企业主数据管理面临哪些挑战？主数据管理的实施要点！

主数据管理是指在企业范围内对关键业务实体的数据进行集中化控制、维护和治理的过程。这些关键业务实体通常包括客户、产品、供应商、员工等核心信息，它们是企业运营和决策制定的基础。

主数据管理的主要目标是确保这些主数据的准确性、一致性、完整性和可靠性，以便在整个组织中得到信任和使用。主数据管理是一项涉及企业多个关键领域的综合性系统工程，企业不仅要在宏观层面进行细致的顶层规划设计，还要在微观层面妥善处理包括制定统一的数据标准、流程和管理体系等关键问题。此外，还需有效应对数据收集、数据清洗、数据整合以及应用集成等技术性挑战。

本文将重点介绍实施主数据管理的要点，希望本文能够帮助读者对主数据管理有一个全面而深入的了解，并为企业实施主数据管理提供有价值的参考和指导。

一、实施主数据管理面临的挑战

企业在进行主数据管理的过程中常常会遇到一系列复杂的障碍，这些障碍可能源自技术限制、组织阻力、流程缺陷或数据治理的不足等。从数据的标准化和集成到变更管理以及用户参与度，每一个环节都可能成为主数据管理成功道路上的绊脚石。此外，随着业务需求的不断演变和技术的快速迭代，主数据管理面临的挑战也在不断变化。本章将深入探讨主数据管理在实践中遭遇的主要挑战，并提供解决这些问题的策略和方法，以帮助企业克服障碍，实现数据管理的最佳实践。

1.  主数据管理的策略性缺失

许多组织在主数据管理上面临的一个核心问题是缺乏一个全局性的总体规划。这种规划的缺失通常表现在以下几个关键方面：

• 顶层设计的不足：缺乏一个由高层领导支持和参与的顶层设计方案，导致主数据管理缺乏清晰的方向和足够的资源投入。
• 决策层的不一致：在单位的决策层中，如果没有统一的数据管理愿景，很难形成推动MDM项目所需的共识和支持。

企业需要从战略层面对主数据管理进行总体规划，确保所有层级的统一思路和协调一致的行动。这需要高层的支持、跨部门的合作、明确的业务目标和技术路线图，以及持续的评估和改进机制。

2.  跨部门协调的挑战

在许多组织中，不同职能的部门往往独立运作，各自遵循自己的工作流程和数据管理规则。这种各自为政的现象，虽然在短期内可能看似高效，却对主数据管理构成了重大挑战。

• 标准不一致：每个部门可能都有自己的数据定义、分类和编码规则，这导致在组织层面上难以建立统一的数据标准。
• 沟通壁垒：缺乏跨部门的沟通和协作机制，使得在制定和实施统一的主数据标准时，难以达成共识。

组织需要采取跨部门协作的方法，通过高层领导的支持，建立统一的数据治理框架。这包括制定清晰的数据管理政策，建立跨部门沟通渠道，以及通过培训和文化建设提高员工对数据标准重要性的认识。

3.  通用标准主数据的管理挑战

通用标准主数据，包括那些基于国际标准、国家标准和行业标准生成的数据，对于确保组织内部以及与外部合作伙伴之间的数据一致性和互操作性至关重要。然而，这类数据的管理在实际操作中面临着一系列挑战：

• 管理分散：通用标准主数据往往分散在不同的部门和系统中，缺乏集中式的管理机制，导致数据的维护和更新工作变得复杂。
• 数据获取渠道不足：缺乏一个统一且便捷的数据获取渠道，使得从权威机构或行业标准中提取和应用这些数据变得困难。

为了克服这些挑战，组织需要建立一个集中化的通用标准主数据管理框架，通过跨部门合作、技术工具的应用、员工培训和合规性检查等措施，提高数据获取和管理的便捷性和可靠性。此外，组织还应探索与外部数据提供商的合作，以获得更直接和高质量的数据源，从而提升整个数据管理流程的效率和效果。

4.  分散管理下的数据清洗挑战

许多单位中，主数据的管理是分散进行的，这种分散性导致了数据标准的不一致和数据关联性的缺失。由此带来的数据清洗工作，往往过度依赖于人为的判断和干预，这不仅增加了数据清洗的难度，也提高了出错的风险：

• 标准不一致：不同部门或系统可能采用不同的数据定义和格式，缺乏统一的数据标准，使得数据清洗工作变得复杂。
• 数据关联性弱：在分散管理的环境下，数据之间的关联性不明确，难以识别和整合来自不同来源的数据记录。
• 人为判断的局限性：依赖人工进行数据清洗，受限于个人经验和主观判断，可能导致数据清洗的不一致性和偏差。

为了提高数据清洗的效率和准确性，单位需要建立统一的数据标准，采用自动化的数据清洗工具，并培养员工的数据意识。此外，通过建立跨部门的数据治理团队，可以更好地协调和管理数据清洗工作，减少对人工判断的依赖，从而降低数据清洗的难度和风险。

5、系统遗留问题对主数据集成的挑战

大型集团化企业在多年的发展过程中，往往会积累大量不同年代、不同供应商的系统。这些系统的数据标准化程度参差不齐，尤其是在早期建立的系统中，数据标准化往往未能得到充分重视。这给主数据的应用集成带来了一系列难题：

• 系统异构性：不同系统可能基于不同的技术架构和数据库设计，导致数据模型和存储方式差异巨大。
• 数据模型不统一：早期系统的数据模型可能与现代标准不兼容，缺乏统一的数据定义和结构。
• 改造成本高昂：对老旧系统进行改造以提高数据标准化程度，往往需要大量的时间和资金投入。

为了克服这些困难，企业需要采取一系列措施，包括制定长期的技术升级路线图，投资于数据集成和中间件技术，以及建立跨系统的主数据管理框架。同时，企业还应考虑采用现代化的数据管理平台，逐步替换或整合老旧系统，以提升数据标准化程度，降低主数据集成的难度和成本。

尽管主数据管理的实施过程中存在诸多挑战，但通过精心规划和采取适当的策略，企业仍可以有效地克服这些障碍。实际上，成功实施主数据管理不仅需要解决面临的问题，更需要一种系统化的方法来确保数据的准确性、一致性和可靠性。这包括明确的目标设定、严谨的流程设计、技术平台的构建以及持续的优化和维护。接下来，本文将重点探讨企业在实施主数据管理过程中应关注的要点，这些要点将为企业提供一个实施蓝图，帮助企业顺利推进主数据管理项目，从而实现数据治理的优化和业务价值的最大化。

二、企业实施主数据管理有哪些要点

主数据管理的实施关键点可划分为六个核心组成部分：首先是主数据规划，它作为整个实施过程的指导性框架；其次是制定主数据标准，构成整个体系的基石；接着是创建主数据代码库，这是实施的具体步骤；然后是搭建主数据管理工具，作为技术支持的关键环节；再就是构建运维体系，为持续运作提供必要条件；最后是推广贯标，确保主数据管理的持续性和实效性。

• 主数据规划：通过应用数据管理方法论，并充分考虑企业的特定需求和现状，设计出一套全面的主数据实施蓝图。

• 制定主数据标准：明确主数据所涵盖的范围，并与各业务部门协作，共同制定一套包含分类规则、编码体系、数据模型和属性定义在内的主数据标准。

• 建立主数据代码库：遵循既定的主数据标准，执行数据校验、去重、编码和入库等流程，创建一个结构化、规范化的主数据代码库。

• 搭建主数据管理工具：开发或采购主数据管理工具，为数据管理提供必要的技术支持。该工具应能覆盖主数据的查询、申请、修改、审核、发布、冻结和归档等全生命周期的各个环节。

• 建立运维管理体系：成立专门的主数据管理和标准管理运维团队，制定详细的管理流程和考核制度，确保主数据的规范和标准得到切实的遵循和执行。

• 推广并实施标准：全面推行主数据的标准规范，扩展其在不同业务场景下的应用，以促进信息系统间的无缝连接、数据共享及资源的有效利用。

通过这些步骤，企业能够确保主数据的一致性、准确性和可访问性，从而提高数据的质量和业务流程的效率。

1、进行主数据规划

主数据规划标志着主数据管理项目启动的首要且至关重要阶段，它为确保企业核心数据的准确性、完整性和一致性提供了一套方法论和操作流程。

（1）主数据规划的过程

• 业务调研

主数据规划注重将业务需求分析与系统建模紧密结合起来，其中需求分析构成了系统建模的核心基础，而深入的业务调研则是进行准确需求分析的先决条件。

在开展主数据规划工作时，首先应依据业务工作的具体内容（而非仅依据现有的组织架构）来识别并建立若干“职能小组”。这些小组由业务操作人员和分析人员共同组成，他们将协作对各个业务职能领域进行深入的调研和需求分析。

• 主数据识别

主数据识别是在前期调研和分析的基础上进行的深化工作，它涉及对各系统、业务部门、数据库、业务流程以及职能小组间共享的主数据进行系统化的梳理和识别。在此过程中，需要识别本阶段应完成的主数据流程、构建的主数据模型，以及相关的详细规范和标准。

（2）主数据规划参照的标准

在进行主数据规划咨询的过程中，必须参照一系列标准，包括国际标准、国家标准、行业标准和企业内部标准，以确保规划结果不仅遵守国家法规，而且能够体现企业及其所在行业的特点。

在遵循这些标准的同时，还需综合考量企业当前的实际需求和未来业务发展的预期，这包括对企业主数据的应用范围和使用时间。基于这些考量，根据这些因素最适合企业特定情况的主数据种类和类型。

（3）主数据规划阶段的成果

在完成初步的现状调研和需求分析之后，主数据规划的成果的核心内容涵盖以下几个方面：

• 主数据标准化体系架构：确立一套统一的主数据标准，定义数据的分类、属性和关系，以确保数据的一致性和兼容性。

• 主数据集成架构：设计一个框架，用以实现不同系统和数据库间主数据的无缝集成和同步。

• 主数据安全架构：制定数据安全策略，包括数据脱敏处理和数据访问权限管理，以保护敏感信息并遵守数据保护法规。

• 运营管理架构：构建包括组织结构、管理制度、业务流程、管理规范以及质量管理措施在内的全面运营管理框架，确保主数据的高效和有序管理。

这些规划成果为后续的主数据管理实施提供了清晰的蓝图和指导，帮助企业构建一个既符合法规要求又满足特定业务需求的主数据管理体系。

需要注意的是，在主数据规划阶段，另一项关键任务是对这些成果和体系进行广泛宣贯。这一过程确保了企业内各级管理人员和员工能够及时了解并掌握新的标准和规范，从而保障整个主数据管理体系的有效运行和顺畅实施。

2、制定主数据标准

制定主数据标准构成了创建主数据代码库的根本，它是确保不同系统间能够实现数据共享的先决条件。此外，这一标准对于开发和维护主数据管理工具、以及确保主数据管理组织和流程能够顺畅运作都至关重要。

（1）制定主数据标准遵循的原则

在制定主数据标准的过程中，一般会遵循几个核心原则，以确保标准的实用性和前瞻性：

• 简单性：标准应尽可能简洁明了，避免不必要的复杂性，以便于理解和应用。

• 唯一性：每个主数据实体应有唯一标识，确保数据的一致性和避免重复。

• 可扩展性：随着业务的发展，主数据标准应能够适应未来信息系统的扩展需求，包括新的业务场景和数据类型。

• 适应性：标准应灵活，能够适应不同应用系统的需求，包括现有的和未来的系统。

• 紧急程度：根据业务需求的紧急性和重要性，可以分期、分阶段地建设和实施主数据标准。

通过综合考虑这些因素，企业可以制定出既满足当前需求又具备未来发展潜力的主数据标准，为建立一个健壮、可持续的主数据管理框架打下坚实基础。

（2）制定主数据据标准的流程

• 首先，基于对企业信息化整体规划的深入理解，开展针对主数据标准管理现状的调研，并对相关业务流程进行梳理和分析。
• 其次，通过与组织架构和业务范围相似的行业领先企业进行比较分析，确定企业在核心管理领域和业务领域的主数据管理需求，进而明确所需管理的数据范围和组织范围。
• 最后，结合企业的具体实际情况和各类主数据的特性，与相关业务部门协作，共同制定出能够满足企业应用需求的主数据标准。这些标准应包含但不限于数据分类规范、编码结构、主数据模型、描述模板以及属性取值等关键要素。

在制定主数据标准的过程中，通常会创建一套完整的代码体系表，也被称作主数据资产目录。

3、建立主数据代码库

建立主数据代码库依据既定的主数据标准，对现有的历史主数据执行清洗、去重、合并与编码等操作，旨在确保主数据的完整性、精确性和唯一性。通过这一系列规范化的数据处理步骤，最终构建起一个可靠、标准化的主数据代码库。

（1）建立主数据代码库依据的策略

构建主数据代码库的策略涉及对企业现有库存及在途业务数据的收集与初步处理。在此过程中，识别并排除数据中的错误和不一致性。随后，将经过清洗的数据转换成符合主数据标准规范的格式，从而提升整体数据的质量和可靠性。

（2）建立代码库的步骤

建立一个全面且结构化的主数据代码库，需要遵循一系列精心设计的步骤，以确保代码库的科学性、系统性和实用性。以下是详细步骤：

• 确定代码结构：首先，需要明确主数据代码库的结构，包括代码的层次、分类和编码规则，以及它们之间的关系。

• 调研、收集各类代码标准：广泛调研并搜集现有的国家、行业和企业标准，包括国际标准和最佳实践，作为后续分析和制定的基础。

• 分析、优选各类代码标准：对收集到的各类代码标准进行深入分析，比较它们的优缺点，选择最适合企业当前和未来发展需求的标准。基于分析结果，提出一套主数据代码库的规划建议，包括推荐的编码规则、数据格式和实施步骤。

• 编制规则征求意见：将规划建议整理成正式的规则草案，并在组织内部广泛征求意见，确保规则的全面性和可接受性。

• 征求部门意见以完善和确认规则：与各个业务部门进行深入沟通，收集他们的反馈和建议，对规则草案进行必要的调整和完善。

• 提交规则送审稿：在充分征求意见并完善规则后，形成最终的规则送审稿，提交给企业高层或相关决策机构进行审批。

通过这一系列步骤，企业可以建立一个结构合理、规则明确、易于维护的主数据代码库，为数据管理和业务运作提供坚实的基础。

创建主数据代码库涉及对原始数据集进行系统化的数据清洗工作，这些数据可能包含分散、重复、不完整、错误或过时的信息。数据清洗的目的在于确保主数据的唯一性、精确性、完整性、一致性和有效性。此外，通过多个维度——包括数据的完整性、标准化、一致性、准确性、唯一性以及关联性——执行多轮的质量检验。这一过程利用系统校验、查重机制以及人工审核、比对和验证等手段，从而形成一套标准的主数据标准代码库。

4、  搭建主数据管理工具

构建主数据管理工具是为了向主数据管理提供坚实的技术基础，这一工具不仅能够发布主数据的标准规范，还能够全面管理主数据的生命周期，从初始创建到最终的维护和更新，确保数据的连贯性和精确性。搭建主数据管理工具的主要流程如下：

（1）主数据管理工具的部署与配置

在企业中搭建主数据管理工具的首要步骤是依据现有的网络环境来安装和配置工具的标准功能模块。

（2）主数据管理需求的深入调研与分析

在成功安装和配置主数据管理工具之后，接下来的步骤是对企业的关键业务流程进行梳理，并从业务和管理两个层面深入分析主数据管理的需求。对比主数据管理工具标准功能进行系统差异分析，编制系统需求规格说明书。

（3）定制开发与系统集成

在主数据管理工具的标准功能基础上，依据详细的需求规格说明书，进行针对性的客户化定制开发，以满足企业特定的业务需求。同时，为了确保主数据管理工具能够与企业现有的信息系统无缝协作，还需按照既定的集成方案开发必要的系统接口。

（4）系统功能与性能的全面测试

在主数据管理工具的部署和定制开发完成后，紧接着的关键步骤是对系统的功能完整性和性能效率进行全面的测试。这一阶段的目的是验证系统是否能够按照既定的需求规格说明书运行，并且满足企业在实际操作中的需求。

（5）关键用户培训与准备

在主数据管理工具经过全面测试并准备上线之前，对企业内的关键用户进行深入的业务流程和系统操作培训是至关重要的。这不仅有助于确保系统上线后能够被正确和高效地使用，而且还能提高关键用户对新系统的信心和满意度。

5、  构建运维体系

在主数据管理工具成功部署并投入使用之后，持续的业务与技术支持对于确保系统的长期稳定运行至关重要。为此，企业需要建立一个专门的主数据标准化运维团队，并明确团队内各成员的职责与任务。同时，企业应基于自身的实际需求，制定一套全面的主数据管理规范，包括但不限于：

• 主数据管理制度：确立主数据管理的策略和方针，为企业的数据治理提供指导性原则。
• 主数据管理流程：梳理并优化主数据的管理流程，确保数据的创建、维护、更新和归档等工作有序进行。
• 主数据维护细则：制定详细的数据维护操作指南，为日常的数据运维活动提供标准流程。

通过这些措施，企业能够构建起一套完善的运维体系，为实现主数据长期有效的规范化管理打下坚实基础。这不仅涉及到技术层面的系统维护和升级，也包括业务层面的持续改进和优化，以适应企业不断发展变化的数据管理需求。

6、  推广贯标

主数据的广泛应用与推广是实现企业信息系统间无缝互联互通的关键。通过这一过程，可以扩展数据标准的覆盖范围，确保所有系统采用统一的编码规则、描述方式、维护流程和应用实践。这样的一致性操作有助于构建一个标准化、可信赖的主数据代码库，为不同信息系统之间的数据共享和流通奠定坚实基础，从而促进信息资源的整合和优化数据驱动的决策过程。

三、  总结

在深入探讨了主数据管理的多个方面之后，我们可以清晰地认识到，有效的主数据管理对于现代企业来说至关重要。它不仅能够提高数据的质量和可信度，还能够促进业务流程的优化、增强跨部门的协同工作能力、提升决策制定的效率和质量。

随着企业对数据价值认识的不断深化，主数据管理正逐渐成为企业数据战略的核心组成部分。企业需要持续地对主数据管理体系进行优化和创新，以适应不断变化的业务需求和技术进步。

主数据管理是一项长期而复杂的工作，需要企业高层的支持、全员的参与和持续的努力。通过实施有效的主数据管理，企业可以更好地掌控自己的数据资产，从而在激烈的市场竞争中获得优势，实现可持续的发展和成功。

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