主数据产品的价格如何

‘壹’ 主数据管理包括什么

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一下价值：

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为什么“主数据管理是一切工作的起点”。

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。

‘贰’ bom是主数据吗

BOM (Bill of Materials) 是主数据的一种，因为它是产品制造过程中必不可少的重要信息。BOM 是一份清单，列出了产品所需的各种组件、原材料以及其数量关系。BOM 包含了产品的物料清单、工艺路线、产品结构等信息，可以帮助企业进行生产计划、物料采购、库存管理等业务活动。

BOM 作为主数据的原因有以下几点：
1. BOM 是产品制造的核心信息，直接影响到产品的组装和生产过程。它定义了产品的结构和组成，决定了产品的特性和功能。
2. BOM 是跨部门共享的数据，不仅影响到生产部门，还与采购、库存、销售等部门有关。各个部门需要根据 BOM 来进行协同工作和决策。
3. BOM 是稳定的、长期使用的数据，不会频繁变动。它是产品的基础信息，一般在产品设计和开发阶段就确定下来，并在整个产品生命周期中使用。

拓展内容：
BOM 的管理对企业的生产效率和产品质量具有重要影响。有效的 BOM 管理可以帮助企业准确控制物料和成本，提高生产计划的准确性和响应速度，同时也有助于产品质量的稳定性和一致性。随着企业规模的扩大和产品复杂度的增加，BOM 管理的重要性日益凸显，许多企业开始采用专门的软件系统来支持 BOM 的创建、维护和共享。这些系统可以提供更高的数据准确性、可追溯性和协同性，进一步提升企业的生产效率和竞争力。

‘叁’ 虚拟产品暴利赚钱项目有哪些

虚拟产品其实都是暴利，玩的就是一个信息差和价格差

在淘宝上我们能发现这么一个有趣的现象：一些我们看起来不可能称之为商品的东西却总能给店家带来高收益。

例如图中的买个教训竟然每月都有几千人在进行购买。当然，这种商品并不值得我们去复制操作。第一是没有什么利润可言，第二是新鲜感一过，用户就不再愿意进行复购。

不过除了教训这种新奇商品外，在笔者之前的诸多推文中也跟大家介绍了许多虚拟资源以及小软件类的商品。这些商品的售价都很低，而且我们平时一找一大堆，但它就是能贴合用户的需求，获得很高的月销量。

那我们今天就一起来看看，这样的商品我们到底应该如何来卖。

1、应该如何选品

在以前的文章中跟大家提到了文库下载、图片网站素材下载、VIP电影观看等诸多高销量商品，这些商品我们可以统一划分到虚拟商品中。虽说我们已经在初期选品上划分出了一个大致类型，不过我们也知道在虚拟商品这个分类中，还有无数个精细的分支，那我们又如何来判断哪种商品能卖得好呢?

①是否满足用户“懒”的需求

仔细深究，我们就能发现以前介绍过的虚拟商品都有一个共性：低成本甚至可以说是0成本。这种我们在网上只要稍微耗费些时间就能找到的商品，却能成为高销量商品的一大原因就是，首先满足了用户“懒”的需求。

大部分用户既想获得想要的东西，又懒得自己花时间去网上寻找。因此，他们就会想到心中那“万能”的淘宝，直接花点小钱从上面满足自己懒的需求。

②尽量满足用户“贪”的需求

第三种方法就直接找到这种资源号进行合作，他们通过日积月累已经累积了不少想免费获取影视资源的用户，这些用户又懒又贪，我们出售的商品刚好对应他们的需求，那就能卖给他们。

例如，他们虽然能在这些资源号上获取免费的资源，但这种获取非常被动。通常是，号主给出什么资源他们才能去获取这个资源。他们想要某部资源还要自己去后台搜寻或者询问号主。

那VIP解析能让他们更懒一些，让他们直接以超低的价格，自由的在各种网站上搜寻自己想看的资源，并且还不用下载。这对于他们来说就是一个更需求的商品。另外，在这个期间，我们也摸清楚他们又懒又贪的特性，那其他的虚拟商品自然也能获得一个不错的销量。

对于号主来说，他也愿意跟我们进行合作。他们也不用去费力寻找商品，只是提供一个广告就可以免费分成，对于他们来说何乐而不为呢?对于我们来说，也减轻了引流带来的苦恼。

4、总结

除了上述这些主要步骤外，一个成功的虚拟资源项目还要注意这几个细节：

一是，我们要学会自动发货。除了淘宝店铺自带的功能外，其他平台或者靠软件的帮助我们可以实现自动发货。自动发货的目的主要在于提高我们的效率，特别是流量多起来以后，自动发货每天可以为我们节省几个小时的时间。

二是，我们要学会去处理售后与版权问题。按道理来说虚拟产品是没有售后问题的，毕竟买定离手。不过为了避免客户在购买后带来的纷争，我们可以配套一份比较详尽的使用说明。

在版权问题上，如果我们是出售的软件类商品，只要不是太过分，基本不会涉及这类问题。如果我们是出售的教程类商品，想要避免版权问题，我们可以进行转录，也就是将知识内容总结后，我们自己来进行一次录制。

以现在的环境来说，虚拟资源这样一本万利的项目还有一定的操作空间。至少在未来一段时间内，我们都可以去操作。因为这样的项目对于成本投入并不高，所以任何人都可以参与进来。只不过，想要做好这样的项目一定要遵循规则，做好每一个操作，并且坚持，这样才能做到真正的一本万利。

‘肆’ 条件主数据内容一般与价格有关吗

有关。
条件类型是价格主数据的核心，是用来定义不同类型的价格，是定价过程的一部分。
企业数据类型，主要分为元数据，参考数据，主数据，条件型数据，事务型数据，分析型数据6大类。

‘伍’ 5600字带你全面系统了解主数据管理

在数据管理方面，有两类数据，需要政企重点关注，第一个是元数据管理，它是对所有数据进行定义，标准和划分，赋予数据意义，元数据管理是我们数据管理的基石。

第二个则是主数据，主数据是企业在运营中担当关键角色，被系统间共享的数据，分散在各个系统之中，比如产品名，部门组织架构，会员信息，供应商信息等，都是重要，稳定，被屡次使用的主数据。

这篇文章，我们重点了解一下，主数据的概念，价值，与企业与其他数据的区别，管理范围，以及如何在企业中具体实施落地。

01、什么是主数据？

1.主数据概念

主数据，英文全称是master  data，根据国际数据协会DAMA定义：主数据是关于关键业务实体的权威的、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。

说起来很抽象，我们直接可以理解，主数据是数据的一类，具有稳定，重要，被多系统，多部门使用的数据，比如商品信息，供应商信息，进货数据，用户会员信息，部门组织架构等，在企业管理，业务发展中占据重要作用。

2.主数据的3大特征

根据官方定义，主数据有3大特征：

（1）主数据相对稳定，变化比较小。比如超市里的商品，一般来说，不会有太大的变动，常见的日用品，蔬菜水果，家用电器等，都是相对固定的，变化不大。

（2）主数据很重要，错误和不准确，都会产生重大的影响。比如电商促销活动中，活动商品名出现错误，导致低价贱卖产品的情况，影响系统的交易数据，商品发货，退货售后，客户沟通等一系列事情，产生严重影响。

（3）主数据被企业内多个部门，多个业务流程系统引用。比如超市商品清单数据，常常被进货系统，仓库管理系统，收银销售系统记录，被多个部门和系统应用得十分频繁。

3.企业常见的主数据

知道了主数据的特征，那么企业组织中，有哪些常见的主数据呢？企业中常见的主数据有企业组织架构，产品数据，物料数据，客户数据，供应商数据等。

只要企业内部的数据，具备相对稳定，记录条数少，被多个流程系统引用，被交易数据重复使用的特点，都属于主数据。

比如企业组织架构，相对稳定不会随便有大的变动，部门名称被人力系统，财务系统，管理系统多个引用，对于公司日常运营管理非常重要。

02、主数据是企业数据6大层级中流砥柱

很多人可能之前听说过元数据，参考数据这些概念，那么他们和主数据有什么区别呢？第二部分，我们系统介绍企业数据的6大层次，带大家了解各个数据类型的概念，作用以及特点，明白主数据是企业数据治理的中流砥柱地位。

企业数据类型，主要分为元数据，参考数据，主数据，条件型数据，事务型数据，分析型数据6大类。

1.元数据

元数据，指的是描述数据的数据，是数据层次中的最底层，被称为数据治理的基石。

元数据通常是定义数据名称，关系，字段，约束关系等，用来表示数据相关的信息，主要为数据交换提供一个规范和标准。

比如企业要记录客户信息，需要用姓名，性别， 年龄，消费产品，消费金额这些词语，姓名，性别，职业，消费产品，消费金额都是对客户描述的元数据。

2.参考数据

第二层是参考数据，它定义了元数据的可能取值的范围，可能理解为，限制一定范围的元数据，就是参考数据。

比如国家，地区，货币，品牌，产品类型这些通用的数据，具有稳定，静态特点，基本不会变化，只需要通过系统配置文件给予规范并固化在信息管理系统中，参考数据是数据系统中的框架。

3.主数据

第三层是主数据，它是描述企业核心和运营的数据，被重复或共享应用于多个业务流程，多个部门和系统的高价值基础数据。从主数据开始，数据就开始被应用，开始朝着企业管理，业务开始落地。

比如产品信息，客户信息，供应商，部门组织架构等，都是具有重要，稳定，被多个系统和部门使用的主数据。

4.条件型数据

第四层是条件型数据，指的是出现在特定条件场景下出现的数据。比如银行的客户信用等级信息，这个数据只有在评定用户信用等级这个场景，才会出现。

5.事务型数据

事务型数据，指的是记录企业运营过程中产生的业务数据，比如销售订单，采购订单，财务凭证等，事务性数据，依赖于主数据，可以看做是主数据的细分内容，开始不断细化。

6.分析型数据

分析型数据，指的是由各类事务型数据组成的数据，比如各种报表，BI分析，审计数据等，是由很多事务型数据，进行组成搭建的。

我们通过企业6大数据层次类型看到，元数据是我们数据治理的基石，参考数据是数据系统中的框架，主数据是数据落实到企业管理，业务中的重要数据类型，条件型数据，事务性数据，分析型数据，则是不断细分，满足各个细分场景的数据。

03、影响主数据划分范围变化3大因素

前面我们已经知道主数据的重要性，如果管理不善，很容易影响组织的管理和业务问题。但要管理主数据的前提，就是如何识别主数据，先有了主数据，才能管理，所以我们需要限定主数据的范围。

一般情况下，主数据是相对稳定的，比如公司产品信息，供应商，组织架构，用户会员信息等，但是主数据也会随着业务发展阶段，业务运营模式，业务管控策略发生变化，企业需要实时增添删减主数据。

1.业务发展阶段

首先第一个影响因素是业务发展。主数据相对稳定，但随着业务发展阶段变化，也会改变。

比如一个新饭店经过一段时间营业，拥有一批忠实的老客户，这时饭店就可推出会员制度，增加老客户的粘性，企业收集了一批用户会员信息数据，因为会员信息很稳定重要，并且要经过众多会员系统，财务系统所引用，所以需要纳入主数据管理的范畴。

因此，企业在业务发展不同阶段，需要适当增加，或者删减部分主数据，以满足内部管理和业务发展的需求。

2.业务运营模式

第二个因素是业务模式发生变化。比如销售订单类型数据，很多时候，在面向B端企业属于主数据，在面向C端企业则反而不是。

我们去超市购物的一次消费数据记录，对于超市收银系统来说，数据丢失也没有太大影响，所以不能算做主数据。

但对于一些偏B端，产品客单价高的行业公司，比如华为公司接到一个上千万，上亿的网络建设的项目合同，通常在企业内部涉及采购，制造，工程，财务等多个业务环节，时间要长达数年之久。这个销售数据重要，稳定，并且被多个部门和系统使用，所以属于主数据。

因此，我们要深刻理解主数据含义，只要符合稳定，重要，被多个部门和系统使用的数据，才是专属于某个行业，企业的数据。

3.业务管控策略

对于一些大型的集团，想要掌控各个分公司的客户数据，是非常困难的，阻力很大。

所以即使集团总部想掌握这些重要的客户数据，但因为无法被总部利用，没有办法在总部内部流通和使用，所以分公司的客户，销售数据，不算主数据。

所以企业在管理主数据时，也要根据业务发展阶段，业务运营，业务管控策略等方向，对主数据进行增加删减，重新确定主数据划分范围。

04、主数据管理实施5大步骤

主数据管理如何重要，那么企业应该如何进行主数据的管理实施落地呢？企业主数据管理实施，主要分为5个步骤进行：

主数据管理实施5大步骤

1.明确主数据目标和范围

首先，第一步，我们要明确主数据管理的目标和识别范围。

（1）目标制定

企业内部需要开启一个宣讲会，让组织的高层，中层，基层都加深对主数据管理的理解，设定主数据管理目标，提高重视程度，确保主数据管理的项目可以顺利推进实施。

（2）主数据识别范围

确定了目标之后，想要对主数据进行管理，我们首先要对主数据进行识别，判断哪些数据是主数据，值得我们投入时间和精力去管理。

主数据识别，通常有4个步骤：

第一步，我们确定主数据识别指标，比如判断数据重要性，稳定性，业务价值等

第二步，我们要基于主数据识别指标，构建评分体系，确定指标权重，根据重要性，稳定性，使用频率等，每一个指标进行加权评分

第三步，根据业务调研和数据普查结果，确定主数据参评范围

第四步，依据评分标准，在主数据参评范围内，识别出企业主数据

2.主数据调研

确定目标和范围之后，企业有了基本的方向和想法。接下来，就是实地调研，调研企业的主数据规则，管理情况，明白现实和目标之间的差距。

一般来说，数据资源调查，有2种方法，一种是从上往下，另一种是自下向上。

（1）自上而下调查

自上而下调查，一般是采用信息资源规划或者业务流程管理规划采集数据。信息资源规划，指的是对所在单位信息采集，传输和使用的全年规划；业务流程更努力规划，是根据业务的流程运作，获取主数据的流通方向，使用频次，

自上而下调查法，可以让管理者对主数据管理现状，有整体全面系统了解，可以看到数据流通，数据使用情况，消除数据孤岛的问题，但缺点是需要消耗较高的成本和周期。

（2）自下而上调查

自下而上调查，一般是先确定主数据的数据范围，先识别出主数据。

在限定范围前提下，企业对主数据情况进行梳理和分析，这个方法的优点是针对性强，实施速度快，缺点是不够系统和全面，一般是有了明确的项目目标和范围内采用此方法最佳。

3.搭建制度与流程

确定目标和主数据识别范围，调研了现状，我们已经明确梳理出了主数据的情况，第三步，我们就要根据实际情况，从组织，制度，运营层面，对主数据进行管理。

（1）管理组织体系

良好的组织架构，是数据治理项目成功的保证，是高层管理者对数据治理项目重视性的体现，有一个专门的组织或者岗位管理主数据，是十分必要的。

常见的主数据管理岗位，有主数据系统管理员，主数据审核员，主数据填报员，数据质量管理员等，具体组织部门和岗位，根据企业的实际情况而定。

（2）制度流程体系

部门成立之后，接下来需要特定的制度和流程体系，来确保管理的高效性。

企业需要明确主数据的归口部门和岗位，明确岗位职责，每个主数据的申请，审批，变更，共享的流程，确保主数据管理有效实施。

（3）标准、安全和技术体系

有了整体的制度流程体系后，接下来就是具体的标准，安全和技术体系。标准体系，我们需要设定一格式，编码标准，让各个部门可以快捷高效识别和使用主数据。

安全体系，需要建立严格的身份认证，访问控制，分级授权，安全审计，还包括数据加密存储，加密传输，脱敏脱密等功能，保障数据安全。

技术体系，技术部门需要搭建应用层面和技术层面的体系。数据管理平台，在应用层面需要具备数据管理，数据治理，数据集成等功能，技术层面，需要考虑系统架构，接口规范，技术标准等内容。

4.接数据

把目标制定，主数据调研，体系建立后，我们接下来做的需要接入和接出主数据，打通主数据在企业中产生，接入，接出的闭环。

（1）主数据接入

主数据接入是将主数据从数据源系统汇集到主数据平台的过程，过程需要对接入数据进行清洗、转换、映射、去重、合并、加载，通过一系列的数据加工和处理形成标准统一的主数据。

（2）主数据接出

主数据接出，是把标准化的数据，共享给需要使用的部门的过程。

通过接入和接出，来测验主数据的管理，制度，流程，标准，输入和使用的各个情况测验，方便后期日常运营的优化改进。

5.日常运营

主数据管理的最后一步，就是把主数据日常用于企业和组织中，发挥效用的运营过程。

日常运营过程，包括主数据运营管理优化，主数据推广，主数据质量提升，主数据价值衡量4个部分。

（1）主数据管理优化

主数据管理优化，指的是对主数据的新增，变更，使用等过程中的规范，进行流程和制度的测试，达到定岗定责，流程顺畅，标准鲜明的目标，对于日常使用问题，进行积累并不断优化。

（2）主数据推广

主数据推广，指的是把主数据管理推广到各个业务线，业务系统中，保障主数据的一致性，通过推广和使用，让数据辅助组织高层决策，提高组织运营效率。

（3）主数据质量提升

主数据质量提升，主数据是企业宝贵的数据资产，质量好坏影响着数据价值。所以在日常运营中，需要持续提升数据质量。主数据质量管理，包括主数据质量定义，主数据质量模型，主数据质量考评等。

（4）主数据价值衡量

主数据价值衡量，指的是企业要衡量主数据带来的价值，更加深入主数据对组织管理，业务盈利起到的价值和作用。具体的作用有降本增效，提高了组织的运转效率；数据辅助高层决策，增加业务收入等，需要进行价值衡量。

05、小结

主数据，是重要，稳定，被多个业务系统，多个部门反复使用的数据。主数据管理，是企业组织数据治理中不可或缺的一环。

主数据管理离不开系统，但不仅仅是系统，而是集架构于标准、流程规范、组织和IT系统的一整套管理措施。用“统一标准、统一流程、统一源头、统一组织”来约束与规范主数据管理绝对不为过。

‘陆’ 主数据管理的问题在大多数行业、企业中普遍存在

（1）主数据管理

主数据管理，包括不仅仅是硬件和软件，还是将数据作为重要资产管理的思想和办法，是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性。主数据管理的目标是提供一个准确、及时、完整、相应的主数据来源，以支持业务流程和交易。

（2）主数据管理不是数据仓库

数据仓库会将各个业务系统的数据集中在一起再进行业务的分析，并且保存经过清理的数据；主数据管理系统不会把所有数据都管理起来，只是把需要在各个系统间共享的主数据进行采集和发布。

数据仓库是单向集成的；主数据管理注重将主数据的变化同步发布到各个关联的业务系统中。主数据系统是双向的，不但需要从各个系统中获取、加工，还包括了最终数据的分发。

（3）常见的主数据管理问题

目前，主数据管理的问题在大多数行业、企业中普遍存在。

主要表现为以下几点：

关键信息孤岛，数据分布在多个孤岛，不能跨组织传播；

组织内不能就一个主数据源达成一致；

数据质量问题引发的业务流程和交易的失败；

不正确或丢失数据造成合规性和绩效管理的问题；

决策者做出基于错误数据的错误决定。

对企业来说，业务系统的构建大多是以实际业务为核心，从下至上地构建系统，使得缺乏统一的规划，从而导致一些需要在各个业务中共享的主数据被分散到各个业务系统中。分散管理的主数据由于缺乏一致性、准确性和完整性，从而导致各个企业普遍存在的客户管理、供应商管理、产品管理等不力现象。

（4）主数据管理解决方案

从多个业务系统中整合最核心的、需要共享并保持一致的主数据，即创建主数据的单一视图（MDM主数据管理系统）；

以服务的方式把统一、完整、准确的主数据发布给企业范围内需要使用这些数据的业务系统、业务流程和决策支持系统；

建立数据治理委员会，集中、定期进行主数据的清洗和丰富。

（5）带来的业务价值

基于完整、准确的信息增强企业管理和业务增长的能力；

加速新的服务和产品的推出，简化业务流程；

增强IT架构的灵活性，构建覆盖整个企业范围的数据管理基础；

提高业务分析的准确度和企业管理的水平，满足法规的要求，降低业务风险。

如何进行主数据管理

那如何解决这上述的两大痛点， 亿信华辰睿治数据治理平台 -主数据管理提供了完整的解决方案，主要工作包括以下几方面：

1、完善主数据管理体系

构建主数据体系，建立企业的主数据管理组织机构。设置主数据管理岗位，明确职责和分工。制定管理制度、标准以及流程。综合组织机构、人员配备、制度流程三方面建立起完备的主数据管理体系。

2、统一主数据来源

梳理主数据范围，统一各类主数据的来源，保证主数据入口的唯一性和准确性，打破原有数据分散、不一致的局面。

3、建立主数据标准规范

对各类主数据的标准和规范进行定义，从源头提高数据的质量和可用性。

4、进行主数据管理

通过专业化工具实现主数据管理，降低数据管理、维护、集成成本，提升主数据的质量，提供主数据服务，提升数据的高效利用。