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在经济快速发展的背景下，有效的数据管理对企业提出了重大挑战。高质量、一致的数据源在战略决策中起着至关重要的作用。因此，企业必须管理大量数据，这些数据通常分散且需要高度的安全性。为了应对这些挑战，许多企业使用数据治理和主数据管理——两种精确而高效的数据管理策略。
1.什么是数据治理
1.1. 定义和范围
数据治理是指企业内部信息的组织和控制，以确保数据准确、安全且在需要时可随时访问。除了技术方面，数据治理还涉及企业如何管理和制定政策和程序，以保证数据的正确使用。
关键组件：
- 政策：企业采用的管理和保护数据的一般规则和原则。
- 标准：用于指导和确保数据管理一致性的更具体的规定。标准可以包括数据格式、加密、安全措施和其他技术流程。
- 角色：企业内负责管理数据一个或多个方面的职位或团体。
- 职责：每个角色在数据管理中必须执行的具体任务。职责包括监控数据质量、遵守政策和标准以及确保数据安全。
1.2. 企业为什么要开展数据治理
有效的数据管理能为企业带来诸多好处：
- 提高数据质量：确保数据准确、完整和一致，从而做出更好的决策。
- 增强数据安全性：通过严格的控制和保护措施降低数据丢失或泄露的风险。
- 优化业务流程：通过确保准确的信息使用来提高业务流程效率。
- 遵守法律法规：确保业务遵守数据管理法律法规。
1.3. 实施数据治理的挑战
尽管数据治理在数据管理中发挥着至关重要的作用，但企业在实施过程中可能会面临一些挑战。
- 转变思维：由于需要改变员工的习惯和思维，从传统方法过渡到数据治理可能会很困难。
- 职责分配不明确：数据治理中没有明确定义的角色和职责，就可能出现误解和错误，从而导致意想不到的后果。
- 缺乏资源和资金：这种方法需要在技术、人员等方面进行投资，这对于资源和资金有限的企业来说可能具有挑战性。
2.什么是主数据管理 (MDM)
2.1. 定义和范围
MDM — 主数据管理是一种收集、整合和管理来自各种来源的数据以创建单一、准确且一致的数据源的方法。这有助于企业降低风险并做出更好的决策。
MDM 涵盖用于管理和保护重要业务数据的所有活动、流程和工具。
2.2. 主数据类型
主数据类型是组织需要管理以支持业务运营的基本和关键数据。主要类型包括：
- 客户数据：包括客户姓名、地址、联系信息和购买历史等信息。
- 产品数据：与所提供的产品或服务相关，包括名称、描述、价格、产品代码和类别等详细信息。
- 位置数据：有关分支机构、商店、仓库或其他相关地理位置等位置的信息。
- 供应商数据：包括供应商公司名称、地址、联系信息、合同条款等信息。
2.3. 主数据管理流程
MDM 流程涉及多个步骤，以确保有效管理主数据：
- 数据识别：第一步是识别被视为主数据的数据类型。此识别有助于企业了解哪些数据需要集中管理。
- 数据收集：识别数据后，企业从内部系统、数据库和外部来源等各种来源收集数据。
- 数据标准化：在此步骤中，根据既定的标准对数据进行标准化，以确保一致性和同步性。
- 数据分发：数据经过标准化处理后，分发到组织内其他系统和部门，目的是确保所有相关单位都能访问数据。
2.4. MDM 对企业的好处
随着数据量的不断增加和严格信息管理的需求，主数据管理因其对企业的益处而已成为不可或缺的工具。
首先，MDM 有助于纠正和标准化数据，从而提高数据质量。这有助于企业做出准确的决策，并降低维护重复数据系统和解决数据质量差导致的问题的成本。通过提供全面统一的客户信息视图，MDM 可帮助企业提升客户体验。
2.5. 实施 MDM 的挑战
尽管 MDM 提供了许多好处，但将此方法应用于业务流程仍面临一些挑战。
要建立有效的主数据管理系统，企业必须建立通用的数据标准。然而，统一数据格式和规则是一个复杂且耗时的过程。
值得注意的是，许多企业在实施 MDM 时遇到困难，因为组织内不同部门之间缺乏合作。许多员工已经习惯了旧的系统和工作方法，因此他们经常发现很难改变和适应新方法。
此外，由于 MDM 需要复杂且昂贵的技术解决方案，企业还面临技术挑战。
3. 比较数据治理和主数据管理
3.1. 数据治理与主数据管理之间的相似之处
- 关注数据质量：数据治理和主数据管理都旨在确保整个业务中数据的一致性、准确性和完整性。
- 支持业务战略：通过提供高质量、一致的数据，在决策和支持业务战略方面发挥着至关重要的作用。
- 遵守法规和标准：这两种方法均可确保组织内的所有数据符合相关规则和标准，包括 GDPR、CCPA 等隐私和安全法规。
3.2. 数据治理与主数据管理之间的差异
虽然数据治理和主数据管理 (MDM) 都是业务数据管理的重要组成部分，但它们在重点、范围和目标上有明显的差异。
标准数据治理主数据管理 (MDM)重点确保整个企业的数据得到正确管理和使用，同时遵守法规、政策和标准。管理和维护主数据，如客户、产品和供应商信息。范围数据治理的范围更广泛，涵盖组织内的所有类型的数据，从交易数据和非结构化数据到参考数据。MDM 的范围更窄，主要侧重于管理主数据文件。目标确保企业内数据的完整性、安全性和合规性。提供单一、准确且一致的数据源。
3.3. 数据治理与 MDM 如何相互支持
总而言之，数据治理为 MDM 的运行创造了理想的环境。同时，MDM 依靠数据治理的原则和规定来确保数据得到准确、有效的管理。将这两种方法结合起来有助于企业建立坚实的数据基础。
3.4. 数据治理与 MDM 的关系
数据治理和 MDM 是任何企业发展中必不可少的两个因素。将这两种方法结合起来有助于企业优化数据的使用，从而提高数据在业务决策中的质量和价值。
4.如何将数据治理与MDM结合起来
每种方法都有其优势，因此为了更好地结合数据治理和 MDM，企业可以考虑：
- 结合数据治理和 MDM 策略：通过结合这两种方法，企业可以创建统一的数据管理方法，支持业务目标并创造价值。
- 建立数据治理体系：该系统应明确定义角色、职责、数据质量标准以及数据访问和使用的政策。
- 部署MDM解决方案：实施MDM有助于企业消除重复数据，提高数据准确性并增强决策能力。
- 衡量数据治理和 MDM 的有效性：企业应该使用指标来跟踪进度并确定需要改进的领域。
5. 改善数据治理以实现最佳 MDM 的技巧
为了最大限度地发挥数据治理和 MDM 的综合能力，企业需要构建特定的战略内容：
- 打造多元化团队：打造一支包括信息技术、商业和数据分析等各个领域专家的团队。这种多元化将带来不同的视角，有助于全面有效地解决问题。
- 建立全面的数据目录：创建主要数据实体、属性和关系的详细目录。这有助于不同部门的工作人员轻松查找和理解主数据。
- 设定明确的质量目标：通过为每种数据类型定义明确的数据质量标准，团队可以专注于提高数据质量。
- 创建标准的“词典”：标准词典将帮助员工在讨论数据时使用相同的语言，从而避免混淆并提高对数据的理解。
- 跟踪数据旅程：跟踪数据的收集、存储、处理和使用方式将帮助企业识别数据管理过程中的潜在问题。
数据治理与MDM是有效管理数据的方法，也是数字化时代企业可持续发展的决定性因素。两种方法的有效结合，将帮助企业最大化数据价值，适应技术的不断发展，抓住新的商业机会。
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