作者 | 石秀峰

導讀：主數據（Master Data）是具有共享性的基礎數據，可以在企業內跨越各個業務部門被重復使用的，因此通常長期存在且應用于多個系統。由于主數據是企業基準數據，數據來源單一、準確、權威，具有較高的業務價值，因此是企業執行業務操作和決策分析的數據標準。

不論是大數據還是小數據，持續地提升數據質量才是企業數據治理之道！

▌主數據具備3個主要特征

①高價值：主數據是所有業務處理都離不開的實體數據，與大數據相比價值密度非常高。

②高共享：主數據是跨部門、跨系統高度共享的數據。

③相對穩定：與交易數據相比主數據是相對穩定的，變化頻率較低。變化頻率較低并不意味著一成不變，例如：客商更名會引起客商主數據的變動、人員調動會引起人員主數據的變動等等。

▌主數據的4個超越：即超越業務，超越部門、超越系統、超越技術。

①超越業務，主數據是跨越了業務界限，在多個業務領域中被廣泛使用的數據，其核心屬性也是來自業務。例如：物料主數據，它有自身的自然屬性，如：規格、材質，也有業務賦予的核心屬性，如：設計參數、工藝參數、采購、庫存要求、計量要求、財務要求等。同時，主數據也要服務于業務，可謂是———從業務中來到業務中去。

②超越部門，主數據是組織范圍內共享的、跨部門的數據，不歸屬某一特定的部門，是企業的核心數據資產。

③超越系統，主數據是多個系統之間的共享數據，是應用系統建設的基礎，同時也是數據分析系統重要的分析對象。

④超越技術，主數據是要解決不同異構系統之間的核心數據共享問題，從來不會局限于一種特定的技術。在不同環境、不同場景下，主數據的技術是可以靈活應對的。主數據的集成架構是多樣的，如：總線型結構、星型結構、端到端結構；集成技術也是多樣的，如：webservice、REST、ETL、MQ、kafka等；不論是架構還是技術，沒有最好的只有更合適的。企業在做技術選型的時候，要充分考慮企業的核心業務需求和未來的發展要求去構建自身的主數據技術體系。

▌企業主數據管理的常見問題

• 數據入口多，重復錄入、一物多碼、多碼一物
• 數據分類、數據編碼不統一、不一致
• 關鍵數據項為空或填寫錯誤、填寫不規范
• 領導不重視，沒有相應的管理辦法，主數據的質量不高
• 存在數據孤島，異構系統數據沒有打通

一、主數據的問題80%是管理問題

很多企業的信息部門都很困惑，主數據管理工作就是典型的錢少、活多、看不見效果、領導不重視、還經常挨領導罵，干的很苦逼。豈不知，主數據的問題80%都是管理問題。高層領導不關注、沒有專業的主數據管理團隊、沒有規范的主數據管理制度和流程，數據標準和技術標準缺失、數據管理重視程度不足，數據維護隨意無檢查機制、沒有定期的數據質量檢驗和清洗 ……，這都是造成主數據質量不高的重要因素。主數據是超越業務、超越部門的數據，要想將主數據做好，需要各層級領導足夠重視、全員參與，同時，構筑起主數據管理的基礎能力，包括：組織、流程、 標準和工具。

在主數據管理基礎能力中，組織、流程、 標準的建設80%決定了主數據項目的成敗和建設效果。

二、主數據實施80%靠企業自身

企業在實施主數據項目的時候，都希望找到最專業的主數據團隊、最強大的主數據產品。但是聘請同樣的團隊，采用同樣的產品，有的企業的建設效果明顯，有的企業建設效果卻差強人意，這是為什么？存在這種情況，很多一部分原因是企業太過依賴于外部力量，而對內部能力建設重視不足。

主數據建設是一個持續運營、不斷優化的過程，依靠外部資源，不能保證主數據質量的持續優化。沒有相應的組織體系、制度文化和技術體系支撐，將嚴重影響主數據項目的建設效果。同時，數據的整理、清洗、編碼等工作，都是必需要企業自己來做的，外部資源能支持更多的是經驗和方法。

所以，打鐵還需自身硬，企業自身需要具備數據思維，領導要對主數據管理足夠重視，建設起自身的主數據管理能力。同時，借鑒外部先進的方法、技術和經驗，是項目成功的重要保障。這就是我的第二個觀點，主數據管理80%靠企業自身。

三、主數據效果80%靠運營

客戶常常困惑“我的錢也花了，管理體系也建立了，項目也算實施成功了，可為什么還是見不到效果”。存在這種疑惑很正常，原因有兩個方面：一方面，主數據從本身特性和應用架構上是偏底層的，與分析型數據不同，主數據可視化能力弱，它是服務于數據分析，卻常常被忽視。另一方面，主數據主數據管理工作是一個需要持續迭代、持續運營的過程，主數據價值會在運營過程中慢慢體現出來。主數據管理切勿追求一步都到位，應該循序漸進、持續提升。

主數據項目的實施能夠幫助企業初步建立起主數據的管理體系，包括：管理組織、制度和流程、數據標準、技術規范以及初始的主數據代碼庫等。但做好持續的運營工作，是發揮主數據價值的關鍵。有些項目實施過程很成功，但系統運行一段時間，比如半年、一年后，突然發現，主數據的質量已經回到了“解放前”。出現這種情況的主要原因是主數據管理相關制度和標準沒有貫徹到位，沒有定期進行數據質量檢查和清洗。所以，實施主數據項目，只是數據治理的一個開始，企業要保持高質量的數據，必須持續的運營和不斷的優化。