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。
很多人又会产生新的问题：主数据跟我们平时提到的“元数据”，又有什么不同？
在数据仓库的概念中，元数据有两部分组成，分别是：
业务元数据：提供基于用户的信息，如记录数据项的业务描述信息的元数据能帮助用户使用数据。
技术元数据：支持系统对数据的管理和维护，如关于数据项存储方法的元数据能支持系统以最有效的方式访问数据。
所以，主数据和元数据虽然名字比较类似，但描述的东西却不相同。元数据是“描述数据的数据”，例如数据类型、数据定义、数据关系等，相当于Excel的表头信息；而主数据是用来表示公司的通用数据，不仅包括了Excel的表头，也包括了Excel的内容。
举个更直白的例子，假设我们手里有一本书，元数据就是书的目录，而主数据是书里的正文，我们可以通过元数据，来检索到需要的主数据。
所以，主数据跟元数据类似，只有避免了碎片化建设，通过标准的数据体系来支持业务数字化转型的数据，才是好的主数据。
虽然各个职能领域都会去建设自己的核心数据，例如法务系统中有公司的数据、广告系统中有财务的数据，为了保障业务跑起来，通常都会自己先做一套，但从全局眼光来看，公司的数据应该由HR系统来建设，而财务数据应该有专门的财务系统来维护，它们要保证统一的标准。
那么主数据如何用起来？除了提供标准的数据接口之外，更重要的就是给数据中台提供标准的业务数据，然后数据中台通过标准的数据来积累标准的业务过程数据，这样历史上的信息，才不至于因为系统的调整，失去了统计的意义。
所以，当谈到企业数字化，谈到那些纷乱的数据时，首先就要想起主数据，然后让主数据来解决如下三个难题：
数据的规范性问题；
数据的重复建设问题；
数据的一致性问题。
主数据是解决“数据孤岛”的一种思路，是区别于“维度建模”的另一种数据治理方案。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
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。
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