销售增长了25%。

（10）企业敏捷性提升：

案例：一家快消品公司在产品推出时总是落后于竞争对手。实施MDM后，他们建立了一个灵活的产品信息管理系统。新产品信息能够迅速在所有销售渠道和营销平台上同步更新。这使得新产品从概念到上市的时间缩短了40%，大大提高了市场响应速度。

3、主数据管理实施流程

主数据管理（MDM）可以理解为一个循环的过程，包含六个步骤，分别是数据收集与整合、数据清理与标准化、数据验证与审核、数据存储与管理、数据分发与同步、数据维护与更新，如下图所示：

以下是全球电子零售商 "TechWorld" 实施产品主数据管理的详细过程。

3.1 数据收集与整合

背景：

TechWorld 有多个数据源，包括ERP系统、供应商门户、线上商城和200家实体店的POS系统。

具体操作：

▪ 从ERP系统提取基本产品信息（如产品ID、名称、成本）

▪ 从供应商门户获取详细规格和高质量图片

▪ 从线上商城收集客户评论和销售排名
▪ 从实体店POS系统获取区域性定价信息

实际问题：发现同一款笔记本电脑在不同系统中有不同的名称和型号。

▪ ERP: "LT-Pro15-i7"

▪ 线上商城: "LighTop Pro 15 英寸 i7 处理器"

▪ 实体店POS: "轻薄本-15-i7-2022"

3.2 数据清理与标准化

操作：

▪ 制定统一的产品命名规则："{品牌}-{系列}-{尺寸}-{核心配置}-{年份}"

▪ 统一上述笔记本电脑名称为 "LightTop-Pro-15-i7-2022"

▪ 标准化所有产品属性，如存储容量统一使用 GB/TB，不使用 G/T

挑战：一些供应商提供的数据不完整或格式不一致。

解决方法：与主要供应商建立数据质量协议，规定数据提交的格式和完整性要求。

3.3 数据验证与审核

流程：

▪ 使用自动化工具检查数据完整性和一致性

▪ 产品经理审核重要字段，如产品描述和核心规格

▪ 市场团队验证定价信息的准确性

实例：系统自动标记了100个疑似错误的产品定价，其中15个被确认为实际错误（如一款高端相机的价格错误地设为 $99而不是$999）。

3.4 数据存储与管理

实施：

▪ 部署集中式产品信息管理（PIM）系统

▪ 为不同用户组（如产品经理、市场团队、店铺管理员）设置访问权限

▪ 实施数据版本控制，记录每次重大更改

成果：建立了包含50,000种产品的中央数据库，每个产品平均有100个属性。

3.5 数据分发与同步

过程：

▪ 将标准化的产品数据推送到各个系统：  

   ▶ 更新ERP系统中的基本信息   

   ▶ 刷新线上商城的产品页面   

   ▶ 更新所有实体店POS系统的产品信息

▪ 实施实时同步机制，确保价格变动在15分钟内反映到所有渠道

效果：客户在线上查看的产品信息与实体店完全一致，提高了购物体验。

3.6 数据维护与更新

日常操作：

▪ 每周进行数据质量审计，检查数据准确性和完整性

▪ 为即将发布的新产品创建数据条目

▪ 及时更新促销信息和库存状态

实际案例：

一款热销智能手表推出新颜色。产品经理在PIM系统中添加新变体，系统自动通知相关部门：

▪ 采购部门更新订单

▪ 市场团队准备推广材料

▪ 仓储部门为新SKU分配库位

成果与影响：

数据质量提升：产品数据准确率从85%提高到99%。

效率提升：新产品上线时间从平均7天减少到2天。

客户体验改善：由于信息一致性提高，客户投诉减少30%。

销售增长：准确的产品信息和图片帮助提高了线上转化率，销售额增长15%。

库存优化：更准确的需求预测使得库存周转率提高20%。

决策支持：管理层能够基于准确的跨渠道数据做出更明智的产品决策。

4、主数据管理的系统架构

下图显示了典型的主数据管理系统架构，展示了主数据管理的主要技术组件。

主数据管理架构模式主要分为四种：注册式、集中式、合并式和混合式。每种模式都有其特定的用途和优势。

4.1 注册式（Registry Style）

描述：

- 只存储主数据的关键属性和源系统引用。

特点：-

轻量级实现

- 不存储详细的属性数据

- 主要用于跨系统的实体识别和关联

优势：

- 实施速度快

- 对现有系统影响小

劣势:

- 不提供完整的主数据视图

- 数据同步可能存在延迟

适用场景：

- 需要快速实现跨系统数据关联的组织

4.2 集中式（Centralized Style）

描述：

- 所有主数据都存储在中央MDM系统中，作为唯一的权威来源。

特点：

- 完整的主数据存储

- 严格的数据治理

- 实时数据更新和分发

优势：

- 数据一致性高

- 完整的数据控制

劣势：

- 实施复杂度高

- 可能需要大规模系统改造

适用场景：

- 对数据质量和一致性要求极高的大型企业

4.3 合并式（Consolidation Style）

描述：

- 从多个源系统收集数据，合并成一个统一视图，但不将数据推回源系统。

特点：

- 适用于分析和报告

- 不影响源系统的操作

- 通常用于数据仓库场景

优势：

- 不干扰现有业务流程

- 支持复杂的数据分析

劣势：

- 可能存在数据延迟

- 不支持实时的操作性数据需求

适用场景：

- 需要统一数据视图进行分析，但不需要实时操作数据的组织

4.4 混合式（Hybrid Style）

描述：

- 结合了上述模式的特点，根据不同数据域和业务需求采用不同的方式。

特点：

- 灵活性高

- 可以针对不同数据类型采用不同策略

- 支持渐进式实施

优势：

- 可以平衡性能、一致性和实施复杂度

- 适应性强，可满足复杂的业务需求

劣势：

- 设计和维护复杂度高

- 需要更全面的规划和管理

适用场景：

- 大型复杂组织，不同部门或数据域有不同的MDM需求

选择哪种MDM架构模式取决于组织的具体需求、现有IT环境、预算和长期数据战略。许多组织从一种模式开始，随着需求的变化和成熟度的提高，逐步过渡到另一种模式或混合模式。

每种模式都有其优缺点，关键是要根据组织的具体情况选择最合适的模式，或者在混合模式中找到最佳平衡。

5、主数据模型的设计

主数据模型设计是主数据管理（MDM）实施过程中至关重要的一步。它定义了主数据的结构、属性和关系，确保数据的一致性、准确性和完整性。以下是主数据模型设计的主要步骤：

5.1 识别主数据实体

描述：确定需要管理的核心业务实体，如客户、产品、供应商、员工等。

关键点：明确业务需求，确定哪些实体是业务运作的基础。

例子：一家零售公司识别出需要管理的主数据实体包括产品、客户和供应商。

5.2 定义主数据属性

描述：为每个主数据实体定义必要的属性，确保全面描述业务实体。

关键点：属性应包括必需属性（如名称、ID）和可选属性（如描述、分类）。

例子：零售公司的产品实体包括属性：产品ID、产品名称、描述、价格、库存数量等。

5.3 建立数据关系

描述：确定主数据实体之间的关系，确保数据的关联性和完整性。

关键点：定义一对多、多对多关系，确保数据模型能够反映业务逻辑。

例子：零售公司的产品和供应商之间存在多对多关系，一个产品可以由多个供应商提供，一个供应商可以提供多个产品。

5.4 制定数据标准

描述：定义数据标准和规范，确保数据的一致性和可用性。

关键点：包括数据格式、命名规范、数据类型等。

例子：零售公司定义了产品ID的格式为“P-XXXX”，其中XXXX是四位数字。

5.5 设计数据层次结构

描述：设计主数据的层次结构，明确数据的分类和层次关系。

关键点：有助于数据的管理和查询，特别是对于复杂的数据集。

例子：零售公司将产品分类为不同的类别和子类别，如“电子产品-手机”、“家用电器-洗衣机”等。

5.6 定义数据治理规则

描述：制定数据治理规则，确保数据的质量和安全。

关键点：包括数据审核、数据清洗、数据权限管理等。

例子：零售公司制定了数据审核流程，每次新增或修改产品信息需要经过审批。

下面是一个案例：

一家大型零售公司希望通过实施MDM系统，统一管理其产品数据，以提升数据的一致性和准确性，从而提高运营效率和客户满意度。

（1）识别主数据实体

▪ 该公司确定产品是其核心业务实体之一，需要进行全面管理。

（2）定义主数据属性

▪ 为产品实体定义了以下属性：   

   ▶ 产品ID（Product ID）   

   ▶ 产品名称（Product Name）   

   ▶ 描述（Description）   

   ▶ 价格（Price）   

   ▶ 库存数量（Stock Quantity）   

   ▶ 分类（Category）   

   ▶ 供应商ID（Supplier ID）

（3）建立数据关系

▪ 确定产品与供应商之间的多对多关系：   

   ▶ 一个产品可以由多个供应商提供。   

   ▶ 一个供应商可以提供多个产品。

（4）制定数据标准

▪ 定义了产品ID的格式为“P-XXXX”，其中XXXX是四位数字。

▪ 确定价格以两位小数表示，如“99.99”。

（5）设计数据层次结构

▪ 将产品分类为不同的类别和子类别：   

   ▶ 洗衣机   

   ▶ 冰箱   

   ▶ 手机   

   ▶ 电脑   

   ▶ 电子产品   

   ▶ 家用电器

（6）定义数据治理规则

▪ 制定了数据审核流程：   

   ▶ 每次新增或修改产品信息需要经过数据管理员审批。

   ▶ 进行定期的数据清洗，确保数据的准确性和一致性。

主数据模型示意图如下：

6、主数据管理的主要平台

下表列出了一些主流的主数据管理平台，供大家参考。

6.1 国内主流的主数据管理平台

华为FusionInsight MDM

简介：企业级主数据管理平台，提供全方位的数据治理能力，支持数据的收集、清洗、整合、存储和发布，帮助企业实现数据一致性和准确性，提升数据价值。

阿里云DataWorks

简介：一站式大数据开发与治理平台，包含主数据管理功能，支持数据的采集、处理、存储、质量管理等，帮助企业建立健全的数据治理体系。

腾讯云数据治理套件

简介：提供一整套数据管理解决方案，包括主数据管理、数据质量管理和数据安全管理，帮助企业构建可靠的数据治理体系，提升数据管理水平。

浪潮Informatica MDM

简介：与Informatica合作推出的主数据管理解决方案，提供数据整合、数据治理、数据质量和数据分析等功能，帮助企业实现高效的数据管理和利用。

星环科技 TDH-MDM

简介：提供多域主数据管理，支持大数据环境。具有数据质量管理、数据整合和数据服务等功能，适合大型企业和政府机构。

普元信息 EcCube MDM

简介：全面的主数据管理功能，包括数据建模、数据集成、数据质量和数据治理。支持多种行业应用场景。

文思海辉 Pactera MDM

简介：提供端到端的MDM解决方案，包括数据整合、清洗、匹配和治理。具有丰富的行业实践经验，特别是在金融和电信领域。

润和软件 MDM Suite

简介：全面的主数据管理功能，包括数据模型设计、数据质量管理和主数据服务。支持多种部署模式，适应不同规模企业的需求。

东方国信 BIAP MDM

简介：基于大数据技术的MDM平台，提供数据整合、质量管理和主数据服务。具有良好的可扩展性，适合大数据环境下的主数据管理。

亚信科技 MDM系统

简介：专注于电信行业的MDM解决方案，提供客户、产品和服务等多域主数据管理。具有丰富的电信行业经验和最佳实践。

6.2 国际主流的主数据管理平台

Informatica MDM

简介：全球领先的主数据管理解决方案，提供全面的数据治理、数据质量管理和数据整合功能，帮助企业实现数据一致性、准确性和完整性。

SAP Master Data Governance (MDG)

简介：SAP的企业级主数据管理解决方案，支持集中化的主数据管理和分布式的数据治理，帮助企业提升数据质量和运营效率。

IBM InfoSphere MDM

简介：功能强大的主数据管理平台，提供数据建模、数据整合、数据质量管理和数据治理功能，帮助企业实现全面的数据管理和利用。

Oracle Enterprise Data Management (EDM)

简介：Oracle提供的企业数据管理解决方案，支持主数据的创建、管理和共享，帮助企业提升数据一致性和决策支持能力。

Microsoft Master Data Services (MDS)

简介：Microsoft SQL Server的一部分，提供数据建模、数据治理和数据质量管理功能，帮助企业实现高效的主数据管理和利用。

TIBCO EBX

简介：综合性的主数据管理平台，提供灵活的数据建模、数据治理和数据管理功能，支持多种数据类型和业务场景，帮助企业实现数据一致性和高效管理。

Talend MDM

简介：开源的MDM平台，提供灵活的数据集成和管理功能。具有良好的可扩展性和成本效益，适合中小型企业。

Profisee Platform

简介：基于Microsoft技术栈的MDM解决方案，提供快速实施和易用性。适合寻求与Microsoft生态系统集成的企业。

7、主数据管理趋势和建议

7.1 主数据管理的十大趋势

（1）云原生MDM解决方案

趋势：越来越多的企业采用云原生MDM解决方案，以提高灵活性和可扩展性。

案例：某跨国零售公司采用Oracle Cloud MDM，实现了全球范围内的产品数据统一管理，大大提高了新市场进入速度和跨区域数据一致性。

（2）AI和机器学习的集成

趋势：AI和机器学习被广泛应用于数据匹配、清洗和丰富等过程。

案例：一家大型银行使用Informatica的AI驱动的MDM解决方案，通过智能客户数据匹配，将客户重复率从15%降低到2%，显著提高了营销效率。

（3）实时MDM

趋势：从批处理向实时或近实时MDM转变，以支持实时决策和个性化服务。

案例：某电子商务平台实施了TIBCO的实时MDM系统，能够在客户浏览时实时更新客户画像，提供精准的个性化推荐，转化率提升了20%。

（4）多域MDM

趋势：企业越来越倾向于采用单一平台管理多个数据域（如客户、产品、位置等）。

案例：一家制造公司使用SAP MDG实现了客户、供应商和材料主数据的统一管理，降低了70%的数据维护成本，并提高了供应链效率。

（5）数据治理与MDM的融合

趋势：MDM越来越多地与全面的数据治理战略相结合。

案例：某医疗保健公司将IBM InfoSphere MDM与其数据治理框架集成，实现了从数据采集到使用的全生命周期管理，大幅提高了数据质量和合规性。

（6）自服务MDM

趋势：为业务用户提供更多自助式MDM工具，减少对IT部门的依赖。

案例：一家零售银行采用Talend的自服务MDM工具，使业务部门能够直接参与客户数据的管理和更新，将数据更新时间从平均3天缩短到4小时。

（7）物联网（IoT）数据集成

趋势：MDM系统开始整合和管理来自IoT设备的数据。

案例：某智能家居公司使用自主开发的MDM系统管理设备主数据，整合来自数百万IoT设备的数据，实现了产品生命周期的全面管理和预测性维护。

（8）区块链技术在MDM中的应用

趋势：利用区块链技术来增强主数据的安全性、透明度和可追溯性。

案例：一家跨国食品公司在其供应链MDM中引入区块链技术，实现了从农场到餐桌的全程可追溯，大大提高了食品安全管理效率。

（9）开放式MDM生态系统

趋势：MDM平台越来越开放，支持更多的第三方集成和API。

案例：某金融科技公司基于开源MDM平台构建了自己的主数据管理系统，并通过API与多个外部数据源和服务集成，实现了灵活的数据交换和创新型金融产品的快速开发。

（10）数据虚拟化技术的应用

趋势：通过数据虚拟化技术，将分散在不同系统中的数据整合为一个虚拟数据层，提供统一的数据访问和管理视图。

案例：一家跨国银行采用Denodo的数据虚拟化平台，将其分散在多个国家和系统中的客户数据整合为一个虚拟数据层。无论数据实际存储在哪里，业务用户都能通过统一的接口访问最新的客户信息，提升了客户服务和营销效率。

7.2 实施主数据管理十大建议

（1）明确业务目标和价值

建议：将MDM项目与具体的业务目标和价值紧密关联。

案例：某零售连锁企业在实施MDM前，明确了"提高全渠道客户体验"的目标。通过统一客户主数据，他们实现了线上线下的一致性服务，客户满意度提升20%，跨渠道销售增长15%。

（2）分阶段实施策略

建议：采用渐进式方法，从一个关键数据域或业务部门开始，然后逐步扩展。

案例：一家大型制造商首先只针对核心供应商数据实施MDM。在取得成功后（采购效率提升30%），他们逐步扩展到产品和客户数据，最终实现了全面的主数据管理。

（3）建立强有力的数据治理

建议：成立跨部门的数据治理委员会，制定明确的政策和流程。

案例：某银行在MDM项目开始时就成立了由业务、IT和合规部门组成的数据治理委员会。这个委员会制定了统一的数据标准和处理流程，使得后续的MDM实施过程中各部门配合顺畅，大大减少了数据质量问题。

（4）确保高层支持

建议：获得高层管理者的持续支持和参与。

案例：一家电信公司的MDM项目得到了CEO的直接支持。CEO在公司内部多次强调数据管理的重要性，并将MDM相关KPI纳入各部门考核，这极大地推动了项目的顺利实施和全公司范围内的采纳。

（5）选择合适的技术解决方案

建议：根据企业具体需求和现有IT架构选择MDM解决方案。

案例：一家中型企业选择了云基础的MDM解决方案，而不是传统的本地部署系统。这不仅降低了初始投资，还提供了更好的可扩展性，使他们能够快速适应业务增长。

（6）重视变更管理和用户培训

建议：制定全面的变更管理计划，包括充分的用户培训。

案例：某制药公司在实施MDM时，专门成立了一个变更管理团队。他们为不同角色的用户设计了定制化培训课程，并建立了内部MDM知识库。这些努力使得新系统的采纳率达到95%，大大超过了行业平均水平。

（7）建立数据质量管理机制

建议：实施持续的数据质量监控和改进机制。

案例：一家汽车零部件供应商建立了自动化的数据质量检查流程。系统每天生成数据质量报告，并自动将问题分配给相关负责人。这使得他们的主数据准确率从85%提升到99%，显著减少了由数据错误导致的供应链问题。

（8）集成现有系统

建议：确保MDM系统能够与现有的业务系统无缝集成。

案例：某跨国公司在实施MDM时，特别注重与其ERP、CRM和供应链系统的集成。他们采用了基于API的集成方法，实现了实时数据同步，使得各系统始终使用最新、最准确的主数据。

（9）建立明确的数据所有权

建议：为每个主数据域指定明确的数据所有者和管理者。

案例：一家零售企业为每类主数据（如客户、产品、供应商）指定了专门的数据所有者。这些所有者负责其领域内数据的准确性和完整性。这种做法使得数据质量问题的解决时间减少了50%，因为责任明确，处理更加高效。

（10）持续评估和优化

建议：定期评估MDM系统的效果，并根据业务变化进行调整。

案例：一家电子商务公司每季度都会对其MDM系统进行全面评估。通过这种定期审查，他们及时发现了客户地址数据管理中的问题，并迅速调整了数据采集和验证流程，这帮助他们将错误配送率降低了60%。

以上内容共希望对各位有所启示。

（以上内容摘录自互联网，如有侵权请联系删除）

想象一下,你正在经营一家跨国连锁咖啡店。每天,全球数千家门店都在使用你的品牌,制作相同的饮品,为客户提供服务。但是,你突然发现一个问题:纽约的"拿铁"和东京的"拿铁"配方似乎不太一样。更糟糕的是,你的线上菜单和实体店菜单显示的价格不一致,导致顾客困惑和抱怨。这就是缺乏有效主数据管理(Master Data Management, MDM)的后果。

主数据管理就像是为你的企业建立一个中央指挥系统,确保所有重要信息，无论是产品配方、价格,还是客户信息，在整个组织中保持一致和准确。它是企业数据的"单一真相源",让你的业务如同一台精密运转的瑞士手表,各个部分和谐一致地工作。

本文将全面系统的对主数据进行介绍，包含大量典型案例，目录如下所示，希望对您有全新的启示。

1、主数据概述

1.1 主数据的定义

主数据是指在企业或组织中被广泛共享和重复使用的重要核心数据。它通常包括关键的业务实体和概念，如客户、产品、供应商、员工和账户等，这些数据在各种业务流程、系统和应用程序中被反复引用和使用。主数据的质量和一致性对于企业的业务运营和决策至关重要。

1.2 主数据的重要性

（1）数据一致性和整合

原问题：全球连锁咖啡店"星芒咖啡"在不同门店和线上平台显示的产品信息（如价格、成分）不一致，导致客户困惑和投诉增加。例如，顾客在手机应用上看到的某款咖啡价格与实体店不同，或者网站上显示的成分信息与店内菜单不符。

解决方案：通过实施统一的产品主数据管理系统，"星芒咖啡"整合了所有渠道的产品信息。无论顾客通过哪个渠道查询，都能获得一致的产品详情。这不仅减少了客户投诉50%，还提高了品牌信任度，促进了跨渠道销售增长20%。

（2）业务流程优化

原问题：

电子产品制造商"科技创新"的供应商主数据分散在多个系统中，导致采购流程缓慢，经常出现订单错误。例如，同一供应商在不同系统中有不同的联系方式和合同条款，导致采购人员需要手动核对信息，增加了工作量和错误风险。

解决方案：

实施集中的供应商主数据管理系统，整合所有供应商相关信息。采购人员现在可以在单一平台上访问最新的供应商数据。这缩短了采购周期40%，减少了75%的订单错误，并降低了10%的年度采购成本。

（3）决策支持能力

原问题：

零售巨头"全球购物"缺乏统一的产品主数据，导致决策失误。例如，同一产品在采购、销售、库存系统中有不同的编码和描述，使得管理层无法准确把握整体库存状况和销售趋势，经常出现过度库存或缺货情况。

解决方案：

实施统一的产品主数据管理系统，建立跨部门的统一产品编码和描述标准。这使得管理层能够准确追踪每个产品的库存和销售情况。结果，库存周转率提高25%，缺货率降低40%，季节性商品的销售预测准确率提升35%。

（4）客户体验改善

原问题：

跨国银行"环球金融"的客户主数据分散在不同部门系统中，导致客户体验差。例如，一位长期储蓄账户客户申请信用卡时被要求重新提供基本信息，降低了客户满意度并增加了处理时间。

解决方案：

实施统一的客户主数据平台，创建客户360度视图。无论客户与哪个部门互动，员工都能即时访问完整的客户信息。这提高了客户满意度35%，增加了交叉销售成功率45%，并减少了客户服务响应时间50%。

（5）合规性和风险管理

原问题：

制药公司"康健医药"缺乏统一的产品主数据，难以跟踪全球范围内的药品分销情况，增加了合规风险和产品召回难度。在一次紧急召回中，公司花费了数周时间才确定受影响产品的具体批次和位置。

解决方案：

实施产品主数据管理系统，实时跟踪每批药品的生产和分销信息。这缩短了合规报告生成时间70%，避免了数百万美元的潜在罚款，并将产品召回效率提高90%。

（6）创新和业务拓展

原问题：

全球化工企业"绿色科技"缺乏统一的原材料和配方主数据。公司在全球有20个研发中心，每个中心使用不同的编码系统记录材料信息。当开发新型生物降解塑料时，研发团队无法快速识别公司已有的相关材料和配方，导致重复研究和资源浪费。

解决方案：

实施全球统一的原材料和配方主数据管理系统，为所有材料分配唯一标识符，统一属性定义。还开发了基于AI的材料推荐系统。结果，新产品开发周期缩短30%，18个月内推出10种新环保材料，成功拓展可持续包装业务。

（7）数据分析和商业智能

原问题：

跨国零售集团"全球商超"在进行客户分析和个性化营销时遇到严重障碍。公司拥有1亿多客户，但客户主数据分散在15个国家的不同系统中，存在大量重复和不一致。例如，同一客户在不同国家的购物记录无法关联，导致客户价值评估失真，跨境营销活动效果低下。

解决方案：

实施全球统一的客户主数据管理平台，为每位客户创建唯一标识，整合所有地区的交易历史和偏好数据。结果，准确识别了20%以前被低估的高价值客户，跨境个性化营销活动的转化率提升40%，客户终身价值预测准确度提高35%，有效支持了全球会员计划的成功推广。

1.3 主数据主要类别

下面列出了15个主流的主数据类别、主要属性和典型案例。

（1）客户主数据

（2）产品主数据

（3）供应商主数据

（4）员工主数据

（5）账户主数据

（6）地点/位置主数据

（7）合同主数据

（8）设备/资产主数据

（9）项目主数据

（10）财务主数据

（11）组织主数据

（12）服务主数据

（13）品牌主数据

（14）原材料主数据

（15）运输工具主数据

1.4 主数据与其它数据的区别

以下是主数据、元数据、参考数据、事务数据之间区别的表格和案例说明：

（1）主数据 vs. 事务数据

主数据：是稳定的核心业务实体信息，如客户、产品、供应商等，具有较高的稳定性和较长的生命周期。这些数据在多个系统和业务流程中被广泛共享和使用，对业务运作和决策支持至关重要。

案例：某制造企业的产品信息（主数据）包括产品名称、描述、规格、价格等，这些信息较为稳定，不会频繁变动，主要在生产管理、销售、库存等多个系统中使用。

事务数据：是动态的、记录日常业务活动的详细信息，如订单、发票、库存出入库记录等。这些数据频繁变化，存在生命周期较短，直接与具体的业务活动相关。

案例：同一制造企业每天处理的大量销售订单（事务数据），这些订单记录了客户购买的产品、数量、价格、日期等信息。销售订单每天都在生成和变化，直接反映了企业的销售活动。

（2）主数据 vs. 参考数据

主数据：是企业内部定义的核心业务实体信息，如客户、产品等，具有较高的稳定性和一致性。

案例：企业的客户信息（主数据）由企业自行管理，包括客户的姓名、联系方式、地址等。

参考数据：是用于标准化和分类的外部定义标准，如国家代码、货币代码等，具有高度的稳定性和一致性。

案例：某跨国银行使用ISO定义的国家代码和货币代码来标识不同国家和货币，确保国际交易和报告的一致性和准确性。

（3）主数据 vs. 元数据

主数据：是具体的业务实体信息，如客户、产品等，用于描述企业的核心业务实体。

案例：产品信息（主数据）描述具体的产品，包括产品名称、描述、规格、价格等。

元数据：是关于数据的数据，描述了数据的结构、格式、来源、用途等信息，用于管理和组织数据资源。

案例：某企业通过元数据管理系统记录和管理数据仓库中每个数据集的来源、创建时间、数据类型和使用权限，帮助数据工程师和分析师更好地理解和使用数据。

2、主数据管理概述

2.1 主数据管理的定义

主数据管理是一套综合的方法、工具和流程，用于确保企业核心业务实体数据（如客户、产品、员工等）的准确性、一致性、完整性、及时性和可用性。它涉及数据治理、质量控制、数据集成和数据分发等多个方面，旨在创建和维护企业范围内的单一事实来源。

2.2 主数据管理的目标

主数据管理（MDM）有十大目标，分别是数据质量提升、业务流程优化、决策支持增强、合规性保障、成本降低、客户体验改善、系统整合促进、创新和增长支持、数据资产价值最大化、企业敏捷性提升，如下所示：

为了理解这十个目标，这里给出了对应的案例说明：

（1）数据质量提升：

案例：某零售连锁店发现不同分店的产品信息不一致。他们实施MDM，建立了一个中央产品数据库。所有分店now都从这个数据库获取产品信息，而不是各自维护。结果，产品描述、价格和库存信息在全公司保持一致，客户投诉减少了50%。

（2）业务流程优化：

案例：一家制造公司的采购部门经常因供应商信息不准确而延误订单。通过MDM，他们创建了一个统一的供应商目录，包含最新的联系方式、价格和交货时间。这使得采购流程从平均7天缩短到2天，大大提高了效率。

（3）决策支持增强：

案例：某银行的管理层难以获得准确的客户总体视图。实施MDM后，他们整合了来自不同部门的客户数据（存款、贷款、投资等）。这让管理层能够看到每个客户的完整金融状况，从而制定更精准的营销策略，使交叉销售成功率提高了30%。
（4）合规性保障：

案例：一家跨国公司面临数据保护法规的挑战。他们使用MDM建立了一个中央客户数据库，包含数据使用许可和保留期限。系统自动跟踪和管理这些信息，确保公司遵守各国的数据保护法规，避免了潜在的巨额罚款。

（5）成本降低：

案例：某电信公司发现大量重复的客户记录导致重复邮寄和服务。通过MDM，他们清理并合并了客户数据，消除重复。这不仅减少了15%的邮寄成本，还提高了客户服务质量，因为客服人员now可以看到客户的完整历史。

（6）客户体验改善：

案例：一家航空公司的客户经常抱怨在不同渠道（网站、手机app、客服电话）的体验不一致。实施MDM后，他们创建了统一的客户档案，包含所有互动历史。无论客户通过哪个渠道联系，都能得到一致的个性化服务，客户满意度提升了40%。
（7）系统整合促进：

案例：一家通过并购成长的公司遇到系统整合问题。通过MDM，他们建立了一个中央数据交换平台，统一了关键业务实体（如客户、产品）的定义和格式。这使得不同系统之间的数据交换变得简单，新并购的业务能在3个月内完全整合，而不是以前的1年。

（8）创新和增长支持：

案例：某零售商想要开展全渠道营销。通过MDM，他们整合了线上和线下的客户购买数据，创建了360度客户视图。这使他们能够开发个性化的全渠道营销活动，提高了营销效果，使得全渠道客户的消费比单一渠道客户高出50%。

（9）数据资产价值最大化：

案例：一家保险公司将客户数据视为核心资产。通过MDM，他们不仅整合了内部数据，还引入了外部数据（如社交媒体、信用评分）。这让他们能够更准确地评估风险和定价，开发出更有竞争力的产品，新保单销售增长了25%。

（10）企业敏捷性提升：

案例：一家快消品公司在产品推出时总是落后于竞争对手。实施MDM后，他们建立了一个灵活的产品信息管理系统。新产品信息能够迅速在所有销售渠道和营销平台上同步更新。这使得新产品从概念到上市的时间缩短了40%，大大提高了市场响应速度。

3、主数据管理实施流程

主数据管理（MDM）可以理解为一个循环的过程，包含六个步骤，分别是数据收集与整合、数据清理与标准化、数据验证与审核、数据存储与管理、数据分发与同步、数据维护与更新，如下图所示：

以下是全球电子零售商 "TechWorld" 实施产品主数据管理的详细过程。

3.1 数据收集与整合

背景：

TechWorld 有多个数据源，包括ERP系统、供应商门户、线上商城和200家实体店的POS系统。

具体操作：

▪ 从ERP系统提取基本产品信息（如产品ID、名称、成本）

▪ 从供应商门户获取详细规格和高质量图片

▪ 从线上商城收集客户评论和销售排名
▪ 从实体店POS系统获取区域性定价信息

实际问题：发现同一款笔记本电脑在不同系统中有不同的名称和型号。

▪ ERP: "LT-Pro15-i7"

▪ 线上商城: "LighTop Pro 15 英寸 i7 处理器"

▪ 实体店POS: "轻薄本-15-i7-2022"

3.2 数据清理与标准化

操作：

▪ 制定统一的产品命名规则："{品牌}-{系列}-{尺寸}-{核心配置}-{年份}"

▪ 统一上述笔记本电脑名称为 "LightTop-Pro-15-i7-2022"

▪ 标准化所有产品属性，如存储容量统一使用 GB/TB，不使用 G/T

挑战：一些供应商提供的数据不完整或格式不一致。

解决方法：与主要供应商建立数据质量协议，规定数据提交的格式和完整性要求。

3.3 数据验证与审核

流程：

▪ 使用自动化工具检查数据完整性和一致性

▪ 产品经理审核重要字段，如产品描述和核心规格

▪ 市场团队验证定价信息的准确性

实例：系统自动标记了100个疑似错误的产品定价，其中15个被确认为实际错误（如一款高端相机的价格错误地设为 $99而不是$999）。

3.4 数据存储与管理

实施：

▪ 部署集中式产品信息管理（PIM）系统

▪ 为不同用户组（如产品经理、市场团队、店铺管理员）设置访问权限

▪ 实施数据版本控制，记录每次重大更改

成果：建立了包含50,000种产品的中央数据库，每个产品平均有100个属性。

3.5 数据分发与同步

过程：

▪ 将标准化的产品数据推送到各个系统：  

   ▶ 更新ERP系统中的基本信息   

   ▶ 刷新线上商城的产品页面   

   ▶ 更新所有实体店POS系统的产品信息

▪ 实施实时同步机制，确保价格变动在15分钟内反映到所有渠道

效果：客户在线上查看的产品信息与实体店完全一致，提高了购物体验。

3.6 数据维护与更新

日常操作：

▪ 每周进行数据质量审计，检查数据准确性和完整性

▪ 为即将发布的新产品创建数据条目

▪ 及时更新促销信息和库存状态

实际案例：

一款热销智能手表推出新颜色。产品经理在PIM系统中添加新变体，系统自动通知相关部门：

▪ 采购部门更新订单

▪ 市场团队准备推广材料

▪ 仓储部门为新SKU分配库位

成果与影响：

数据质量提升：产品数据准确率从85%提高到99%。

效率提升：新产品上线时间从平均7天减少到2天。

客户体验改善：由于信息一致性提高，客户投诉减少30%。

销售增长：准确的产品信息和图片帮助提高了线上转化率，销售额增长15%。

库存优化：更准确的需求预测使得库存周转率提高20%。

决策支持：管理层能够基于准确的跨渠道数据做出更明智的产品决策。

4、主数据管理的系统架构

下图显示了典型的主数据管理系统架构，展示了主数据管理的主要技术组件。

主数据管理架构模式主要分为四种：注册式、集中式、合并式和混合式。每种模式都有其特定的用途和优势。

4.1 注册式（Registry Style）

描述：

- 只存储主数据的关键属性和源系统引用。

特点：-

轻量级实现

- 不存储详细的属性数据

- 主要用于跨系统的实体识别和关联

优势：

- 实施速度快

- 对现有系统影响小

劣势:

- 不提供完整的主数据视图

- 数据同步可能存在延迟

适用场景：

- 需要快速实现跨系统数据关联的组织

4.2 集中式（Centralized Style）

描述：

- 所有主数据都存储在中央MDM系统中，作为唯一的权威来源。

特点：

- 完整的主数据存储

- 严格的数据治理

- 实时数据更新和分发

优势：

- 数据一致性高

- 完整的数据控制

劣势：

- 实施复杂度高

- 可能需要大规模系统改造

适用场景：

- 对数据质量和一致性要求极高的大型企业

4.3 合并式（Consolidation Style）

描述：

- 从多个源系统收集数据，合并成一个统一视图，但不将数据推回源系统。

特点：

- 适用于分析和报告

- 不影响源系统的操作

- 通常用于数据仓库场景

优势：

- 不干扰现有业务流程

- 支持复杂的数据分析

劣势：

- 可能存在数据延迟

- 不支持实时的操作性数据需求

适用场景：

- 需要统一数据视图进行分析，但不需要实时操作数据的组织

4.4 混合式（Hybrid Style）

描述：

- 结合了上述模式的特点，根据不同数据域和业务需求采用不同的方式。

特点：

- 灵活性高

- 可以针对不同数据类型采用不同策略

- 支持渐进式实施

优势：

- 可以平衡性能、一致性和实施复杂度

- 适应性强，可满足复杂的业务需求

劣势：

- 设计和维护复杂度高

- 需要更全面的规划和管理

适用场景：

- 大型复杂组织，不同部门或数据域有不同的MDM需求

选择哪种MDM架构模式取决于组织的具体需求、现有IT环境、预算和长期数据战略。许多组织从一种模式开始，随着需求的变化和成熟度的提高，逐步过渡到另一种模式或混合模式。

每种模式都有其优缺点，关键是要根据组织的具体情况选择最合适的模式，或者在混合模式中找到最佳平衡。

5、主数据模型的设计

主数据模型设计是主数据管理（MDM）实施过程中至关重要的一步。它定义了主数据的结构、属性和关系，确保数据的一致性、准确性和完整性。以下是主数据模型设计的主要步骤：

5.1 识别主数据实体

描述：确定需要管理的核心业务实体，如客户、产品、供应商、员工等。

关键点：明确业务需求，确定哪些实体是业务运作的基础。

例子：一家零售公司识别出需要管理的主数据实体包括产品、客户和供应商。

5.2 定义主数据属性

描述：为每个主数据实体定义必要的属性，确保全面描述业务实体。

关键点：属性应包括必需属性（如名称、ID）和可选属性（如描述、分类）。

例子：零售公司的产品实体包括属性：产品ID、产品名称、描述、价格、库存数量等。

5.3 建立数据关系

描述：确定主数据实体之间的关系，确保数据的关联性和完整性。

关键点：定义一对多、多对多关系，确保数据模型能够反映业务逻辑。

例子：零售公司的产品和供应商之间存在多对多关系，一个产品可以由多个供应商提供，一个供应商可以提供多个产品。

5.4 制定数据标准

描述：定义数据标准和规范，确保数据的一致性和可用性。

关键点：包括数据格式、命名规范、数据类型等。

例子：零售公司定义了产品ID的格式为“P-XXXX”，其中XXXX是四位数字。

5.5 设计数据层次结构

描述：设计主数据的层次结构，明确数据的分类和层次关系。

关键点：有助于数据的管理和查询，特别是对于复杂的数据集。

例子：零售公司将产品分类为不同的类别和子类别，如“电子产品-手机”、“家用电器-洗衣机”等。

5.6 定义数据治理规则

描述：制定数据治理规则，确保数据的质量和安全。

关键点：包括数据审核、数据清洗、数据权限管理等。

例子：零售公司制定了数据审核流程，每次新增或修改产品信息需要经过审批。

下面是一个案例：

一家大型零售公司希望通过实施MDM系统，统一管理其产品数据，以提升数据的一致性和准确性，从而提高运营效率和客户满意度。

（1）识别主数据实体

▪ 该公司确定产品是其核心业务实体之一，需要进行全面管理。

（2）定义主数据属性

▪ 为产品实体定义了以下属性：   

   ▶ 产品ID（Product ID）   

   ▶ 产品名称（Product Name）   

   ▶ 描述（Description）   

   ▶ 价格（Price）   

   ▶ 库存数量（Stock Quantity）   

   ▶ 分类（Category）   

   ▶ 供应商ID（Supplier ID）

（3）建立数据关系

▪ 确定产品与供应商之间的多对多关系：   

   ▶ 一个产品可以由多个供应商提供。   

   ▶ 一个供应商可以提供多个产品。

（4）制定数据标准

▪ 定义了产品ID的格式为“P-XXXX”，其中XXXX是四位数字。

▪ 确定价格以两位小数表示，如“99.99”。

（5）设计数据层次结构

▪ 将产品分类为不同的类别和子类别：   

   ▶ 洗衣机   

   ▶ 冰箱   

   ▶ 手机   

   ▶ 电脑   

   ▶ 电子产品   

   ▶ 家用电器

（6）定义数据治理规则

▪ 制定了数据审核流程：   

   ▶ 每次新增或修改产品信息需要经过数据管理员审批。

   ▶ 进行定期的数据清洗，确保数据的准确性和一致性。

主数据模型示意图如下：

6、主数据管理的主要平台

下表列出了一些主流的主数据管理平台，供大家参考。

6.1 国内主流的主数据管理平台

华为FusionInsight MDM

简介：企业级主数据管理平台，提供全方位的数据治理能力，支持数据的收集、清洗、整合、存储和发布，帮助企业实现数据一致性和准确性，提升数据价值。

阿里云DataWorks

简介：一站式大数据开发与治理平台，包含主数据管理功能，支持数据的采集、处理、存储、质量管理等，帮助企业建立健全的数据治理体系。

腾讯云数据治理套件

简介：提供一整套数据管理解决方案，包括主数据管理、数据质量管理和数据安全管理，帮助企业构建可靠的数据治理体系，提升数据管理水平。

浪潮Informatica MDM

简介：与Informatica合作推出的主数据管理解决方案，提供数据整合、数据治理、数据质量和数据分析等功能，帮助企业实现高效的数据管理和利用。

星环科技 TDH-MDM

简介：提供多域主数据管理，支持大数据环境。具有数据质量管理、数据整合和数据服务等功能，适合大型企业和政府机构。

普元信息 EcCube MDM

简介：全面的主数据管理功能，包括数据建模、数据集成、数据质量和数据治理。支持多种行业应用场景。

文思海辉 Pactera MDM

简介：提供端到端的MDM解决方案，包括数据整合、清洗、匹配和治理。具有丰富的行业实践经验，特别是在金融和电信领域。

润和软件 MDM Suite

简介：全面的主数据管理功能，包括数据模型设计、数据质量管理和主数据服务。支持多种部署模式，适应不同规模企业的需求。

东方国信 BIAP MDM

简介：基于大数据技术的MDM平台，提供数据整合、质量管理和主数据服务。具有良好的可扩展性，适合大数据环境下的主数据管理。

亚信科技 MDM系统

简介：专注于电信行业的MDM解决方案，提供客户、产品和服务等多域主数据管理。具有丰富的电信行业经验和最佳实践。

6.2 国际主流的主数据管理平台

Informatica MDM

简介：全球领先的主数据管理解决方案，提供全面的数据治理、数据质量管理和数据整合功能，帮助企业实现数据一致性、准确性和完整性。

SAP Master Data Governance (MDG)

简介：SAP的企业级主数据管理解决方案，支持集中化的主数据管理和分布式的数据治理，帮助企业提升数据质量和运营效率。

IBM InfoSphere MDM

简介：功能强大的主数据管理平台，提供数据建模、数据整合、数据质量管理和数据治理功能，帮助企业实现全面的数据管理和利用。

Oracle Enterprise Data Management (EDM)

简介：Oracle提供的企业数据管理解决方案，支持主数据的创建、管理和共享，帮助企业提升数据一致性和决策支持能力。

Microsoft Master Data Services (MDS)

简介：Microsoft SQL Server的一部分，提供数据建模、数据治理和数据质量管理功能，帮助企业实现高效的主数据管理和利用。

TIBCO EBX

简介：综合性的主数据管理平台，提供灵活的数据建模、数据治理和数据管理功能，支持多种数据类型和业务场景，帮助企业实现数据一致性和高效管理。

Talend MDM

简介：开源的MDM平台，提供灵活的数据集成和管理功能。具有良好的可扩展性和成本效益，适合中小型企业。

Profisee Platform

简介：基于Microsoft技术栈的MDM解决方案，提供快速实施和易用性。适合寻求与Microsoft生态系统集成的企业。

7、主数据管理趋势和建议

7.1 主数据管理的十大趋势

（1）云原生MDM解决方案

趋势：越来越多的企业采用云原生MDM解决方案，以提高灵活性和可扩展性。

案例：某跨国零售公司采用Oracle Cloud MDM，实现了全球范围内的产品数据统一管理，大大提高了新市场进入速度和跨区域数据一致性。

（2）AI和机器学习的集成

趋势：AI和机器学习被广泛应用于数据匹配、清洗和丰富等过程。

案例：一家大型银行使用Informatica的AI驱动的MDM解决方案，通过智能客户数据匹配，将客户重复率从15%降低到2%，显著提高了营销效率。

（3）实时MDM

趋势：从批处理向实时或近实时MDM转变，以支持实时决策和个性化服务。

案例：某电子商务平台实施了TIBCO的实时MDM系统，能够在客户浏览时实时更新客户画像，提供精准的个性化推荐，转化率提升了20%。

（4）多域MDM

趋势：企业越来越倾向于采用单一平台管理多个数据域（如客户、产品、位置等）。

案例：一家制造公司使用SAP MDG实现了客户、供应商和材料主数据的统一管理，降低了70%的数据维护成本，并提高了供应链效率。

（5）数据治理与MDM的融合

趋势：MDM越来越多地与全面的数据治理战略相结合。

案例：某医疗保健公司将IBM InfoSphere MDM与其数据治理框架集成，实现了从数据采集到使用的全生命周期管理，大幅提高了数据质量和合规性。

（6）自服务MDM

趋势：为业务用户提供更多自助式MDM工具，减少对IT部门的依赖。

案例：一家零售银行采用Talend的自服务MDM工具，使业务部门能够直接参与客户数据的管理和更新，将数据更新时间从平均3天缩短到4小时。

（7）物联网（IoT）数据集成

趋势：MDM系统开始整合和管理来自IoT设备的数据。

案例：某智能家居公司使用自主开发的MDM系统管理设备主数据，整合来自数百万IoT设备的数据，实现了产品生命周期的全面管理和预测性维护。

（8）区块链技术在MDM中的应用

趋势：利用区块链技术来增强主数据的安全性、透明度和可追溯性。

案例：一家跨国食品公司在其供应链MDM中引入区块链技术，实现了从农场到餐桌的全程可追溯，大大提高了食品安全管理效率。

（9）开放式MDM生态系统

趋势：MDM平台越来越开放，支持更多的第三方集成和API。

案例：某金融科技公司基于开源MDM平台构建了自己的主数据管理系统，并通过API与多个外部数据源和服务集成，实现了灵活的数据交换和创新型金融产品的快速开发。

（10）数据虚拟化技术的应用

趋势：通过数据虚拟化技术，将分散在不同系统中的数据整合为一个虚拟数据层，提供统一的数据访问和管理视图。

案例：一家跨国银行采用Denodo的数据虚拟化平台，将其分散在多个国家和系统中的客户数据整合为一个虚拟数据层。无论数据实际存储在哪里，业务用户都能通过统一的接口访问最新的客户信息，提升了客户服务和营销效率。

7.2 实施主数据管理十大建议

（1）明确业务目标和价值

建议：将MDM项目与具体的业务目标和价值紧密关联。

案例：某零售连锁企业在实施MDM前，明确了"提高全渠道客户体验"的目标。通过统一客户主数据，他们实现了线上线下的一致性服务，客户满意度提升20%，跨渠道销售增长15%。

（2）分阶段实施策略

建议：采用渐进式方法，从一个关键数据域或业务部门开始，然后逐步扩展。

案例：一家大型制造商首先只针对核心供应商数据实施MDM。在取得成功后（采购效率提升30%），他们逐步扩展到产品和客户数据，最终实现了全面的主数据管理。

（3）建立强有力的数据治理

建议：成立跨部门的数据治理委员会，制定明确的政策和流程。

案例：某银行在MDM项目开始时就成立了由业务、IT和合规部门组成的数据治理委员会。这个委员会制定了统一的数据标准和处理流程，使得后续的MDM实施过程中各部门配合顺畅，大大减少了数据质量问题。

（4）确保高层支持

建议：获得高层管理者的持续支持和参与。

案例：一家电信公司的MDM项目得到了CEO的直接支持。CEO在公司内部多次强调数据管理的重要性，并将MDM相关KPI纳入各部门考核，这极大地推动了项目的顺利实施和全公司范围内的采纳。

（5）选择合适的技术解决方案

建议：根据企业具体需求和现有IT架构选择MDM解决方案。

案例：一家中型企业选择了云基础的MDM解决方案，而不是传统的本地部署系统。这不仅降低了初始投资，还提供了更好的可扩展性，使他们能够快速适应业务增长。

（6）重视变更管理和用户培训

建议：制定全面的变更管理计划，包括充分的用户培训。

案例：某制药公司在实施MDM时，专门成立了一个变更管理团队。他们为不同角色的用户设计了定制化培训课程，并建立了内部MDM知识库。这些努力使得新系统的采纳率达到95%，大大超过了行业平均水平。

（7）建立数据质量管理机制

建议：实施持续的数据质量监控和改进机制。

案例：一家汽车零部件供应商建立了自动化的数据质量检查流程。系统每天生成数据质量报告，并自动将问题分配给相关负责人。这使得他们的主数据准确率从85%提升到99%，显著减少了由数据错误导致的供应链问题。

（8）集成现有系统

建议：确保MDM系统能够与现有的业务系统无缝集成。

案例：某跨国公司在实施MDM时，特别注重与其ERP、CRM和供应链系统的集成。他们采用了基于API的集成方法，实现了实时数据同步，使得各系统始终使用最新、最准确的主数据。

（9）建立明确的数据所有权

建议：为每个主数据域指定明确的数据所有者和管理者。

案例：一家零售企业为每类主数据（如客户、产品、供应商）指定了专门的数据所有者。这些所有者负责其领域内数据的准确性和完整性。这种做法使得数据质量问题的解决时间减少了50%，因为责任明确，处理更加高效。

（10）持续评估和优化

建议：定期评估MDM系统的效果，并根据业务变化进行调整。

案例：一家电子商务公司每季度都会对其MDM系统进行全面评估。通过这种定期审查，他们及时发现了客户地址数据管理中的问题，并迅速调整了数据采集和验证流程，这帮助他们将错误配送率降低了60%。

以上内容共希望对各位有所启示。

（以上内容摘录自互联网，如有侵权请联系删除）