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。
一、主数据管理概述
1.1. 主数据的定义
在数据管理领域，对于主数据的概念和定义有不同的解释和说明。参照标准和规范定义，本文采用国际数据管理协会DAMA在《DAMA数据管理知识体系指南》一书中对主数据的定义进行说明。主数据是关于业务实体的数据，这些实体为业务交易提供关联环境。业务规则通常规定了主数据格式和允许的取值范围，一般组织的主数据包括当事人、产品、财务结构和位置等。主数据是关于关键业务实体权威的、最准确的数据，可用于建立交易数据的关联环境。主数据值被认为是“黄金”数据，主数据相对交易数据而言，属性相对稳定，准确度要求更高，唯一识别。
1.2. 相比于其他数据，主数据具有如下特征：
1.超越部门，主数据是所有部门和所有业务过程的最大公约数据；
2.超越流程，主数据不随具体流程而改变，而是作为完整流程的不变因素。
3.超越主题，不依赖特定业务主题却又服务于所有业务主题的有关业务实体信息；
4.超越系统，主数据管理作为单独的系统存在，服务于但高于其他业务系统；
5.超越技术，主数据必须应用一种能够为各类异构系统所兼容的技术条件，面向微服务架构为主数据的实施提供了有效的工具。
1.3.主数据的类型
主数据主要包括配置型主数据和核心主数据。
1.配置型主数据：配置型主数据，也称为参考数据，是描述业务或核心主数据属性分类的参考信息，会在整个组织内共享使用。一般依据国际标准、国家标准、行业标准或企业标准和相关规范等，在系统中一次性配置使用的基础数据，例如国家、民族、性别等规范性表述。配置型主数据相对稳定，不易变化。
2.核心主数据：核心主数据指用来描述企业核心业务实体的主数据，是企业核心业务对象、交易业务的执行主体，如产品、物资、设备、组织机构、员工、供应商、客户、会计科目等。
1.4. 主数据与其他数据的关系
在《DAMA数据管理知识体系指南》一书中，将数据管理领域知识体系概括为十个大的方面，分别是数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理、文档和内容管理、元数据管理、数据质量管理和数据治理等。主数据管理与参考数据管理作为最核心的业务内容，在数据管理体系，以及提高数据质量，构建企业数据资产的过程中发挥着巨大的作用。DAMA-DMBOK2.0数据管理知识体系指南。
