数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
前言
在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业的核心资产，而主数据是数据之源，是数据资产管理的核心，是信息系统互联互通的基石，是信息化、数字化和智能化的重要基础。在《数据治理：工业企业数字化转型之道（第3版）》这本书中系统性阐述了主数据管理的体系框架、工具选型与实施路径，并提供了企业主数据实施可落地的解决方案。本文将摘取其中的主要内容进行介绍和讲解，具体详情还请阅读原书。
一、主数据管理体系：是主数据管理乃至全面数据治理成功的关键
构建完整的主数据管理体系可以对主数据实施统一、规范、高效的管理，确保分散的系统间主数据的一致性，改进数据合规性。不仅如此，主数据还是数据标准落地的关键载体，是企业实施全面数据治理的核心基础，成功实施主数据管理可以很好地推动企业全面建设数据治理体系。
1.1主数据管理业务驱动因素：战略驱动、管理驱动、价值驱动和安全驱动
主数据管理是驱动企业数字化转型的核心引擎，其核心业务驱动来自四个方面：
企业数字化战略需求：主数据管理是企业数字化转型的基石、数字化转型的战略支持，组织的多个业务领域都需要访问高质量的主数据。
数据质量管理的需求：组织内的重要数据以多种格式分布于不同的专业系统之中，数据在不同的系统中各自表述、编码各异、大量冗余，造成不同系统间的数据共享困难，导致企业整体数据质量不高。
数据集成共享的需求：组织内建立了多个系统，各个系统集成度不高，系统的运行为各类业务积累了大量数据，信息集成度不高。通过简化共享的数据架构，可将主数据分发和共享集成在统一的环境中，发挥数据共享作用。
安全和风险控制的需求：主数据中可能包含敏感信息，如身份证号、银行卡号、组织机密信息等，主数据需要进行分类分级管理，进行风险控制。
1.2主数据建设目标和主要内容
主数据建设在企业信息化战略中处于核心地位和基础支撑地位，通过主数据的建设将构建“单一可信数据源”，实现数据从“分散混乱”到“统一治理”、从“被动支持”到“主动赋能”的转变，是基础数据的汇集地，确保目标系统数据的一致性和唯一性。
主数据建设目标包括：
推进主数据标准化和规范化：定义主数据的编码规则、命名规范、属性定义、接口规范等，确保数据在整个组织内具有相同的语义。
提升主数据质量：通过主数据标准，实施数据清洗与校验，去除主数据中的重复、错误、不完整的数据，建立主数据代码库，确保主数据的准确性、完整性和一致性，建立主数据质量评估指标体系，定期对主数据的质量进行评估和监控，及时发现和解决数据质量问题，持续提升数据质量。
打破数据孤岛，实现数据的集成共享：实现主数据在跨系统、跨部门应用过程中的唯一性和准确性，减少数据孤岛，实现跨系统一致、共享，在上下游环境中可使用，以及对核心业务实体的真实、准确、及时的版本控制。
支持数据业务决策与创新：降低数据整合的成本，对重要的对象提供360度的报表和分析，支撑需求，提升业务协同及共享能力。
降低数据风险：满足监管部门符合行业数据安全规范等合规要求，通过主数据权限控制和审计追溯，避免因数据错误或滥用导致的业务风险，减少主数据不一致及冗余相关风险。
主数据建设的主要内容包括：
主数据总体规划：主数据总体规划与设计，主数据溯源，识别主数据的SOR（记录系统）。
制定主数据标准：建立主数据的标准体系与质量规则。
主数据清洗与代码库构建：识别和采集主数据，清洗主数据，构建准确的主数据代码库。
建设主数据管理系统：搭建主数据管理系统及工具选型，开发接口实现与应用系统的集成。
建立主数据运营体系：包含数据管理组织、制度、流程、评价等，确保主数据管理持续可靠。
主数据贯标落地：加强主数据推广应用与贯标（贯彻标准），发挥主数据价值。
1.3企业常用的几类主数据：物料、设备、固定资产、会计科目、组织人员
企业主数据涵盖企业经营管理各个领域，为了便于管理和应用，通常将主数据分为大类种类小类。以下是常见的几类主数据：
物料主数据：物料主数据是物料数据核心的属性数据，包含物料分类编码、物料编码、物料描述等。为了确保物料主数据的稳定性，物料主数据一般选取物料固有的自然属性。对于工业企业来说，物料主数据非常重要，支撑着整个生产过程的数据一致性。
设备主数据：设备主数据包含基本信息、位置信息、组织机构信息、结构信息、技术参数信息、相关文档资料等。设备主数据是设备管理系统的基础，通常企业用设备主数据来定义设备管理中所用到的全部静态数据，为确保设备管理系统的有效运行，建设设备主数据管理系统非常重要。
固定资产主数据：固定资产主数据包括固定资产分类编码和固定资产明细编码。固定资产分类编码适用于固定资产的管理、清查、登记、统计等工作。固定资产明细编码是对固定资产数据进行系统识别和检索的唯一标示。固定资产分类编码应包括企业所拥有的全部固定资产，并以资产的自然属性为第一分类原则，兼顾管理要求与实用性。自然属性是指资产的物理或者化学方面的属性，如经济用途、所有权、使用情况等。
会计科目主数据：会计科目主数据是企业财务核算与财务预算的应用基础。国家一级会计科目包括资产类、负债类、所有者权益类、成本类和损益类，且国家已对一级会计科目的编码进行了统一编制。企业在对会计科目主数据进行编码管理时，应在执行国家统一的一级会计科目的基础上，制定满足本企业经营需要的会计明细科目。会计科目主数据应采用审批制进行管理，其编制标准主要包括编码规则和属性信息两部分内容。
组织机构主数据：组织机构主数据应用于企业的生产经营管理、人事管理、财务管理，以及企业的决策支持分析。组织机构主数据的统一管理，为不同部门、不同业务、不同信息系统提供了沟通的“相同语言”，确保企业组织机构主数据的一致性、正确性和共享性，能够提升企业管理水平和信息系统质量，降低信息传递与使用成本。
员工主数据：员工主数据涵盖企业所有用工人员，如合同工、临时工，以及代训工和实习生等。员工主数据包含员工的基本信息以及相关联的单位与组织机构主数据代码。组织机构和员工主数据的统一管理，直接为企业人力资源组织管理、招聘管理、人事管理、薪酬管理、绩效考核、培训管理和统计分析奠定数据基础。同时，也为企业应用信息系统、信息安全项目、信息系统集成建设提供统一、标准化的组织机构数据和员工数据。
二、主数据管理工具：从选型到落地的“技术指南”
主数据管理工具是指标体系落地的“技术载体”，满足主数据标准管理、主数据模型管理、主数据清洗管理、主数据全周期管理、主数据质量管理、主数据发布与共享是主数据管理工具的核心功能，并能够提供主数据系统与其他系统的“接口通道”，满足各种不同的主数据应用需求。主数据管理工具应借助于人工智能提升主数据的管理能力。选择合适的工具，可大幅降低企业主数据管理成本，并有助于提升主数据管理水平。
2.1主数据管理工具核心功能
主数据标准管理：主数据标准管理工具是主数据标准管理的重要支撑，利用主数据标准管理工具实现各类主数据标准进行全面、有效的管理，包括标准修订流程管理、标准发布管理等。
主数据模型管理：主数据模型管理是主数据管理工具的关键功能，主要包括对主数据模型的创建申请、变更申请、审批过程管理，主数据属性的定义与管理，主数据编码的定义与管理，以及各种主数据属性校验规则和约束条件管理等。
主数据清洗管理：主数据清洗是指发现并改正不完整、不正确和不一致的主数据属性的描述，从而提高主数据的质量。利用主数据管理工具提供的数据辅助清洗功能可大幅降低主数据清洗的工作量，提高主数据清洗的效率。
主数据全周期管理：主数据全生命周期管理是主数据管理工具的核心功能。在创建主数据模型实体后，业务管理流程生成相应的实例化业务功能。主数据管理工具（主数据管理系统）应提供数据申请、数据审核、数据变更、数据查询、数据归档等功能。
主数据质量管理：主数据质量管理是指对主数据在获取、存储、共享、维护、应用和消亡这一生命周期内的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题进行识别、度量、监控和预警等一系列管理活动，并通过改善和提高企业的管理水平，使主数据质量获得进一步提高。利用主数据管理工具的质量管理功能，能够据与数据质量规则对主数据质量进行全过程监控、自动核查数据问题、自动触发预警和处置驱动，有效提升主数据质量管理能力。
2.2主数据管理工具强化功能
主数据发布与共享：通过数据服务接口、中间件和服务总线等工具，实现主数据发布与共享。数据共享功能包括订阅分发、实施调用、自定义批量同步等多种形式，并提供实施同步更新。主数据共享集成工具还可支持业务系统作为数据源的主数据采集。
人工智能组件：利用人工智能对主数据实施智能分类、智能拆分、自动匹配操作，同时对主数据进行自动分类，并发现异常值、重复数据、缺失值等质量问题。大模型获取主数据的元数据信息，将不同格式、不同来源的主数据进行融合，形成一个统一的、完整的主数据视图。人工智能辅助主数据管理的典型场景是物料主数据的自动清洗和物料智能识别。
三、主数据管理实施路径：从蓝图到落地的实践指导
主数据管理实施不是通过搭建一个主数据管理平台就能达到的，而是一项长期、复杂的工程，涉及主数据管理体系、主数据标准、主数据管理平台、主数据质量和安全、相关系统的升级及改造、数据清洗等多个方面。在主数据管理项目实施中需要依据“快速见效、急用先建”的思路，先整体规划，以主数据模型和主数据标准为基础，以主数据管理平台为载体来开展主数据管理专项工作，确保主数据管理项目的成功。
3.1主数据管理实施内容
主数据管理实施的内容主要包括成立主数据管理项目建设期组织机构、调研主数据管理现状、进行主数据识别、制定主数据标准、编制主数据管理办法、搭建主数据管理系统、集成主数据管理系统和业务系统、建立运维期组织机构、规范主数据内容等。其中，制定主数据标准是基础，规范主数据内容是过程，搭建主数据管理系统是技术手段，建立组织机构和流程是前提和保障。
3.2主数据管理实施步骤
主数据管理是实施需要经历复杂的过程，一般包含项目准备、现状调研与分析、标准体系构建、主数据平台搭建、数据清洗、数据服务集成、运营体系建立7个阶段，为了便于理解和实践，又细分出28个实施步骤。
3.3主数据管理实施方法
主数据管理实施应聚焦关键实施内容，选择合适的方法，按次序、分阶段合理有序地逐步推进。
理需求：通过现状分析及需求调研，企业可以对主数据管理的现状进行诊断分析，分析出用户对主数据建设的需求，对标优秀企业最佳实践，在数据标准、管理体系、数据质量、数据安全、数据全生命周期管理、数据平台应用等方面提出改进建议。
绘蓝图：在充分理解企业发展战略的基础上，企业可以根据调研分析及主数据管理能力评估结果，按照系统的方法设计主数据蓝图。主数据蓝图主要包括4个架构体系：数据标准化架构体系、数据管控架构体系、数据质量架构体系及数据安全架构体系。数字化转型网www.szhzxw.cn
定职责：企业要建立主数据认责体系，还要确定主数据管理工作中各相关方的责任和关系，包括确定主数据管理过程中的决策、管理、执行等活动的参与方和负责方，以及各方承担的角色和职责等。
定标准：主数据标准是主数据管理工作的核心内容。主数据标准一般包括主数据分类标准、描述标准、编码标准和管理标准。
洗数据：通过数据清洗保证主数据的唯一性、准确性、完整性、一致性和有效性，形成高质量的主数据代码库。
搭平台：企业要搭建主数据管理平台来发布主数据标准文本，实现主数据全生命周期管理、主数据质量管理和主数据安全管控等。
接服务：企业需要将主数据管理平台与各个目标信息系统进行集成，以实现主数据的申请、审核、分发等交互操作，从而最终实现主数据在多个系统之间的共享和统一。
建体系：主数据管理平台上线运行后，需要建立适合企业的运维体系，确保主数据管理的效、规范运营企，运维体系由组织、制度、流程、知识库、平台组成。
促应用：企业要制定主数据应用管理制度规范，对主数据的应用范围、应用规则、管理要求和考核标准做出明确规定，并以此为依据，制定主数据切换方案和推广应用策略，组织贯标落地和应用推广实施，并对主数据应用进行有效管理。
结束语
主数据是数据之源，是数据资产管理的核心，是信息系统互联互通的基石，是信息化、数字化和智能化的重要基础。
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