主数据是哪些

A. bi主数据包含哪些

LOC(i，j）表示数组中第i+1行j+1列的那个元素的存储位置。
LOC(0,0）表示数组的起始位置
bi表示数组每行存储bi个元素
上面给出的是数组中任意元素的存储位置计算等式。

B. 主数据的简介

主数据就是在计算机系统之间分享的数据。分享是关键词，经典的主数据的例子就是客户，我们都了解客户数据，我们都是别人的客户，但是我们必须要理解，客户是我们MDM的项目中心，同时我们要理解还有其它各种各样的主数据，比如说产品数据、地点、资产、员工等等，这些是相互联系的，因为客户买产品，你卖产品，客户买产品，可能有零售商，是从一个具体的零售店卖出商品，然后顾客来买商品，所以你管理的不仅仅是顾客的数据、产品的数据，还有地点的数据，以及其它相关的数据。
从报告或维度建模角度看，主数据指基于其组织或配置指标的维度或层次，而不是实际情况或其自身测量结果。例如，收入、成本和利润是实际情况，而时间、地点、客户和供应商是维度。

C. 什么是主数据

在说主数据之前，我们先来看一个场景：

一银行客户向监管部门投诉，说银行泄露他的个人隐私。于是，行长被监管部门训诫，数据老总被行长责骂。但追查下来，其实银行似乎并没有什么错：不同系统里保存了客户的多个手机号码，银行向客户发送其动账信息时，客户的一个“错误手机号码”收到了短信，然而客户不希望该号码看到动账信息，因为该号码可是某个“敏感人”在使用。

一个客户，多个号码并存，且其中还含有“敏感号码”。这种现象在客户信息管理中，屡见不鲜，并由此带来了“客户投诉”等系列连锁反应。

我们再来看一个行业趋势：

如今，CRM系统几乎成了每个企业的标配，不管企业规模如何。并且，对于拥有多家子公司、多条业务线的大企业来说，他们为不同的业务团队、部门或区域部署了多个CRM。但是这种情况却给CRM发挥价值最大化带来了问题，如：同一个客户信息存在不同系统中，且信息不完全一致。在进行客户管理或营销活动时，不仅浪费了企业资源还带来了隐患。由此，CRM的下一个进阶之路，将从多个不同来源提取现成的客户数据，以创建客户数据的单一可信版本，帮助企业提高营销能力并促进销售。

有两个概念隐藏在这两个场景中，一个是“主数据”，案例中“客户”就属于主数据，其中由客户信息管理不当引起的投诉事件就是主数据管理缺失带来的问题。另一个就是“主数据管理（MDM）”。创建客户数据的单一可信版本，这就是引入了主数据管理解决方案。

到底什么是主数据？

能够满足企业跨部门协同需要的、反映核心业务实体状态属性的企业(组织机构)基础信息，属性相对稳定、准确度要求更高、唯一识别的，就是主数据，称为MDM。这是《主数据管理实践白皮书》给出的定义。

在这个定义中，我们可以很直接的把握到几个重要信息：“满足跨部门协同需要”、“核心业务实体状态属性”、“属性稳定”、“准确度高”、“唯一识别”。

• 主数据强调的是要共享、统一的基础数据。跨越了系统和部门界限，不归属于某一特定的部门，是多个系统之间的共享数据，是各个职能部门在开展业务过程中都需要的数据，是企业的核心数据资产。

• 主数据是定义企业核心的业务对象，如产品、员工、原料、客户、供应商等，企业的业务记录都是围绕这些业务对象开展，为保证业务数据的质量，主数据需要在企业全范围内保持一致性、准确性、完整性、可控性。

• 在一个系统、一个平台，甚至一个企业范围内，主数据实体要求具有唯一标识即数据编码，同名同义，保证同一个对象在共享和应用的唯一性，如：统一员工和组织主数据，对所有系统的员工和组织进行规范。

以上提到的特点是主数据应该满足的重要特征，但是实际的信息化建设中缺出现很多问题。比如:最明显的，企业肯定会使用不止一个系统。同一个业务对象的细节会出现在不同系统中，比如：员工会被定义在财务系统、OA系统等。因此，就会带来如下问题：

• 可能需要在每个系统中重新存储数据

• 同一实体在不同系统间的编码不一致、信息不一致

• 系统之间可能不同步（新增数据、更新数据）

• 重复数据："ABC Ltd"和"ABC Limited"是同一个东西么？

• 共享或者利用难：做报表或分析时，难以从多个系统去整合数据

为了应对这些问题，我们需要引进主数据管理（MDM）。

建立数据标准，实现数据集成、统一管控与无障碍共享。在这里需要强调一点的是:对主数据的管理要集中化、系统化、规范化。也就是说，主数据管理应保持相对独立，主数据管理系统是信息系统建设的基础，它服务于但是高于其它有业务信息系统。

《主数据管理实践白皮书》关于主数据管理的定义是这样说的：是一系列规则、应用和技术，用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据。主数据管理通过对主数据值进行控制，使得企业可以跨系统的使用一致性的和共享的主数据，提供来自权威数据源的协调一致的高质量主数据，从而支撑跨部门、跨系统数据融合应用。

主数据作为企业数据战略的重要组成部分，在信息化战略中处于核心地位，处于基础支撑地位。它极大程度上影响了企业信息化建设的价值，更影响了企业利用的效率和数据发挥价值的程度。

试想一下：企业耗费大量资源，在引进越来越多的系统中逐步实现了业务数据化。但是，由于系统建设缺乏统一规划，及不同系统建设厂商不一致，导致不同系统内的数据出现了不一致现象。当物资供应部拿着ERP中查询好的供应商编号，去生产部门询问该供应商所供货物的使用计划时，发现没有该供应商的相关信息；集团希望统筹全集团的“人财物”，集中采购就成了重要抓手，SRM系统终于上线了，但是下属企业却各说各话，鸡同鸭讲，问题依旧没有解决……

从基础层面来说，主数据管理主要体现了以下价值：

消除数据冗余:不同系统、不同部门按照自身规则和需求获取数据，容易造成数据重复存储，形成数据冗余。主数据打通各业务链条，统一数据语言，统一数据标准，实现数据共享，最大化消除了数据冗余。

提升数据处理效率：各系统、各部门对于数据定义不一样，不同版本的数据不一致，一个核心主题也有多个版本的信息，需要大量的人力、时间成本去整理和统一。通过主数据管理可以实现数据动态整理、复制、分发和共享。

提高公司战略协同力：数据作为公司内部经营分析、决策支撑的“通行语言”，实现多个部门统一后，有助于打通部门、系统壁垒，实现信息集成与共享，提高公司整体的战略协同力。

以上是从主数据管理的价值和意义说明其重要性。

我们换个角度从项目落地实施的角度来看看主数据

随着大数据战略的深入推进，数据的资产化成为日益明显的趋势。但同时，很多企业对于数据资产的管理还处于非常原始的阶段，面临着数据质量差、数据垃圾难以处理、数据转换率低等管理痛点。如何充分挖掘发挥数据价值的方法论和参考框架是关键问题也是难点问题。

科学的数据资产管理模式对于企业具有非常重要的意义。现有的方法多种多样，其中“主数据管理”是数据资产管理实践方式的重要切入方法之一，其建设策略是从解决核心业务实体数据的质量和业务协同入手，推动生产环节在客户、物料、组织机构、产品、统一编码等方面保持一致。

从主数据入手开展数据资产管理实践目标明确、建设周期较短，还能够保障关键数据的唯一性、一致性及合规性。从IT建设的角度，主数据管理可以增强IT结构的灵活性，构建覆盖整个企业范围内的数据资产管理基础和相应规范，并且更灵活地适应企业业务需求的变化。此外，主数据质量的提高也能够为后期数据集成和数据整合打下良好的基础。

D. 企业用的主数据管理主要管理哪些数据

亿信华辰数据标准管理平台从数据标准制定、发布、落地实施、评估以及更新维护进行全生命周期的管理，可以满足各个行业以及不同用户的需求。以亿信华辰数据标准管理平台为例，企业的数据标准管理主要包括以下四个部分：
一是标准的规划
企业的数据标准来源非常丰富，不仅有外部监管的要求，行业通用的标准，同时也要考虑到企业内部的实际情况，因此进行数据标准管理的第一步就是进行标准的规划，通过调研分析研究数据标准整体分类框架和定义，以及对业务的支撑状况，根据调研结果结合参照行业最佳实践，定义企业自身的标准框架和分类体系，梳理审核数据标准范围、分类框架和规划实施路线图。
二是标准的制定
在标准分类规划的基础上需要制定相应的数据标准，定义数据标准相关规则。制定标准需要遵循以下六大原则：共享性、唯一性、稳定性、可扩展性、前瞻性和可行性。依据业务调研和信息系统调研结果，分析诊断和归纳数据标准现状和问题，依据国家和行业相关规定，结合企业自身发展需要，明确各数据元的业务含义、业务规则、数据元定义以及数据项属性等，进行具体数据标准的编写定义工作，通过权威部门（数据标准管理部门）的评审，达成一致后发布数据标准，形成数标版本。
三是标准的落地实施
事先确定好哪些数据标准需要落地以及哪些系统需要进行落地，将确认的数据标准与业务系统（新建系统或原有系统）进行映射，通过数据标准落地评估定期产出数据标准评估报告，对于不达标的元数据进行通报并进行改造；同时需要定期的对元数据标准覆盖率进行检核分析，定期产出元数据标准覆盖率分析报告，综合评价数据标准落地实施成效，逐步提高数据质量，逐步使全部数据符合数据标准。
四是标准的维护
数据标准并非一成不变，而是会随着业务的发展变化以及数据标准执行效果不断更新和完善。权威部门（数据标准管理部门）通过正式的评审流程及时进行数据标准更新、完善和发布，使数据标准保持最新最优，并对历史版本的数据标准进行管理，使各版本的数据标准有迹可循。

E. SAP主数据维护，中的主数据指的是什么呢

采购： 物料数据、供应商、价格信息记录等等
财务：财务客商数据，固定资产卡片信息等
销售：客户等
HR :员工
生产：BOM 、工艺路线等。

F. FICO的主数据包括哪些

也就静态数据和动态数据两种了，大概如下：静态数据FI有会计科目（会计科目表+公司代码），公司代码，供应商，客户，固定资产（年前+本年），需要批量导入CO也就是那些主数据了，除初级成本要素外，其他一般不需要什么导入，直接创建即可（我们都是直接复制过来的）动态数据也就是些会计科目余额，供应商、客户余额等具体得问顾问了 到思互圈子网站查看回答详情>>

G. 主数据、元数据是指什么求个具体例子。

主数据跟元数据的关系，举个例子的话就想是一本书，主数据就是书里边的正文，实际有用的数据，元数据就是书的目录，是索引，方便你找到主数据的。
当然，实际中，元数据不只是所以，还可以记录一些主数据的属性。

H. 主数据模型是什么

XML数据模型采用树状结构作为数据的组织形式，每一份XML 文件都是一棵有向树，只且只有一个根结点GeoData。例如，根结点有两棵子树， 一棵是元数据（MetaData），它是对模型总体的描述，包括版本（Version）、字符集（Charset）、分隔符（Delimiter）、唯一列（Unique）、索引
（Index）、坐标系统（CoordSys）、列信息（ Columns ）； 另一棵是所有地理实体（Object）的集合构成的实体集（Objects）。实体包括属性特征和空间特征。
属性数据是由若干个属性构成的属性集；空间数据按照实体的不同形状分为不存在（None）、点（Point）、点集（Mutilpoint）、线（Line）、折线（Polyline）、弧（Arc）、线集（Pline_Multiple）、面（Region）、矩形（Rect ）、圆角矩形（Roundrect ）、椭圆（Ellipse）、文本（Text）、集合（Collection）。同时，这些形状还包含了描述自身样式的数据，例如符号（Symbol）、笔（Pen）、刷子（Brush）、光滑（Smooth）等
XML一般数据模型包括两种描述实体的方法———索引型和嵌套型, 以及一种描述关系的方法———链接型. 索引型用于描述并列结构或不具有明显结构特征的实体,嵌套型用于描述具有主2从结构特征的实体, 链接型用于描述n∶n 的关系(1∶1 与1∶n 关系视为特例) . 由于该模型不依赖于特定的应用,仅提供了用于反映结构特征的标记,具有一般性. 同时,模型覆盖了实体2关系建模理论的关于对象的描述方法,具有通用性.
索引型实体具有并列结构的特征(或者不具备明显的结构特征,由于数据彼此之间的独立性,可以视为并列结构)
嵌套型实体具有层次结构或嵌套结构的特征,父元素与子元素间是1∶n 关系
链接型数据表征两个实体之间的n∶n 关系(即实体1∶实体2 = n∶n) ,并配合索引型描述的实体使用.
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